一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法组成比例

本发明专利技术公开一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，应用于无线通讯技术和边缘计算领域，针对现有的车辆边缘计算方法中，服务器的覆盖范围与计算资源有限和车辆的高速移动性所造成的连接链路不稳定的问题；本发明专利技术将车队和具有边缘计算能力的RSU为任务卸载车辆提供任务处理服务，进行任务和资源分配的联合优化，使车联网环境下车载任务执行的时延和能量消耗最小化；并聚合多个车辆的计算能力，以头车作为任务卸载点，根据车队的计算资源和通信链路状况完成任务的二次卸载，并在车队内分配频谱资源，降低了车队内部交互的通信开销，提高了在车联网中车辆网络拓扑快速变化环境下的传输可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法
本专利技术属于无线通讯技术和边缘计算领域，特别涉及一种车辆任务卸载技术。
技术介绍
车联网(InternetofVehicles,IoV)是物联网(InternetofThings,IoT)在汽车行业的重要应用，被认为是下一代智能交通系统的信息基础。为了减少交通事故，提高出行便利，车辆自动驾驶、智能辅助驾驶等智能交通应用数量不断增加。然而，这些新兴的应用不仅需要较高的计算复杂度，而且对时延敏感。目前车载设备有限的计算能力和存储能力可能不能完全满足要求。另一方面，将移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)与车辆网络相结合的车辆边缘计算(VehicularEdgeComputing,VEC)被普遍认为是处理计算密集型任务的一种有效的方法。在这种情况下，车辆的计算密集型任务可以被卸载到接近它们的边缘服务器，而不是远程云服务器，从而大大降低了任务的处理延迟。车队(Platoon)是道路上行驶方向一致的一组车辆。在车队中，头车由司机控制行驶方向和速度，后面跟随的车辆与头车保持一致。车辆以车队的形式行驶可以提高道路的安全性，降低燃油的消耗，同时有效地减少交通堵塞。车队已被确定为一种绿色车辆交通管理策略，以提高能源效率、环境可持续性、道路容量和道路安全，其中通过车辆之间的控制信息交换来确保车队的稳定性。目前，针对车辆边缘计算中的任务处理研究主要有以下两种：(1)任务卸载研究(参考文献：Y.Liu,S.Wang,J.Huang,andF.Yang,“Acomputationoffloadingalgorithmbasedongametheoryforvehicularedgenetworks,”inProc.IEEEICC,KansasCity,MO,USA,May2018,pp.1–6.)：该文研究了多车之间的计算卸载决策，将该问题转化为一个多用户计算卸载博弈问题，证明了博弈中纳什均衡的存在性，提出了一种分布式计算卸载算法来计算纳什均衡。如果太多的任务被卸载到相同的边缘服务器，性能增益将会降低。(2)资源分配研究(参考文献：J.Du,F.R.Yu,X.Chu,J.Feng,andG.Lu,“Computationoffloadingandresourceallocationinvehicularnetworksbasedondual-sidecostminimization,”IEEETrans.Veh.Technol.,vol.68,no.2,pp.1079–1092,Feb.2019.)：该文研究了资源管理的随机优化问题。它通过联合优化车辆的卸载决策和本地CPU频率，以及服务器侧的无线资源分配和服务器供应，将车辆和MEC服务器的成本降至最低。此外，与智能手机或平板电脑相比，车辆具有强大的计算能力，并且随着车辆数量的增加，车辆的总计算能力也会增加。因此，如果能够利用车辆来提供任务卸载服务，则车辆网络的计算性能将得到改善。但面对IoV庞大的计算需求，单个车辆的计算能力是非常有限的。若能聚合多个车辆的计算能力，则更能满足任务卸载的要求，即将车队引入车辆边缘计算系统。
技术实现思路
为解决现有的车辆边缘计算方法中，服务器的覆盖范围与计算资源有限和车辆的高速移动性所造成的连接链路不稳定的问题，本专利技术提出一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法。本专利技术采用的技术方案为：一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，基于的车联网场景包括：沿公路部署的若干RSU服务器、车队服务器以及中心控制器，所述车队服务器包括若干车队成员服务器，记其中一个车队成员服务器为车头服务器；中心控制器以最小化车载任务执行的时延和能量消耗为目标，来决策将任务卸载至RSU服务器或车队服务器；若任务卸载至RSU服务器，则各RSU服务器根据资源分配信息进行任务处理；若任务卸载至车队服务器，则将任务卸载至车头服务器，然后由车头服务器向剩下的车队成员服务器进行任务的再次卸载。