一种基于多射频通信的多用户计算迁移方法技术

本发明专利技术属于移动云计算领域，具体涉及一种基于多射频通信的多用户计算迁移方法，包括以下步骤：控制器依据收集到的全体用户信息及系统的目标，利用基于参数分析的多射频多用户计算迁移建模方法对多射频多用户计算迁移问题进行建模，得到初始问题模型Θ；控制器根据上一步得到的初始问题模型Θ的特点，利用基于McCormick envelope的松弛与线性化方法对模型进行松弛与转化，得到松弛后的问题模型Θ

【技术实现步骤摘要】
一种基于多射频通信的多用户计算迁移方法
本专利技术属于移动云计算领域，具体涉及一种基于多射频通信的多用户计算迁移方法。
技术介绍
随着智能手机的普及，出现了越来越多的手机应用，比如：语音识别，人脸识别，增强现实等。这些应用都需要消耗大量的资源，包括手机计算资源(CPU)以及手机电量，而手机自身体积小的特点决定了手机的计算资源和电池能量都很有限。因此，手机资源紧缺和应用资源需求过大，这两者的关系对未来手机平台的发展提出了巨大的挑战。计算迁移是一种解决上述问题的新兴技术。它通过利用无线网络将移动终端的计算任务迁移到资源充足的云设施上计算，即移动云计算，解决了移动终端资源不足的问题。计算迁移的主要问题就是如何提高用户的设备性能以及节省用户设备的能量消耗。以前的很多工作研究了计算迁移节省能耗和延时的问题。第一类，主要研究单用户多射频条件下的计算迁移问题。其通过对一个用户使用多个射频上传任务时的通信资源进行优化以最小化任务执行能耗，但没有考虑到多用户同时传输的情况(Mahmoodi,S.Eman,K.P.Subbalakshmi,andVidyaSagar."Cloudoffloadingformulti-radioenabledmobiledevices."Communications(ICC),2015IEEEInternationalConferenceon.IEEE,2015.)。第二种类型研究了多用户单信道条件下的计算迁移问题。其通过对信道资源及用户的发射功率进行优化以最小化全体用户的发射功率之和。但其只考虑了多个用户共用一个信道进行数据传输的情况，没有考虑到利用多个频段进行数据传输(Barbarossa,S.,S.Sardellitti,andP.D.Lorenzo."Jointallocationofcomputationandcommunicationresourcesinmultiusermobilecloudcomputing."395.6(2013):26-30.)。第三类主要研究了多用户多信道条件下的计算迁移问题。其通过对多信道通信资源进行优化使得全体用户任务执行代价之和最小。但其只考虑了将一个频段划分为多个信道供不同用户传输，没有考虑到多射频通信时可以同时利用多个频段资源(D.Huang,P.Wang,andD.Niyato,"Adynamicoffloadingalgorithmformobilecomputing."IEEETransactionsonWirelessCommunications,vol.11,no.6,pp.1991–1995,2012.)。此外，经检索，现有关于计算迁移的专利并未涉多用户多射频的场景。综上所述，现有技术主要存在以下问题：(1)多射频通信中只考虑了单用户，没有考虑到用户之间的资源竞争问题。(2)多用户通信中只考虑了单信道通信和多信道通信，而没有考虑到利用多射频进行通信。没有充分利用多个频段的传输资源，且不能同时利用多个信道进行传输。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于多射频通信的多用户计算迁移方法。其主要思想是通过对多用户多射频计算迁移进行建模；然后利用Mccormickenvelope方法对模型进行转化松弛；最后利用分支限界对问题进行求解，得到最优的资源分配方案。在进行资源优化前，需要先完成如下操作。首先，用户获取设备剩余电量、计算能力、射频数以及每一个射频传输功率等信息；然后，用户获取需要计算的任务属性。包括计算任务的数据量大小，计算所需CPU周期信息；最后，用户设置自己对计算延迟和能量的偏好信息并将上述所有用户相关信息发送至控制器。控制器一般部署在服务器端，用来控制整个流程的运行，主要任务包括对用户数据进行收集、对基于多射频通信的多用户计算迁移问题进行建模、对模型进行松弛与优化、对模型进行求解等。一种基于多射频通信的多用户计算迁移方法，包括以下步骤：(1.1)控制器依据收集到的全体用户信息及系统的目标，利用基于参数分析的多射频多用户计算迁移建模方法对多射频多用户计算迁移问题进行建模，得到初始问题模型Θ；(1.2)控制器根据上一步得到的初始问题模型Θ的特点，利用基于McCormickenvelope的松弛与线性化方法对模型进行松弛与转化，得到松弛后的问题模型Θ*；(1.3)控制器利用分支限界法对上一步得到的松弛后的问题模型Θ*进行求解，使得总体受益用户最多，并且使得用户迁移代价减少。所述步骤(1.1)包括：(2.1)分别计算用户i在本地完成任务Ji所需的时间Ti(m)及消耗的能量Ei(m)：其中，任务Ji@(gi,Di)，gi代表完成任务Ji所需要的CPU周期数，Di代表完成任务Ji所需要上传的数据量，fi(m)代表用户i的设备计算能力(CPU周期数)，ρi表示用户i的设备每CPU周期消耗的能量，U为用户集合，N为用户个数，为射频集合，K为射频个数；(2.2)计算用户i在本地的计算代价其中，分别代表用户i对计算延迟和计算能耗的偏好权重，其中并且(2.3)如果用户i如果选择在云端计算的话，计算用户i在第j个射频上的传输速率其中，本专利技术采用无线竞争信道传输模型进行数据传输；其中，代表用户i利用射频j进行任务传输的比例，(2.4)分别计算用户i在射频j上的数据上传时间以及用户i通过射频j上传数据消耗的能量其中，Di表示用户i完成任务Ji需要上传的数据量，Pij代表用户i的移动设备上射频j的传输功率；(2.5)计算任务Ji在云端计算所需时间Ti,cloud以及设备闲置状态下消耗的能量其中，fi(c)表示用户i在云端被分配的计算能力，Pi(IDLE)表示用户i的设备在闲置状态下的功率；(2.6)计算任务传输时间Ti(mtc)以及用户在各个射频上消耗的能量总和其中，为用户i通过射频j上传数据消耗的能量；(2.7)计算用户i在云端的计算代价其中，为设备闲置状态下消耗的能量；(2.8)由于只有当用户在云端计算的代价小于在本地计算的代价时，用户才会受益，才会进行迁移，所以得到如下约束：(2.9)由于和都代表用户是否迁移，因此有如下约束：(2.10)将总受益人数作为目标，则目标的约束条件为通过求解满足约束的得到最大的受益人数。所述步骤(1.2)包括：(3.1)将转化为如下形式，以去掉非线性的max函数：(3.2)引入变量将等价替换为需要满足如下四个条件：①如果那么应该有②如果那么应该有③如果那么应该有④如果那么应该有即如下两个约束：(3.3)将约束用如下约束进行等价替换：(3.4)引入新变量因为所以有如下约束：①②③④(3.5)对上述约束进行化简，替换后得到如下约束：(3.6)由于而根据物理意义有：因此用替换即得到目标函数为约束如上所述的凸优化问题。所述步骤(1.3)包括：(4.1)设置上界UB0＝+∞，下界LB＝-∞，目标函数值obj＝0，等待队列wlist＝φ，迭代计数变量k＝0；(4.2)设置松弛子问题SP(ωkth,βkth)，其中kth代表第k个子问题，并且将约束β＝{0,1}松弛为0≤β≤1，将松弛子问题添加至队列wlist(4.3)判断队列是否为空，若否，执行以下步骤；(4.4)从队列中选取一个子问题，将其移除队列并对该子问题进行求解；(4.5)本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多射频通信的多用户计算迁移方法，其特征在于，包括以下步骤：(1.1)控制器依据收集到的全体用户信息及系统的目标，利用基于参数分析的多射频多用户计算迁移建模方法对多射频多用户计算迁移问题进行建模，得到初始问题模型Θ；(1.2)控制器根据上一步得到的初始问题模型Θ的特点，利用基于McCormick envelope的松弛与线性化方法对模型进行松弛与转化，得到松弛后的问题模型Θ*；(1.3)控制器利用分支限界法对上一步得到的松弛后的问题模型Θ*进行求解，使得总体受益用户最多，并且使得用户迁移代价减少。

