一种5G环境下低时延高可靠的业务卸载方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种5G环境下低时延高可靠的业务卸载方法及系统，基于使系统开销最小化的原则，将业务卸载方案、资源分配结合起来，用户的卸载策略由计算的任务卸载的开销决定，首先查看卸载向量中的零向量，找到卸载开销最小的终端，然后对资源块进行重新分配，对总开销进行计算，并与上次结果进行比较，根据比较的结果决定卸载策略，知道卸载向量中没有零向量，完成整个卸载方案。优点：本发明专利技术的卸载方法及系统计算量低，有效地降低了系统的总开销。

【技术实现步骤摘要】
一种5G环境下低时延高可靠的业务卸载方法及系统
本专利技术涉及一种5G环境下低时延高可靠的业务卸载方法及系统，属于5G

技术介绍
2020年，全球的终端的数量已经达到2630万。在5G通信中，智能终端终端的数量巨大，弥补了原来传统通信网中的终端数量的不足，实现了信息的实时交互。在5G通信中，有些业务例如无人驾驶，虚拟现实等对时延的要求很高。而且由于终端的计算能力有限，计算量的任务无法胜任，云计算提供了计算资源，弥补了这一缺陷，但是云计算距离用户太远，把任务卸载到云计算的时延较大。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种5G环境下低时延高可靠的业务卸载方法及系统。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种5G环境下低时延高可靠的业务卸载方法，其特征在于，选定终端卸载，计算终端所需的资源块的数量，分配给终端资源块；根据分配给终端的资源块利用移动边缘计算初始资源分配结果；根据初始资源分配结果计算得到卸载向量，通过卸载向量确定卸载策略；根据初始资源分配结果计算资源分配过程的总开销；搜索卸载策略的向量中的零向量，确定零向量中卸载开销最小的终端，将卸载开销最小的终端设置为1，表示不需要卸载，所述零向量表示需要制定卸载策略的终端；在设置卸载开销最小的终端为1后，对资源分配过程的资源块进行重新分配，并得到移动边缘计算的重新资源分配结果；根据重新资源分配结果重新计算系统的总开销，重新计算系统的总开销与上次系统的总开销进行比较；若本次系统的总开销不大于上次的结果，则通过重新资源分配结果确定新的卸载向量，所述新的卸载向量为这次的卸载策略，若本次系统的总开销大于上次的结果，那么上次的卸载向量为这次的卸载策略；依次完成卸载策略中所有零向量的搜索以及相应卸载策略的更新，得到最终的卸载方案。进一步的，所述计算系统的总开销的过程包括：根据初始资源分配结果或者重新资源分配结果计算终端本地计算需要的开销以及终端任务卸载到移动边缘平台的总开销；根据所述本地计算需要的开销和任务卸载到移动边缘平台的总开销求解系统的总开销。进一步的，所述计算终端本地计算需要的开销的公式为：其中，表示终端任务计算的时间权重，表示能耗权重，表示终端us的完成任务大小为Dus的任务需要的时间，表示终端us的完成任务大小为的任务需要的能量消耗；所述终端us完成任务大小为的任务需要的时间为：为终端的计算能力，为完成该项任务的CPU的周期；所述终端us完成任务大小为的任务需要的能量消耗为：为每个周期CFU消耗的能量。进一步的，所述计算终端任务卸载到移动边缘平台的总开销的公式为：其中，表示基站s把终端us的任务大小为的任务传到移动边缘计算平台的时间，表示移动边缘计算平台完成卸载的时间开销，表示基站s把终端us的任务大小为的任务传到移动边缘计算平台的能量开销。进一步的，所述依次完成卸载策略中所有零向量的搜索以及相应卸载策略的更新，得到最终的卸载方案满足下式：其中，表示系统的总开销最小，Xs表示基站s的决策向量，Ys表示基站s的的资源块分配的向量，为移动边缘计算平台分配给终端的CPU频率，S表示基站的数量，Us表示终端的数量，xus∈{0,1}表示终端us的卸载决策，C1表示确定基站的终端是否需要卸载的约束条件，C2表示资源块分配的约束条件，表示资源块n分给基站s的终端的决策，其中为资源块n分给基站s的终端u，表示没有分配资源块，C3表示所有终端卸载任务的移动边缘计算的资源不能大于移动边缘计算平台的计算能力F。