车头服务器向其他车队成员服务器进行任务的再次卸载，具体为：根据各车队成员服务器的计算资源以及车头服务器与剩下的车队成员服务器之间的通信质量，进行任务的再次卸载。中心控制器根据计算得到的车队成员服务器的计算资源得到任务分配比例；中心控制器根据任务分配比例以及车头服务器与剩下的车队成员服务器之间的通信质量进行频谱资源的分配；各车队成员服务器根据分配的频谱资源进行任务处理。每个任务卸载车辆在每个任务周期只卸载给一个RSU服务器或一个车队服务器。还包括：中心服务器在相邻任务周期收集车辆网络中的计算与通信信息，所述车辆网络中的计算与通信信息具体为：车载任务的输入数据量、处理每bit输入数据所需的CPU周期数、RSU服务器或车队服务器的最大计算能力、有卸载任务需求的车辆和车头服务器的传输功率、有卸载任务需求的车辆与RSU服务器之间或车队成员服务器之间的信道增益。还包括中心控制器根据收集到的车辆网络中的计算与通信信息，进行强化学习来进行后续任务卸载决策和资源分配。本专利技术的有益效果：本专利技术通过一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，使得车队和具有边缘计算能力的RSU都能够为任务卸载车辆提供任务处理服务，进行任务和资源分配的联合优化，使车联网环境下车载任务执行的时延和能量消耗最小化。在考虑实际环境的影响因素，比如车辆的移动性以及系统动态性的情况下，比较V2I(vehicle-to-infrastructure)和V2V(vehicle-to-vehicle)两种通信形式，通过车队协同进行资源调度，充分利用了IoV系统中空闲的车辆资源。另外，本专利技术聚合多个车辆的计算能力，考虑到车队的可内部分割特性，将车队中头车作为任务卸载点，同时根据车队的计算资源和通信链路状况完成任务的二次卸载，并在车队内分配频谱资源，更加考虑到了不同车队的局部特性，且车队内部交互的通信开销也相应降低，提高了在车联网中车辆网络拓扑快速变化环境下的传输可靠性，降低了任务处理的整体能耗，延长了车载设备的使用寿命，满足智能交通应用的复杂计算和时延敏感要求。附图说明图1为本专利技术实施例的车联网场景示意图。图2为本专利技术提供的基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法流程图。图3为本专利技术实施的强化学习网络架构图。图4为本专利技术实施例的车队内部任务再分配时隙示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的说明。本专利技术应用的车联网场景为：如图1所示的密集的公路场景，单向双车道，不属于任何车队的独立车辆有一些计算任务需求需要卸载到服务器进行相应的处理，这些车辆表示为服务器包括沿公路部署的RSU和由一组行驶在同一车道上并保持恒定相对速度的车辆组成的车队，每个车队有一个车头。本实施例将这两种服务器统一表示为即m个RSU，n个车队。第i个车队的大小为Ni。基于上述场景，本专利技术提供了一种基于车队的车辆本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，其特征在于，基于的车联网场景包括：沿公路部署的若干RSU服务器、车队服务器以及中心控制器，所述车队服务器包括若干车队成员服务器，记其中一个车队成员服务器为车头服务器；中心控制器以最小化车载任务执行的时延和能量消耗为目标，来决策将任务卸载至RSU服务器或车队服务器；若任务卸载至RSU服务器，则各RSU服务器根据资源分配信息进行任务处理；若任务卸载至车队服务器，则将任务卸载至车头服务器，然后由车头服务器向剩下的车队成员服务器进行任务的再次卸载。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，其特征在于，基于的车联网场景包括：沿公路部署的若干RSU服务器、车队服务器以及中心控制器，所述车队服务器包括若干车队成员服务器，记其中一个车队成员服务器为车头服务器；中心控制器以最小化车载任务执行的时延和能量消耗为目标，来决策将任务卸载至RSU服务器或车队服务器；若任务卸载至RSU服务器，则各RSU服务器根据资源分配信息进行任务处理；若任务卸载至车队服务器，则将任务卸载至车头服务器，然后由车头服务器向剩下的车队成员服务器进行任务的再次卸载。


2.根据权利要求1所述的一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，其特征在于，车头服务器向其他车队成员服务器进行任务的再次卸载，具体为：根据各车队成员服务器的计算资源以及车头服务器与剩下的车队成员服务器之间的通信质量，进行任务的再次卸载。


3.根据权利要求2所述的一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，其特征在于，中心控制器根据车队成员服务器的计算资源得到任务分配比例。

【专利技术属性】
技术研发人员：吴凡，胡昕宇，张科，黄晓燕，冷甦鹏，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51