一种基于背向散射通信的主被动混合卸载方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于背向散射通信的主被动混合卸载方法和装置，属于无线通信技术领域，所述方法包括：S1：建立移动边缘计算系统模型；S2：确立基站和用户设备之间的匹配关系；S3：获取各个用户设备在无线能量传输过程收集的能量；S4：获取每个用户设备进行本地计算的能耗和所需时间，其中，本地计算与主被动卸载过程并行；S5：计算每个用户设备进行主被动卸载过程的能耗和传输时延；S6：设定包括时延、传输功率、任务分配的通信限制条件，并基于S4和S5最小化用户设备的总能耗，得到各个用户设备的最优卸载策略。本发明专利技术充分利用背向散射传输低功耗的特点，能够延长用户设备的使用寿命，提高了移动边缘计算网络的运转性能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于背向散射通信的主被动混合卸载方法和装置
本专利技术属于无线通信
，更具体地，涉及一种基于背向散射通信的主被动混合卸载方法和装置。
技术介绍
随着物联网和5G技术的快速发展，未来的无线网络将连接数以亿计的终端用户设备，其中包括无线传感器、智能摄像头、可穿戴电子用户设备和车载通信器等。与此同时，用户设备也需要支持越来越多低延时、高计算需求的新型应用任务，如脸部识别、虚拟现实。而这类应用程序往往会消耗大量的能量，使用户设备的电池寿命严重缩减。再加上用户设备的物理尺寸限制，其计算能力和电量十分有限，导致响应时间变长，成为用户体验质量的瓶颈，从而阻碍新型应用任务的发展。由此可见，资源需求紧张的应用任务和资源受限的用户设备之间的矛盾给未来移动平台的发展带来了巨大的挑战。为了提供与实时上下文兼容的快速服务交付，欧洲电信标准协会引入移动边缘计算(MobileEdgeComputing，MEC)了这一概念：移动边缘计算在移动网络的边缘、无线接入网的内部以及移动用户的近处提供了一个IT服务环境以及云计算能力。相比于云计算，移动边缘计算离用户的距离更近，可以在数据源附近完成任务，而无需通过核心网络将数据集中传输至远程云中心，避免了云计算范式中网络拥塞和高通信延迟的问题。另一方面，传统电池供电的小型用户设备电量有限，当电量即将耗尽时，可能不足以支撑主动传输方式下的任务卸载过程，因此无法利用MEC服务器提供的服务。尽管这个问题可以通过采用更大的电池或更换电池来解决，但大容量电池意味着花费更高的硬件成本，频繁更换电池则需要消耗大量的人力物力。背向散射通信(BackscatterCommunication)作为一种微瓦级超低功耗的通信技术，通过调整天线负载阻抗来反射环境中的无线信号，以实现信息传输。因此，采用主被动混合的方式进行数据卸载，可以有效解决用户设备的能耗问题，进一步延长用户设备的使用寿命。现有研究较多考虑主动传输方式卸载数据的优化问题，而仅有的少量主被动混合卸载优化研究只考虑了单个基站的情况，且未从用户角度出发降低设备自身能耗，无法解决实际场景下多基站存在时用户设备的最优卸载问题。
技术实现思路
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种基于背向散射通信的主被动混合卸载方法和装置，以最小化系统中的用户设备总能耗为目标，确定主被动混合卸载的最优策略，其中包括每个用户设备的任务划分方案、与基站的匹配选择及主动传输的发射功率，进而解决用户设备工作寿命短的问题。为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种基于背向散射通信的主被动混合卸载方法，包括：S1：建立移动边缘计算系统模型，定义基站集合为ε＝{1，2，...，s，...