一种5G环境下低时延高可靠的业务卸载系统，包括：选定模块，用于选定终端卸载，计算终端所需的资源块的数量，分配给终端资源块；总开销计算模块，用于根据分配给终端的资源块利用移动边缘计算初始资源分配结果；根据初始资源分配结果计算得到卸载向量，通过卸载向量确定卸载策略；根据初始资源分配结果计算资源分配过程的总开销；搜索模块，用于搜索卸载策略的向量中的零向量，确定零向量中卸载开销最小的终端，将卸载开销最小的终端设置为1，表示不需要卸载，所述零向量表示需要制定卸载策略的终端；重新分配模块，用于在设置卸载开销最小的终端为1后，对资源分配过程的资源块进行重新分配，并得到移动边缘计算的重新资源分配结果；比较模块，用于根据重新资源分配结果重新计算系统的总开销，重新计算系统的总开销与上次系统的总开销进行比较；若本次系统的总开销不大于上次的结果，则通过重新资源分配结果确定新的卸载向量，所述新的卸载向量为这次的卸载策略，若本次系统的总开销大于上次的结果，那么上次的卸载向量为这次的卸载策略；确定模块，用于依次完成卸载策略中所有零向量的搜索以及相应卸载策略的更新，得到最终的卸载方案。进一步的，所述总开销计算模块包括：本地计算模块，用于根据初始资源分配结果或者重新资源分配结果计算终端本地计算需要的开销；移动边缘计算模块，用于根据初始资源分配结果或者重新资源分配结果计算终端任务卸载到移动边缘平台的总开销；汇总模块，用于根据所述本地计算需要的开销和任务卸载到移动边缘平台的总开销求解系统的总开销。进一步的，所述本地计算模块包括第一调用模块，用于调用第一公式计算终端本地计算需要的开销，所述第一公式为：其中，表示终端任务计算的时间权重，表示能耗权重，表示终端us的完成任务大小为的任务需要的时间，表示终端us的完成任务大小为的任务需要的能量消耗；所述终端us完成任务大小为的任务需要的时间为：为终端的计算能力，为完成该项任务的CPU的周期；所述终端us完成任务大小为的任务需要的能量消耗为：为每个周期CFU消耗的能量。进一步的，所述移动边缘计算模块包括第二调用模块，用于调用第二公式计算终端任务卸载到移动边缘平台的总开销，所述第二公式为：其中，表示基站s把终端us的任务大小为的任务传到移动边缘计算平台的时间，表示移动边缘计算平台完成卸载的时间开销，表示基站s把终端us的任务大小为的任务传到移动边缘计算平台的能量开销。进一步的，所述确定模块包括第三调用模块，用于调用第三公式依次完成卸载策略中所有零向量的搜索以及相应卸载策略的更新，得到最终的卸载方案，所述第三公式为：其中，表示系统的总开销最小，Xs表示基站s的决策向量，Ys表示基站s的的资源块分配的向量，为移动边缘计算平台分配给终端的CPU频率，S表示基站的数量，Us表示终端的数量，xus∈{0,1}表示终端us的卸载决策，C1表示确定基站的终端是否需要卸载的约束条件，C2表示资源块分配的约束条件，表示资源块n分给基站s的终端的决策，其中为资源块n分给基站s的终端u，表示没有分配资源块，C3表示所有终端卸载任务的移动边本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种5G环境下低时延高可靠的业务卸载方法，其特征在于，/n选定终端卸载，计算终端所需的资源块的数量，分配给终端资源块；/n根据分配给终端的资源块利用移动边缘计算初始资源分配结果；/n根据初始资源分配结果计算得到卸载向量，通过卸载向量确定卸载策略；/n根据初始资源分配结果计算资源分配过程的总开销；/n搜索卸载策略的向量中的零向量，确定零向量中卸载开销最小的终端，将卸载开销最小的终端设置为1，表示不需要卸载，所述零向量表示需要制定卸载策略的终端；/n在设置卸载开销最小的终端为1后，对资源分配过程的资源块进行重新分配，并得到移动边缘计算的重新资源分配结果；/n根据重新资源分配结果重新计算系统的总开销，重新计算系统的总开销与上次系统的总开销进行比较；/n若本次系统的总开销不大于上次的结果，则通过重新资源分配结果确定新的卸载向量，所述新的卸载向量为这次的卸载策略，若本次系统的总开销大于上次的结果，那么上次的卸载向量为这次的卸载策略；/n依次完成卸载策略中所有零向量的搜索以及相应卸载策略的更新，得到最终的卸载方案。/n

