超密集低轨星座中物联网模拟载荷的计算卸载方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种超密集低轨星座中物联网模拟载荷的计算卸载方法及系统。方法包括：S1，将物联网构建为平均场模型；S2，获得模拟载荷t时刻的平均场负载因子；S3，获取模拟载荷t时刻的计算卸载开销；S4，构建第一微分方程；利用第一微分方程求解出模拟载荷在t时刻的计算卸载的发射功率和传输功率的最小值p

【技术实现步骤摘要】
超密集低轨星座中物联网模拟载荷的计算卸载方法及系统


[0001]本专利技术涉及计算卸载
，特别是涉及一种超密集低轨星座中物联网模拟载荷的计算卸载方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着商业航天的快速发展，在全世界范围内掀起了卫星互联网的建设热潮，国内外各大航天企业纷纷推出了各自的卫星互联网计划。我国也将卫星互联网纳入了通信网络基础设施范畴。在这些星座计划中，规划的卫星少则几百颗，多则上万颗，如此大规模的卫星系统建设，势必将形成超密集的卫星系统。此外，随着空天地一体化网络的发展，卫星载荷的数据处理能力也显著提高，为了解决星基物联网短时间内产生的海量数据，对物联网模拟载荷的计算处理能力提出了新的挑战，但是考虑到卫星对于能量补给的困难性，不可能短时间内将一个模拟载荷的能量耗尽，而模拟载荷之间的协同计算对解决这项难题提供了可能。协同计算也就是模拟载荷的计算卸载，即模拟载荷可以将计算密集型任务的全部或者只是一部分卸载到其他空闲的模拟载荷上，而不仅仅只是在本地处理任务。
[0003]在制定计算卸载策略时，需要考虑到各个方面，例如计算应用的延迟约束，卸载能量开销等。目前的卸载策略主要有部分卸载、二元卸载和随机卸载并且这些计算卸载方案大多都是通过解决集中式的优化问题而获得的，这种方式对于少数的几个模拟载荷来说是可行的，但是集中式优化在超密集网络中需要以大量的信令开销为代价来获取全局网络信息，这对于超密集的星座网络是难以实现的。此外，低轨星座的卫星具有超高的移动速度，常规的静态优化方案不再适用，而应该动态的调整自身的卸载策略。
[0004]现有的计算卸载的研究都有一个动态与静态的矛盾，集中式与分布式的矛盾，单个载荷与大量密集载荷的矛盾。为了解决这些问题，考虑到我们的大规模模拟载荷和动态的计算卸载需求，我们提出一种分布式的，动态的，且用于大规模载荷计算卸载的方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种超密集低轨星座中物联网模拟载荷的计算卸载方法及系统。
[0006]为了实现本专利技术的上述目的，根据本专利技术的第一个方面，本专利技术提供了一种超密集低轨星座中物联网模拟载荷的计算卸载方法，包括：步骤S1，将超密集星座物联网构建为平均场模型；步骤S2，基于模拟载荷t时刻的卸载传输的信道增益h(t)、需要卸载的计算任务量q(t)和平均场模型值m(t,s)获得模拟载荷t时刻的平均场负载因子s(t)表示模拟载荷t时刻的数据和信道的状态，s(t)＝[q(t),h(t)]，s(t)简记为s；步骤S3，获取模拟载荷t时刻的计算卸载的开销c(t)；步骤S4，构建第一微分方程：其中，p
(t)表示模拟载荷在t时刻计算卸载传输所需功率；W表示数据传输带宽；表示加性高斯白噪声的功率；α(t)表示t时刻信道模型变化函数的函数值；β(t)表示t时刻布朗运动方差；利用第一微分方程求解出模拟载荷在t时刻的计算卸载传输所需功率的最小值p
*
(t)为：若t≥T，结束，所述T表示为预设的T个时刻，若t＜T，进入步骤S5；步骤S5，构建第二微分方程：将p
*
(t)代入第二微分方程求得模拟载荷t+1时刻的平均场模型值m(t+1,s)，再求得模拟载荷t+1时刻的卸载传输的信道增益h(t+1)和需要卸载的计算任务量q(t+1)，令t＝t+1，返回执行步骤S2、S3和S4。
[0007]上述技术方案：模拟载荷根据自己的信道和数据状态，以及平均场负载因子的演进，动态的调整自己的卸载决策，从而最小化载荷在应用约束时间内的资源开销，通过提出平均场博弈卸载方法，从模拟载荷自身的卸载决策出发，只需要考虑载荷自身的信道状态和数据状态，分布式的做出最优的卸载决策，不仅降低了系统的信令开销和算法计算复杂度，还有效的缓解了模拟载荷计算资源紧缺问题。
[0008]在本专利技术一种优选实施方式中，获取模拟载荷t时刻的卸载传输的信道增益h(t)的过程包括：建立模拟载荷的动态信道模型为：dh(t)＝α(t)dt+β(t)dω(t)；其中，α(t)dt表示载荷之间确定性的路径损耗；β(t)dω(t)表示信道变化的不确定性部分，ω(t)表示布朗运动因子；根据所述动态信道模型获得模拟载荷t时刻的卸载传输的信道增益h(t)。
[0009]上述技术方案：对信道状态的建模，有效的预测了载荷卸载过程中的信道变化，对于卸载决策的制定提供了更加可靠的信息，不仅适用于运转快速的低轨星座，也适用于相对移动速度较慢的高轨星座。