，M}，用户设备集合为基站和用户设备分别用s和k表示；S2：确立基站和用户设备之间的匹配关系，匹配的基站s为对应的用户设备k提供携带能量的射频信号，且用户设备k通过主被动混合方式将待卸载的任务传输至基站s连接的MEC服务器上；S3：获取各个用户设备在无线能量传输过程收集的能量；S4：获取每个用户设备进行本地计算的能耗和所需时间，其中，本地计算与主被动卸载过程并行；S5：计算每个用户设备进行主被动卸载过程的能耗和传输时延；S6：设定包括时延、传输功率、任务分配的通信限制条件，并基于S4和S5最小化所有用户设备的总能耗，得到各个用户设备的最优卸载策略，所述最优卸载策略包括：任务划分方案、与基站的匹配选择及主动传输的发射功率。在其中一个实施例中，所述步骤S2包括：基站s为其覆盖范围内的多个用户设备提供服务，一个用户设备仅与一个基站连接；当用户设备k在基站s的覆盖范围内且处于基站s的非重叠区域，用户设备k直接与基站s匹配，即xks＝1；当用户设备k处于基站s重叠区域，则根据基站s非重叠区域的用户设备的连接数建立初始匹配，即处于多个基站重叠区域的用户设备通过比较可选基站的非重叠区域的用户连接数进行匹配选择，优先选择连接数较少的基站进行匹配，同等条件下，则选择信道质量条件更好的基站；对于任意用户设备k满足xks表示基站s与用户设备k之间的连接匹配结果，xks＝1表示基站s和用户设备k匹配，xks＝0则表示基站s和用户设备k未建立匹配关系。在其中一个实施例中，所述步骤S3包括：在一个时隙T的第一阶段τ0内，各基站以固定发射功率为与之匹配的用户设备提供携带能量的射频信号，同时用户设备收集用于后续的数据处理及卸载的能量。在其中一个实施例中，所述步骤S4包括：本地计算的能耗和时间由划分的数据量lk确定，其中，本地计算的在时隙T内完成；其中，lk＝Ak-La，k-Lb，k，La，k为主动传输的数据量，Lb，k为背向散射通信的数据量，Ak为用户设备k产生的任务数据量。在其中一个实施例中，所述步骤S5包括：连接至同一基站的用户设备依次将数据通过主被动混合方式卸载到MEC服务器上并计算每个用户设备进行主被动卸载过程的能耗；根据信道条件、用户设备发射功率及任务划分方案计算用户设备k的主被动混合方式的卸载时延为：其中，τa，ks和τb，ks表示用户设备k主动和背向散射通信的传输时延；Pks为用户设备k的发射功率，hks和gks分别为用户设备k和相匹配的基站s之间的上行和下行信道增益，W为信道带宽，σ2为高斯白噪声的功率，α为背向散射通信的反射系数。在其中一个实施例中，所述步骤S6包括：设定包括时延、传输功率、任务分配的通信限制条件；通过优化用户设备k的任务划分方案La，k和Lb，k、发射功率Pks及与基站s的匹配结果xks来最小化所有用户设备的总能耗；用户设备k的最大发射功率为Pk，max，连接到同一基站的各个用户设备的无线能量传输τ0和总卸载时间不能超过T，即对于任意的基站s需满足τa，ks和τb，ks表示用户设备k主动和背向散射通信的传输时延，xks表示基站s与用户设备k之间的连接匹配结果。在其中一个实施例中，所述步骤S6中最小化系统中所有用户设备的总能耗由于背向散射通信过程的能耗忽略不计，因此用户设备的能耗主要包括本地计算和主动卸载两部分；在一个时隙T内，通过本地计算和主被动混合卸载完成用户设备k产生的任务数据量Ak，用户设备的CPU处理频率为fk，CPU的能耗系数为β，为计算每比特数据所需要的CPU周期数，La，Lb，P分别为所有用户设备的主动传输任务量、背向散射通信任务量和发射功率组成的向量。按照本专利技术的另一方面，提供了一种基于背向散射通信的主被动混合卸载装置，包括：建立模块，用于建立移动边缘计算系统模型，定义基站集合为ε＝{1，2，...，s，...，M}，用户设备集合为基站和用户设备分别用s和k表示；确立模块，用于确立基站和用户设备之间的匹配关系，匹配的基站s为对应的用户设备k提供携带能量的射频信号，且用户设备k通过主被动混合方式将待卸载的任务传输至基站s连接的MEC服务器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于背向散射通信的主被动混合卸载方法，其特征在于，包括：/nS1：建立移动边缘计算系统模型，定义基站集合为ε＝{1，2，...，s，...，M}，用户设备集合为u＝{1，2，...