【技术特征摘要】
1.一种5G环境下低时延高可靠的业务卸载方法，其特征在于，
选定终端卸载，计算终端所需的资源块的数量，分配给终端资源块；
根据分配给终端的资源块利用移动边缘计算初始资源分配结果；
根据初始资源分配结果计算得到卸载向量，通过卸载向量确定卸载策略；
根据初始资源分配结果计算资源分配过程的总开销；
搜索卸载策略的向量中的零向量，确定零向量中卸载开销最小的终端，将卸载开销最小的终端设置为1，表示不需要卸载，所述零向量表示需要制定卸载策略的终端；
在设置卸载开销最小的终端为1后，对资源分配过程的资源块进行重新分配，并得到移动边缘计算的重新资源分配结果；
根据重新资源分配结果重新计算系统的总开销，重新计算系统的总开销与上次系统的总开销进行比较；
若本次系统的总开销不大于上次的结果，则通过重新资源分配结果确定新的卸载向量，所述新的卸载向量为这次的卸载策略，若本次系统的总开销大于上次的结果，那么上次的卸载向量为这次的卸载策略；
依次完成卸载策略中所有零向量的搜索以及相应卸载策略的更新，得到最终的卸载方案。


2.根据权利要求1所述的5G环境下低时延高可靠的业务卸载方法，其特征在于，所述计算系统的总开销的过程包括：
根据初始资源分配结果或者重新资源分配结果计算终端本地计算需要的开销以及终端任务卸载到移动边缘平台的总开销；
根据所述本地计算需要的开销和任务卸载到移动边缘平台的总开销求解系统的总开销。


3.根据权利要求2所述的5G环境下低时延高可靠的业务卸载方法，其特征在于，所述计算终端本地计算需要的开销的公式为：



其中，表示终端任务计算的时间权重，表示能耗权重，表示终端us完成任务大小为的任务需要的时间，表示终端us完成任务大小为的任务需要的能量消耗；
所述终端us完成任务大小为的任务需要的时间为：




为终端的计算能力，为完成该项任务的CPU的周期；
所述终端us完成任务大小为的任务需要的能量消耗为：




为每个周期CFU消耗的能量。


4.根据权利要求3所述的5G环境下低时延高可靠的业务卸载方法，其特征在于，所述计算终端任务卸载到移动边缘平台的总开销的公式为：



其中，表示基站s把终端us的任务大小为的任务传到移动边缘计算平台的时间，表示移动边缘计算平台完成卸载的时间开销，表示基站s把终端us的任务大小为的任务传到移动边缘计算平台的能量开销。


5.根据权利要求4所述的5G环境下低时延高可靠的业务卸载方法，其特征在于，所述依次完成卸载策略中所有零向量的搜索以及相应卸载策略的更新，得到最终的卸载方案满足下式：



C1:
C2:
C3:
其中，表示系统的总开销最小，Xs表示基站s的决策向量，Ys表示基站s的资源块分配的向量，为移动边缘计算平台分配给终端的CPU频率，S表示基站的数量，Us表示终端的数量，xus∈{0,1}表示终端us的卸载决策，C1表示确定基站的终端是否需要卸载的约束条件，C2表示资源块分配的约束条件，表示资源块n分给基站s的终端的决策，其中为资源块n分给基站s的终端u，表示没有分配资源块，C3表示所有终端卸载任务的移动边缘计算的资源不能大于移动边缘计算平台的计算能力F。


6.一种5G环境下低时延高可靠的业务卸载系统，其特征在于，包括：
选定模块，用于选定终端卸载，计算终端所需的资源块的数量，分配给终端资源块；
总开销计...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢宁哲，李洋，王东升，于佳，杨峰，龚亮亮，金燊，胡阳，杨纯，吴佳，
申请(专利权)人：国网电力科学研究院有限公司，南京南瑞信息通信科技有限公司，国家电网有限公司，国网冀北电力有限公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32