一种车联网环境下的边缘计算任务卸载方法与系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113965961A(43)申请公布日2022.01.21(21)申请号202111254326.3(22)申请日2021.10.27(71)申请人中国科学院计算技术研究所地址100190北京市海淀区中关村科学院南路6号(72)发明人张浩岳齐彦丽刘玲周一青石晶林(74)专利代理机构北京泛华伟业知识产权代理有限公司11280代理人王勇(51)Int.Cl.H04W28/08(2009.01)H04W4/40(2018.01)权利要求书2页说明书18页附图6页(54)发明名称一种车联网环境下的边缘计算任务卸载方法与系统(57)摘要本发明提供一种用于车联网的边缘计算任务卸载方法，所述方法包括：步骤1：VUE通过RSU向mBS上传计算任务卸载请求，所述请求包含与该计算任务相关的说明信息；步骤2：mBS收到任务卸载请求后，为VUE确定本地计算占用的计算资源和上传任务时的传输功率、确定子任务集合的划分策略、选择执行卸载任务的MEC服务器，使VUE经过目标MEC服务器所在小区时，被卸载的任务在目标MEC服务器上执行完成；步骤3：VUE完成需要本地计算的子任务，并将计算中间数据上传至所述目标MEC服务器；步骤4：目标MEC服务器收到VUE上传的中间数据后，执行剩余的子任务。本发明可以有效避免任务卸载过程中的业务切换。同时，与现有的卸载方案相比，任务完成时延降低了40％以上。CN113965961ACN113965961A权利要求书1/2页1.一种用于车联网的边缘计算任务卸载方法，其中，所述车联网包括一个或多个mBS，以及在每个mBS覆盖范围内的多个RSU，RSU之间依次有有线回程连接，所述方法包括：步骤1：VUE通过RSU向mBS上传计算任务卸载请求，所述请求包含与该计算任务相关的说明信息，至少包括：计算任务图、任务本地计算时需要的计算资源和能耗的要求；步骤2：mBS收到任务卸载请求后，获取VUE未来位置信息，以及根据VUE可能经过的小区内的通信环境、计算环境以及与该计算任务相关的所述说明信息，为VUE确定本地计算时需要占用的计算资源fl和上传任务时的传输功率Pt、确定VUE所有子任务中的本地计算子任务集合和远程执行子任务集合的划分策略、选择执行卸载任务的目标MEC服务器，以使得VUE经过目标MEC服务器所在小区时，被卸载的任务在目标MEC服务器上执行完成；步骤3：VUE根据mBS反馈的本地资源分配和任务划分结果，完成需要本地计算的子任务，并将计算中间数据上传至所述目标MEC服务器；步骤4：目标MEC服务器收到VUE上传的中间数据后，执行剩余的子任务，以使得计算完成后，VUE位于目标MEC服务器所在的小区内，以及VUE通过当前小区内的RSU获取计算结果。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：各RSU周期性地向mBS报告所在小区内通信和计算环境信息，所述小区内通信和计算环境信息至少包括：小区内RSU的固定功率、RSU与VUE通信链路的信道增益及MEC的CPU频率。3.根据权利要求1所述的方法，其中步骤2包括：步骤21：mBS根据VUE所处小区内的通信、计算环境，以及用户上传的任务说明信息，求解LRA得到VUE的资源分配策略{fl,Pt}，其中LRA是通过松弛JO‑MSTO子任务依赖约束得到的，所述JO‑MSTO是通过对基于车辆移动性感知的卸载机制进行建模得到的最小时延的MEC服务器选择与任务划分联合优化问题；步骤22：基于{fl,Pt}，结合VUE移动性预测结果，对VUE将来可能经过的所有小区，由近至远，循环执行步骤23和步骤24，直到满足卸载位置约束；步骤23：基于小区Uk内RSU上报的通信、计算环境，VUE上报的计算任务图G0(V,E,D)以及资源分配方案{fl,Pt}，计算小区Uk内对应的计算任务时延图Gk＝(V,E,W)；步骤24：对Gk＝(V,E,W)，执行MLTP算法，得到小区Uk内对应的最优TLG划分决策Xk，其中所述MLTP算法是以低时间复杂度的条件求得图Gk(V,E,W)的最优划分Ecut；步骤25：循环终止后，得到卸载目标MEC服务器选择策略A，同时由{fl,Pt,A}输出相应的最优任务划分策略4.根据权利要求3所述的方法，其中步骤21包括：通过线性规划和凸优化之间的交替极小化来获得{fl,Pt}。5.根据权利要求3所述的方法，其中步骤23包括：步骤231：Gk＝(V,E,W)各顶点与顶点之间的连接关系与计算任务图G0(V,E,D)相同，令Gk(V,E)＝G0(V,E)；步骤232：计算Gk＝(V,E,W)中各个点的权重；步骤233：计算Gk＝(V,E,W)中各个边的权重。6.根据权利要求3所述的方法，其中，步骤24包括：在第j次迭代中，将计算出G