【技术实现步骤摘要】
一种移动边缘计算网络中的边缘计算节点选择方法
本专利技术属于移动边缘计算
，特别是一种移动边缘计算网络中的边缘计算节点选择方法。
技术介绍
移动边缘计算(MobileEdgeComputing，简称MEC)技术近年来引起了人们的关注。移动边缘计算的概念是由欧洲电信标准协会提出的，将计算资源部署在靠近终端设备的区域，旨在将计算资源引入无线接入网。目前对于边缘计算的研究处于起步阶段，2017年，华为发表了边缘计算白皮书。在城市中，车联网计算需要将大量的数据上传，卫星通信传输的大量数据也需要计算资源，这些物联网交互的应用数据实时性要求比较高，在数据高峰期由于计算资源的短缺会产生较大计算时延，影响网络性能。在居住社区，运营商提供的小基站构成的蜂窝网络会接收到大量计算请求。在偏远地区，智能设备分布较为稀疏，计算任务量较少，对于计算资源的需求较少，然而，智能设备的计算请求需要通过数据计算中心，数据计算中心是数据服务提供商所拥有的，如亚马逊云计算中心、谷歌云计算中心等，一般数据计算中心的部署位置都较远。在各个应用场景中，计算...
【技术保护点】
1.一种移动边缘计算网络中的边缘计算节点选择方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、建立移动边缘计算系统模型；/n步骤2、设计通信模型和边缘计算模型；/n步骤3、提出边缘计算节点选择问题模型以及目标函数；/n步骤4、针对目标函数，采用边缘计算节点选择算法进行计算，结合终端设备的社交特性、传输特性、计算特性，以追求社交福利最大化为目标，对边缘计算节点进行分配。/n
【技术特征摘要】
1.一种移动边缘计算网络中的边缘计算节点选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、建立移动边缘计算系统模型；
步骤2、设计通信模型和边缘计算模型；
步骤3、提出边缘计算节点选择问题模型以及目标函数；
步骤4、针对目标函数，采用边缘计算节点选择算法进行计算，结合终端设备的社交特性、传输特性、计算特性，以追求社交福利最大化为目标，对边缘计算节点进行分配。
2.根据权利要求1所述的移动边缘计算网络中的边缘计算节点选择方法，其特征在于，步骤1所述的建立移动边缘计算系统模型，具体如下：
设定移动边缘计算网络中存在一个数据计算中心，为数据请求用户提供远程计算服务，D个数据服务提供商，表示网络中存在的数据服务提供商集合，其中Sd，表示第d个数据服务提供商；表示数据请求用户集合，其中Um，表示第m个数据请求用户；数据服务提供商Sd对数据请求用户Um进行边缘计算节点选择，被选择的N个边缘计算节点集合表示为其中In表示被选中的第n个边缘计算节点；在蜂窝网络中，每个数据请求用户均有计算任务；对于移动数据请求用户，所拥有的计算资源是有限的，并且存在差异性，当数据请求用户Um需要的计算任务量超过自身设备可提供的计算资源时，数据请求用户Um将出现计算资源短缺的问题，此时，数据请求用户Um需要将因设备资源短缺而无法提供计算资源的部分任务量通过边缘计算的方法卸载到边缘计算节点In或者是数据计算中心。
3.根据权利要求2所述的移动边缘计算网络中的边缘计算节点选择方法，其特征在于，步骤2所述的设计通信模型和边缘计算模型，具体如下：
步骤2.1、设计通信模型，在通信模型中，仅考虑上行链路方向传输，即传输是从数据护照认证端口模块数据请求用户到基站，同时数据请求用户之间可以通过建立D2D连接来进行通信，干扰存在于数据请求用户设备之间；设定可用的频谱带宽是W赫兹，基站的回程容量为Lbps，边缘计算节点In的回程容量为Lnbps，根据香农定理，数据请求用户Um与基站直接通信的传输速率为：
式中，Pm为数据请求用户Um的传输功率，和分别为终端Um和Um'与宏基站之间通信的信道参数；σ2为噪声功率，同时信道服从瑞利衰落；数据请求用户Um与宏基站之间路径损耗为其中α为路径损耗指数，km,o为数据请求用户Um与宏基站之间的物理传输距离；
数据请求用户Um在进行计算任务时，若选择将剩余计算任务卸载至边缘计算节点In，则在进行数据传输时采用D2D通信模式，同样地，数据请求用户Um与边缘计算节点In之间D2D通信的传输速率为：
步骤2.2、设计边缘计算模型：在计算模型中，设定每个数据请求用户都有一个计算任务，表示终端用户的计算任务集合，其中表示数据请求用户Um的计算任务总的数据；集合表示对于所有的数据请求用户，计算任务中平均计算每比特数据所占用的CPU周期集合；定义数据请求用户UmCPU计算产生的能量消耗为y(fm)3，其中y是取决于芯片架构的系数；数据请求用户Um在进行任务计算时将会出现以下三种计算方式：
(1)本地计算：本地计算过程中出现两种情况：当Q′m-Qm≥0时，数据请求用户Um当前最大可输入数据量满足当前计算任务，则数据请求用户Um选择用本地计算来承担当前全部计算任务；当Q′m-Qm＜0时，数据请求用户Um当前最大可输入数据量不能满足当前计算任务需求，则数据请求用户选择将超出数据请求用户Um的部分计算任务进行任务卸载，任务卸载可通过边缘计算节点方式卸载或数据计算中心卸载，因此，本地任务计算时间为：
本地计算消耗能量为：
(2)边缘节点计算：数据请求用户Um通过与自己有社交联系的边缘计算节点In建立D2D通信的方式将任务上传至边缘计算节点In，在任务卸载的过程中，本地计算任务会产生计算时延剩余的计算任务Qm-Q′m将由边缘计算节点In计算，数据请求用户Um通过D2D通信进行数据传输时会产生传输时延；根据步骤2.1通信模式分析，D2D进行数据传输所产生的时延为：
数据请求用户Um通过D2D通信方式上传任务至边缘计算节点In所产生的能量为：
边缘计算节点In对卸载的任务进行计算，则边缘计算节点In对于数据请求用户Um的卸载任务Qm-Q′...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁冉，杜禹，刘倩，邢志超，吴平阳，赵熙唯，李骏，桂林卿，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。