[0010]在本专利技术一种优选实施方式中，获取模拟载荷t时刻需要卸载的计算任务量q(t)的过程包括：建立卸载数据演进模型为：根据所述卸载数据演进模型获得模拟载荷t时刻需要卸载的数据量q(t)。
[0011]上述技术方案：卸载数据演进模型即模拟载荷需要卸载的计算任务量的模型，通过卸载数据演进模型能够快速获得模拟载荷每个时刻基于p(t)、h(t)、W等变量或参数的需要卸载的计算任务量。
[0012]在本专利技术一种优选实施方式中，所述平均场模型为：且满足∫
s
m(t,s)ds＝1；其中，N表示超密集低轨星座中的模拟载荷数量，i表示模拟载荷索引；Ι表示指示函数；s
i
(t)表示第i个模拟载荷在t时刻数据和信道的状态；s0表示预设的模拟载荷的数据和信道的一个固定状态，s
i
(t)＝s0表示第i个模拟载荷在t时刻的数据和信道
的状态为s0；表示数据和信道的状态为s0的模拟载荷在N个模拟载荷中占据的比例。
[0013]上述技术方案：构建了动态演变的平均场。
[0014]在本专利技术一种优选实施方式中，在所述步骤S2中，所述模拟载荷t时刻的平均场负载因子为：其中，表示整个平均场没有接受计算卸载任务时整个平均场的平均计算任务量；ξ表示单位转换系数。
[0015]上述技术方案：平均场模型将原本大量载荷计算卸载的相互影响转化为单个载荷与平均场的互动，有效地解决了超密集星座网络中动态随机博弈的高计算复杂度问题。
[0016]在本专利技术一种优选实施方式中，在所述步骤S3中，模拟载荷t时刻的计算卸载的开销c(t)为：
[0017]在本专利技术一种优选实施方式中，所述T表示模拟载荷一个通信周期中包含的时隙个数，第t时刻表示第t时隙。
[0018]为了实现本专利技术的上述目的，根据本专利技术的第二个方面，本专利技术提供了一种超密集低轨星座物联网系统，包括多个模拟载荷；全部或部分有计算卸载需求的模拟载荷分别按照本专利技术所述的超密集低轨星座中物联网模拟载荷的计算卸载方法获得每个时刻的计算卸载的发射功率和传输功率的最小值，并基于该功率最小值进行计算任务量卸载。
[0019]上述技术方案：大量的物联网终端产生海量的数据传输到模拟载荷，使得短时间内模拟载荷的计算资源匮乏，为此，本系统充分利用超密集大规模星座网络的优势，动态调整卸载方案，通过卫星之间的协同计算最小化模拟载荷的资源开销，在满足应用时间约束的情况下完成数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超密集低轨星座中物联网模拟载荷的计算卸载方法，其特征在于，包括：步骤S1，将超密集星座物联网构建为平均场模型；步骤S2，基于模拟载荷t时刻的卸载传输的信道增益h(t)、需要卸载的计算任务量q(t)和平均场模型值m(t,s)获得模拟载荷t时刻的平均场负载因子s(t)表示模拟载荷t时刻的数据和信道的状态，s(t)＝[q(t),h(t)]，s(t)简记为s；步骤S3，获取模拟载荷t时刻的计算卸载的开销c(t)；步骤S4，构建第一微分方程：其中，p(t)表示模拟载荷在t时刻计算卸载传输所需功率；W表示数据传输带宽；表示加性高斯白噪声的功率；α(t)表示t时刻信道模型变化函数的函数值；β(t)表示t时刻布朗运动方差；利用第一微分方程求解出模拟载荷在t时刻的计算卸载传输所需功率的最小值p
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(t)为：若t≥T，结束，所述T表示为预设的T个时刻，若t＜T，进入步骤S5；步骤S5，构建第二微分方程：将p
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(t)代入第二微分方程求得模拟载荷t+1时刻的平均场模型值m(t+1,s)，再求得模拟载荷t+1时刻的卸载传输的信道增益h(t+1)和需要卸载的计算任务量q(t+1)，令t＝t+1，返回执行步骤S2、S3和S4。2.如权利要求1所述的超密集低轨星座中物联网模拟载荷的计算卸载方法，其特征在于，获取模拟载荷t时刻的卸载传输的信道增益h(t)的过程包括：建立模拟载荷的动态信道模型为：dh(t)＝α(t)dt+β(t)dω(t)；其中，α(t)dt表示载荷之间确定性的路径损耗；β(t)dω(t)表示信道变化的不确定性部分，ω(t)表示布朗运动因子；根据所述动态信道模型获得模拟载荷t时刻的卸载传输的信道增益h(t)。3.如权利要求1所述的超密集低轨星座中物联...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑仁军，王艳峰，谷林海，刘鸿鹏，简鑫，李职杜，
申请(专利权)人：东方红卫星移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：