【技术特征摘要】
1.一种基于多射频通信的多用户计算迁移方法，其特征在于，包括以下步骤：(1.1)控制器依据收集到的全体用户信息及系统的目标，利用基于参数分析的多射频多用户计算迁移建模方法对多射频多用户计算迁移问题进行建模，得到初始问题模型Θ；(1.2)控制器根据上一步得到的初始问题模型Θ的特点，利用基于McCormickenvelope的松弛与线性化方法对模型进行松弛与转化，得到松弛后的问题模型Θ*；(1.3)控制器利用分支限界法对上一步得到的松弛后的问题模型Θ*进行求解，使得总体受益用户最多，并且使得用户迁移代价减少。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(1.1)包括：(2.1)分别计算用户i在本地完成任务Ji所需的时间Ti(m)及消耗的能量Ei(m)＝ρigi其中，任务Ji@(gi,Di)，gi代表完成任务Ji所需要的CPU周期数，Di代表完成任务Ji所需要上传的数据量，fi(m)代表用户i的设备计算能力(CPU周期数)，ρi表示用户i的设备每CPU周期消耗的能量，U为用户集合，N为用户个数，为射频集合，K为射频个数；(2.2)计算用户i在本地的计算代价其中，分别代表用户i对计算延迟和计算能耗的偏好权重，其中并且(2.3)如果用户i如果选择在云端计算的话，计算用户i在第j个射频上的传输速率其中，本发明采用无线竞争信道传输模型进行数据传输：其中，代表用户i利用射频j进行任务传输的比例，(2.4)分别计算用户i在射频j上的数据上传时间以及用户i通过射频j上传数据消耗的能量其中，Di表示用户i完成任务Ji需要上传的数据量，Pij代表用户i的移动设备上射频j的传输功率；(2.5)计算任务Ji在云端计算所需时间Ti,cloud以及设备闲置状态下消耗的能量其中，fi(c)表示用户i在云端被分配的计算能力，Pi(IDLE)表示用户i的设备在闲置状态下的功率；(2.6)计算任务传输时间Ti(mtc)以及用户在各个射频上消耗的能量总和其中，为用户i通过射频j上传数据消耗的能量；(2....

【专利技术属性】
技术研发人员：李冰洋，吕海斌，庄晓晓，马福亮，张晓雪，冯光升，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23