The invention relates to a mobile edge computing assistant vehicle task unloading method, which belongs to the field of vehicle communication, in which vehicle tasks can be divided into unloadable tasks and non-unloadable tasks according to their attributes. For non-uninstallable tasks, local computing tasks are selected; for uninstallable tasks, vehicles use local computing resources and MEC computing resources to process tasks together to minimize the computational cost of tasks. The optimal unloading decision depends on the comparison between the benefits of local processing and those of unloading to MEC. In the process of task calculation, the data packet queue of the invention presents dynamic changes, including both the arrival and departure of the data packet, and also the loss of the data packet due to the delay. Keeping the queue stable, optimizing the packet loss rate of tasks can improve the computational cost of tasks and improve the user data transmission experience of vehicles.
【技术实现步骤摘要】
一种移动边缘计算辅助车辆任务卸载方法
本专利技术属于车辆通信
,涉及一种移动边缘计算辅助车辆任务卸载方法。
技术介绍
在车载网络中,大规模的移动应用通常在车载单元(OnboardUnit,OBU)的协助下完成服务,而OBU的计算能力有限,在车辆内使用需要大量数据的应用,如增加现实(AugmentedReality,AR),虚拟现实(virtualreality,VR),超清视频等,对时延有比较高的要求。车辆内产生的任务选择在本地计算是根本无法实现低时延的需求。依靠云端强大的计算能力和储存空间,将任务卸载到云端是备选方案之一,但因远距离部署骨干网络和回程网络的容量限制和延迟波动,会导致用户服务质量(QualityofService,QoS)下降。对此,业界提出了移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)辅助,使任务卸载到MEC服务器上进行计算。由于邻近性,MEC服务器在卸载过程中能够提供强大的计算能力和极低的延迟,这样可以提高用户体验,优化网络传输质量。大部分MEC辅助任务卸载方案中需要考虑MEC计算资源的有限性,即MEC服务器在延迟约束下可能无法完全满足车辆的任务卸载需求。目前多采用三层联合的卸载结构,即利用云端强大的计算能力和存储空间,车辆先将任务卸载到MEC服务器,MEC服务器再将部分任务卸载到云端,云端将任务进行处理,计算结果再依次传回到车辆。然而,由于车辆对不同的任务有不同的需求,有些任务会有严格的时效性要求,为解决这种资源异构性问题,目前所提的方案是联合车辆到基础设施(V2I)和车辆到车辆(V2V)的方式处理实时任务,即 ...
【技术保护点】
1.一种移动边缘计算辅助车辆任务卸载方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:将车辆任务分成多个子任务,子任务按其属性分为可卸载任务和不可卸载任务,所述可卸载任务是指既能够在本地计算,也能够卸载到移动边缘计算服务器MEC计算的任务,所述不可卸载任务是指只能在本地计算的任务;S2:车辆综合考虑系统内任务队列的拥塞程度、子任务卸载到MEC上的代价以及队列稳定性,并据此计算任务卸载代价;所述任务队列包括:1)任务中可卸载到MEC的子任务数据包形成的队列,即MEC队列;2)不可卸载的子任务和可卸载子任务中仍然选择在本地处理的子任务形成的队列,即本地任务队列;S3:判断任务队列是否满足时延要求,对于不满足时延要求的数据包进行丢包处理,其中MEC队列的数据包时延要求包括:传输时延、队列时延和MEC服务器计算时延,本地任务队列的数据包时延包括有队列时延和本地计算时延;S4:结合队列和任务卸载代价,用户做出最优卸载决策,实现整个网络性能最大化。
【技术特征摘要】
1.一种移动边缘计算辅助车辆任务卸载方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:将车辆任务分成多个子任务,子任务按其属性分为可卸载任务和不可卸载任务,所述可卸载任务是指既能够在本地计算,也能够卸载到移动边缘计算服务器MEC计算的任务,所述不可卸载任务是指只能在本地计算的任务;S2:车辆综合考虑系统内任务队列的拥塞程度、子任务卸载到MEC上的代价以及队列稳定性,并据此计算任务卸载代价;所述任务队列包括:1)任务中可卸载到MEC的子任务数据包形成的队列,即MEC队列;2)不可卸载的子任务和可卸载子任务中仍然选择在本地处理的子任务形成的队列,即本地任务队列;S3:判断任务队列是否满足时延要求,对于不满足时延要求的数据包进行丢包处理,其中MEC队列的数据包时延要求包括:传输时延、队列时延和MEC服务器计算时延,本地任务队列的数据包时延包括有队列时延和本地计算时延;S4:结合队列和任务卸载代价,用户做出最优卸载决策,实现整个网络性能最大化。2.根据权利要求1所述的移动边缘计算辅助车辆任务卸载方法,其特征在于:在步骤S2中,车辆任务卸载代价与该用户的传输质量有关,包括数据队列的时延,丢包率和任务卸载到MEC的代价,任务卸载的总代价表示为:其中表示任务的丢包处罚,其中表示子任务i卸载到MEC的代价,bm(t)表示任务卸载到MEC的总代价。3.根据权利要求1所述的移动边缘计算辅助车辆任务卸载方法,其...
【专利技术属性】
技术研发人员:黄晓舸,许可,赖晨彬,陈前斌,
申请(专利权)人:重庆邮电大学,
类型:发明
国别省市:重庆,50
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