一种车联网中车辆任务卸载方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车联网中车辆任务卸载方法及装置，该方法包括：将移动边缘计算引入车辆任务卸载场景，建立包括计算节点和待卸载任务车辆的交通环境；其中，计算节点作为边缘计算中的边缘节点，用于供车辆卸载任务，并对车辆所卸载的任务进行处理；基于交通环境，以降低系统时延为目标，采用深度强化学习算法建立车辆任务卸载模型，实现通信与计算资源的协同优化；利用车辆任务卸载模型，实现车联网中的车辆任务卸载。本发明专利技术在车联网领域引进了边缘计算，并基于深度强化学习算法改进了传统车联网中车辆任务卸载方式，从而为车辆任务卸载提供了低时延的卸载方案。提供了低时延的卸载方案。提供了低时延的卸载方案。

【技术实现步骤摘要】
一种车联网中车辆任务卸载方法及装置


[0001]本专利技术涉及车联网
，特别涉及一种车联网中车辆任务卸载方法及装置。

技术介绍

[0002]车辆互联网是一种典型的工业物联网技术，在这种技术中，无需人工干预，车辆之间可以交换和共享无处不在的信息。在车联网环境下，行驶中的车辆每秒产生海量的传感器数据，为了拥有复杂驾驶环境下的智能视野，需要在较短时间内完成大量的数据传输、存储和处理等操作。车辆处理这些操作的时延直接影响着用户的体验。车载网络应用性能的提高主要依赖于高效的任务卸载决策，选择合适的卸载方案可以更好地降低车联网场景下任务处理的时延。
[0003]在使用传统的车辆任务卸载中，随着车辆数据的日益复杂和庞大，使得降低车辆任务处理时延变得越来越困难。
[0004]目前，车辆的本地计算、车联网与远端云计算平台的结合是实现数据处理分析的主要计算模式。然而将车辆任务卸载至终端时，由于终端处理数据量大且传输信道不足，车辆有限的计算能力以及车辆与云计算平台不稳定的回程链路将显著增加业务的处理时延，数据传输时延过大从而影响服务质量，这就限本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车联网中车辆任务卸载方法，其特征在于，包括：将移动边缘计算引入车辆任务卸载场景，建立包括计算节点和待卸载任务车辆的交通环境；其中，所述计算节点作为边缘计算中的边缘节点，用于供所述待卸载任务车辆卸载任务，并对所述待卸载任务车辆所卸载的任务进行处理；基于所述交通环境，以降低系统时延为目标，采用深度强化学习算法建立车辆任务卸载模型，实现通信与计算资源的协同优化；利用所述车辆任务卸载模型，实现车联网中的车辆任务卸载。2.如权利要求1所述的车联网中车辆任务卸载方法，其特征在于，在所述交通环境中，所述待卸载任务车辆与计算节点以正交频分多址的方式通信连接。3.如权利要求1所述的车联网中车辆任务卸载方法，其特征在于，所述计算节点包括宏基站、路边单元和闲置车辆；其中，所述宏基站、路边单元和闲置车辆的任务处理能力依次递减。4.如权利要求3所述的车联网中车辆任务卸载方法，其特征在于，所述车联网中车辆任务卸载方法，还包括：按照对任务卸载时延的容忍度，将车辆任务分为不同优先级；当任务卸载时，优先考虑最高级别的任务，在较高级别的任务处理完后再处理下一级任务。5.如权利要求4所述的车联网中车辆任务卸载方法，其特征在于，在实现车联网中的车辆任务卸载时，根据任务时延敏感度和计算量进行任务卸载；所述根据任务时延敏感度和计算量进行任务卸载，包括：根据预设的计算量阈值和时延阈值对任务进行划分；当车辆卸载任务的计算量大于预设的计算量阈值且时延需求高于预设的时延阈值时，先将任务卸载到基站进行处理；当车辆卸载任务的时延要求低于预设的时延阈值时，对于任务的卸载采取就近原则，卸载到路边单元或闲置车辆。6.如权利要求5所述的车联网中车辆任务卸载方法，其特征在于，在计算车辆任务卸载时延时，对于路径损失的计算，采用对数正态阴影路径损耗模型。7.如权利要求1所述的车联网中车辆任务...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗熊，王婷，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：