一种5G边缘计算环境下计算任务智能卸载和安全保障方法.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CN113377547A(43)申请公布日2021.09.10(21)申请号202110922867.2(22)申请日2021.08.12(71)申请人南京邮电大学地址210003江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号申请人中兴通讯股份有限公司(72)发明人赵海涛张晗张晖陈志远娄兴良倪艺洋夏文超蔡艳(74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限公司32200代理人朱桢荣(51)Int.Cl.G06F9/50(2006.01)G06N20/00(2019.01)H04L9/06(2006.01)权利要求书3页说明书9页附图3页(54)发明名称一种5G边缘计算环境下计算任务智能卸载和安全保障方法(57)摘要本发明公开了一种5G边缘计算环境下计算任务智能卸载和安全保障方法，该方法首先考虑用户在卸载过程当中的移动性，估计用户在基站的停留时间，考虑用户在卸载过程当中的移动性，消耗的时延和能量，以及用户向MEC服务器支付的费用，以最大化系统效益为目标，采用Q‑Learning得到用户的卸载方案；其次考虑了基站之间的负载均衡，对用户任务进行优先级排序，为任务指配合适的基站卸载，从而更加有效地利用MEC服务器的计算资源和基站的信道资源；此外还考虑了卸载时用户任务的安全性，对MEC与用户之间传送的数据采用基于多维生物特征的AES加密。CN113377547ACN113377547A权利要求书1/3页1.一种5G边缘计算环境下计算任务智能卸载和安全保障方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、考虑用户移动性，估计用户停留在基站的停留时间，为每个用户指配本地基站；步骤2、考虑用户在卸载过程当中的移动性、消耗的时延和能量，以及用户向MEC服务器支付的费用，采用强化学习Q‑Learning方法以最大化通信系统的效益为目标，得到用户的卸载决策方案；步骤3、对用户的任务进行优先级排序，并采用负载均衡的方式为排序好的用户的任务分配信道资源和计算资源，并且从节约MEC服务器和基站能耗的角度为任务指配基站卸载。2.根据权利要求1所述的一种5G边缘计算环境下计算任务智能卸载和安全保障方法，其特征在于，步骤3之后还包括步骤4，步骤4、对MEC服务器与用户之间传输的数据采用基于多维生物特征的AES加密。3.根据权利要求1所述的一种5G边缘计算环境下计算任务智能卸载和安全保障方法，其特征在于，步骤1中为每个用户指配本地基站包括：步骤1‑1、第i个用户搜寻预设范围内的可用的基站，将可用的基站添加到集合M中，基站的覆盖半径为Rj，其中1≤i≤n，n为用户总数；步骤1‑2、GPS模块定位所在的位置，对于集合M中的每一个基站Mj，求出用户与基站之间的距离di,j、用户前进方向向量、用户与Mj之间的方向向量、以及与之间的夹角；步骤1‑3、对于集合M中的Mj，计算出用户沿着走出Mj所需要的距离；步骤1‑4、对于集合M中的Mj，估计出第i个用户停留在第j个基站的停留时间，vi为用户的移动速度，选择出集合M中ti,j最长的基站，选择该基站作为本地基站。4.根据权利要求3所述的一种5G边缘计算环境下计算任务智能卸载和安全保障方法，其特征在于，步骤2中，考虑用户的移动性，考虑两种情况的场景：情况1：当用户的任务完成时间小于停留时间，则说明用户能够在停留时间内完成任务；情况2：当用户的任务完成时间大于等于停留时间，则说明用户在任务完成之前移动到其他基站，则需要将MEC服务器处理任务后得到的结果重新传到目标基站，产生额外时延和能量消耗；根据这两种情况，定义第i个用户的任务，Di为Taski的输入数max据量，为单位数据的任务所需资源，Ti为Taski时延的时限；第i个用户采用本地计算LLL时的能耗Ei表示为：，时延ti表示为：，k表示能量系数，fi表2CN113377547A权利要求书2/3页M示用户本地的CPU频率；当第i个用户采用MEC服务器计算时的能耗Ei表示为：M，时延ti表示为：，Pi表示为第i个用户的发射功率，mtmeti表示第i个用户的数据传输时延，Ri表示为第个用户的数据传输速率，ti表示为第i个E用户的MEC服务器的处理时延，能量收益Gi定义为，为能量权重系T数，时延收益Gi定义为，为时延权重系数；同时还需考虑用户向MEC服务器支付的服务费用，支付的费用pricei由MEC服务器的计算处理能力，以及用户的任务的计算量决定，定义，为服务器定价系数，fi为第i个用户的本地MEC服务器的计算资源，Ci为Taski所需的计算量；当用户任务Taski处在情况1时，效益函数定义为；当用户任务mTaski处在情况2时，效益函数为，其中Zi表示将计算结果从当前基站传输到目标基站所消耗的开销，即，为系数；计算结果是指将用户任务传