，k，...，N}，基站和用户设备分别用s和k表示；/nS2：确立基站和用户设备之间的匹配关系，匹配的基站s为对应的用户设备k提供携带能量的射频信号，且用户设备k通过主被动混合方式将待卸载的任务传输至基站s连接的MEC服务器上；/nS3：获取各个用户设备在无线能量传输过程收集的能量；/nS4：获取每个用户设备进行本地计算的能耗和所需时间，其中，本地计算与主被动卸载过程并行；/nS5：计算每个用户设备进行主被动卸载过程的能耗和传输时延；/nS6：设定包括时延、传输功率、任务分配的通信限制条件，并基于S4和S5最小化所有用户设备的总能耗，得到各个用户设备的最优卸载策略，所述最优卸载策略包括：任务划分方案、与基站的匹配选择及主动传输的发射功率。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于背向散射通信的主被动混合卸载方法，其特征在于，包括：
S1：建立移动边缘计算系统模型，定义基站集合为ε＝{1，2，...，s，...，M}，用户设备集合为u＝{1，2，...，k，...，N}，基站和用户设备分别用s和k表示；
S2：确立基站和用户设备之间的匹配关系，匹配的基站s为对应的用户设备k提供携带能量的射频信号，且用户设备k通过主被动混合方式将待卸载的任务传输至基站s连接的MEC服务器上；
S3：获取各个用户设备在无线能量传输过程收集的能量；
S4：获取每个用户设备进行本地计算的能耗和所需时间，其中，本地计算与主被动卸载过程并行；
S5：计算每个用户设备进行主被动卸载过程的能耗和传输时延；
S6：设定包括时延、传输功率、任务分配的通信限制条件，并基于S4和S5最小化所有用户设备的总能耗，得到各个用户设备的最优卸载策略，所述最优卸载策略包括：任务划分方案、与基站的匹配选择及主动传输的发射功率。


2.如权利要求1所述的基于背向散射通信的主被动混合卸载方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
基站s为其覆盖范围内的多个用户设备提供服务，一个用户设备仅与一个基站连接；
当用户设备k在基站s的覆盖范围内且处于基站s的非重叠区域，用户设备k直接与基站s匹配，即xks＝1；
当用户设备k处于基站s重叠区域，则根据基站s非重叠区域的用户设备的连接数建立初始匹配，即处于多个基站重叠区域的用户设备通过比较可选基站的非重叠区域的用户连接数进行匹配选择，优先选择连接数较少的基站进行匹配，同等条件下，则选择信道质量条件更好的基站；
对于任意用户设备k满足xks表示基站s与用户设备k之间的连接匹配结果，xks＝1表示基站s和用户设备k匹配，xks＝0则表示基站s和用户设备k未建立匹配关系。


3.如权利要求1所述的基于背向散射通信的主被动混合卸载方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
在一个时隙T的第一阶段τ0内，各基站以固定发射功率为与之匹配的用户设备提供携带能量的射频信号，同时用户设备收集用于后续的数据处理及卸载的能量。


4.如权利要求1所述的基于背向散射通信的主被动混合卸载方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
本地计算的能耗和时间由划分的数据量1k确定，其中，本地计算的在时隙T内完成；
其中，lk＝Ak-La，k-Lb，k，La，k为主动传输的数据量，Lb，k为背向散射通信的数据量，Ak为用户设备k产生的任务数据量。


5.如权利要求4所述的基于背向散射通信的主被动混合卸载方法，其特征在于，所述步骤S5包括：
连接至同一基站的用户设备依次将数据通过主被动混合方式卸载到MEC服务器上并计算每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：王巍，王文琴，刘立海，江涛，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42