一种MEC中无线资源和云资源的联合分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种MEC中无线资源和云资源的联合分配方法，包括：(1)MEC中的终端发起任务卸载请求，并建立终端的任务卸载代价函数；(2)异构网络的各个接入点获取覆盖区域内各个终端任务卸载代价函数，并将终端的任务卸载请求和网络的信道信息发送至朵云；(3)朵云基于合作博弈进行无线资源和云资源联合分配，利用KKT条件得到纳什均衡解，并将博弈纳什均衡解发送至终端；(4)终端根据纳什均衡解向朵云和接入点进行计算资源和无线资源请求；(5)朵云和接入点根据终端请求分配计算资源和无线资源。本发明专利技术基于合作博弈，充分利用朵云中有限的计算资源，在以最小化所有终端任务卸载代价为目标的同时，保证各终端任务的实时性，满足各移动终端的任务卸载需求。

A joint allocation method of wireless resources and cloud resources in MEC

The invention discloses a combined distribution method, a MEC wireless resource and cloud resources include: (1) terminal in MEC initiated offload requests, and establish the offload terminal cost function; (2) each of the access points of the heterogeneous network access terminal area covering all tasks and unloading cost function. The task of terminal unloading request and network channel information is sent to the cloud; (3) cloud joint radio resource allocation and cloud resources based on the cooperative game, using the KKT conditions of Nash equilibrium, and the game Nash equilibrium solution is sent to the terminal; the terminal (4) according to the Nash equilibrium solution to the cloud and access points are calculated wireless resource and resource request; (5) cloud and access point according to the terminal request allocation of computing resources and wireless resources. The invention is based on the cooperative game, make full use of the limited computing resources in the cloud, in order to minimize all terminal offload cost as the goal at the same time, to ensure the real-time task of each terminal, the mobile terminal to meet the needs of unloading task.

【技术实现步骤摘要】
一种MEC中无线资源和云资源的联合分配方法
本专利技术涉及云计算技术，尤其涉及一种MEC中无线资源和云资源的联合分配方法。
技术介绍
近年来，云计算已经成为学术界和工业界公认的下一代计算基础设施。与传统的IT基础设施相比，它可以提供许多特性，如可伸缩性、敏捷性、经济效率等。同时，随着快速部署的无线宽带网络和智能移动设备的日益普及，越来越多的终端使用互联网服务。然而，随着终端应用需求和计算能力需求不断提高，智能移动设备对由于尺寸、能量等限制无法满足。因此，移动边缘云计算系统(MEC，MobileEdgeComputing)将朵云(Cloudlet)集成到移动环境中，方便终端将计算能力强的应用卸载到近端的朵云运行，在更低时延限制下以减少终端的任务卸载代价。具有朵云的异构网络场景包括异构网络(HeterogeneousNetwork)、朵云(Cloudlets)和互联网Internet，其中异构网络包含宏小区(MacroCell)、微小区(PicoCell)、微微小区(FemtoCell)以及其它类型接入点，例如WiFi接入点。朵云是一种相对小型的计算资源池，由运营商统一部署在接入点周围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种MEC中无线资源和云资源的联合分配方法，其特征在于该方法包括：(1)MEC中的终端发起任务卸载请求，并建立终端的任务卸载代价函数；其中，该任务卸载代价函数包含能耗代价和经济代价，能耗代价是终端进行任务卸载时消耗的能量，经济代价是终端利用无线资源和云资源向接入点和朵云所支付的费用；(2)异构网络的各个接入点获取覆盖区域内各个终端任务卸载代价函数，并将终端的任务卸载请求和网络的信道信息发送至朵云；(3)朵云基于合作博弈进行无线资源和云资源联合分配，将合作博弈的代价函数利用时延限制条件转化为凸函数，然后利用KKT条件得到纳什均衡解，并将博弈纳什均衡解发送至终端；(4)终端根据纳什均衡解向朵云和接...

【技术特征摘要】
1.一种MEC中无线资源和云资源的联合分配方法，其特征在于该方法包括：(1)MEC中的终端发起任务卸载请求，并建立终端的任务卸载代价函数；其中，该任务卸载代价函数包含能耗代价和经济代价，能耗代价是终端进行任务卸载时消耗的能量，经济代价是终端利用无线资源和云资源向接入点和朵云所支付的费用；(2)异构网络的各个接入点获取覆盖区域内各个终端任务卸载代价函数，并将终端的任务卸载请求和网络的信道信息发送至朵云；(3)朵云基于合作博弈进行无线资源和云资源联合分配，将合作博弈的代价函数利用时延限制条件转化为凸函数，然后利用KKT条件得到纳什均衡解，并将博弈纳什均衡解发送至终端；(4)终端根据纳什均衡解向朵云和接入点进行计算资源和无线资源请求；(5)朵云和接入点根据终端请求分配计算资源和无线资源。2.根据权1所述的MEC中无线资源和云资源的联合分配方法，其特征在于：步骤(1)中所述终端可以对能耗代价和经济代价占据的比例进行动态调节，能耗代价和经济代价的影响因子之和为1，当终端剩余能量较低时，终端通过提高终端能耗比例使能耗占据更高的权重，从而使终端更加注重能耗代价，如果终端用户对经济代价比较敏感，终端通过提高经济代价比例使经济成本更被关注；另外，终端任务卸载代价函数的最大处理时延限制条件保证终端任务处理的实时性；终端发射功率限制条件保证发射功率在允许范围内；计算资源限制保证所有用户占用总的计算资源在朵云最大服务能力范围内。3.根据权利要求1所述的MEC中无线资源和云资源的联合分配方法，其特征在于：步骤(1)中所述终端的任务卸载代价函数的计算公式为：式中，in表示第n个小区中的第i个终端,表示终端in上传数据时的辐射功率；表示朵云为终端任务分配的单位时间处理指令数；表示终端数据上传量；表示信道参数，即信道增益与噪声的比值，表示信道增益，表示噪声功率；w表示信道带宽；表示终端上传数据时单位速率售价；表示计算资源单位CPU周期的售价；γ和η分别表示能耗代价...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏玮玮，张静，章跃跃，黄博南，邹倩，程之序，燕锋，沈连丰，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32