移动边缘计算系统的计算卸载方法技术方案

本发明专利技术公开了一种面向移动边缘计算系统的计算卸载方案。为了减少物联网系统中的平均信息年龄，首先分析在物联网设备端的状态更新任务，获取计算任务对边缘设备的计算资源需求和空间需求，计算在本地以及在边缘服务器端的时延，再进一步得到每个设备的信息年龄以及整个系统的信息年龄。根据每个设备本身的任务需求和环境条件，选择信息年龄最优计算卸载策略。并提出基于博弈论信息年龄最优的计算卸载方案，每一轮迭代所有设备竞争更新卸载策略的机会，直到所有设备的卸载策略达到收敛，得到最终的计算卸载方法。本发明专利技术可以有效减少系统的平均信息年龄，以满足不同类型物联网设备的信息新鲜度需求。本发明专利技术适合物联网领域。本发明专利技术适合物联网领域。本发明专利技术适合物联网领域。

【技术实现步骤摘要】
移动边缘计算系统的计算卸载方法


[0001]本专利技术涉及一种计算卸载方法，具体涉及一种移动边缘计算系统的信息年龄最优的计算卸载方法。

技术介绍

[0002]随着物联网技术的发展，万物互联得以实现，并且大量来自于设备端的信息被提取来进一步改善服务质量或实现智能服务。但是许多物联网应用，如人脸识别、健康监控、无人机等，都对延迟十分的敏感，并且从物联网设备(简称设备)获取的状态更新的信息新鲜度也对设备的实时控制和监控有着重要的影响。信息年龄作为一种性能指标被提出，来更好的衡量从物联网设备端获得的状态更新的信息新鲜度。信息年龄定义为，从有效的状态更新产生之后到收到该状态更新经过的时间。对于延迟敏感的物联网应用来说，由于一些有用的信息需要在收集到状态更新之后进一步处理才能获得，所以状态数据的处理时间是影响信息年龄的一个很重要的因素。
[0003]状态更新的处理操作往往需要耗费大量的时间和计算操作，而物联网设备受限于体积的原因，计算能力和电池容量往往无法满足状态更新的处理需求。
[0004]为了解决这个问题，物联网设备借助移动边缘计算来获取更多的计算和存储资源。通过将状态更新的处理任务卸载到边缘服务器进行处理，可以利用边缘服务器的资源，从而满足任务的延迟要求，同时状态信息的信息年龄也能够进一步的被减少。但是不合理的任务卸载策略，比如大量的设备同时将任务卸载到边缘服务器进行处理，也会产生传输的干扰，从而导致延迟的进一步增加。因此需要合理的计算卸载方法，最大化合理利用边缘服务器的资源来为用户(即设备)服务。
>[0005]鉴于此，本领域亟需一种移动边缘计算系统的信息年龄最优的计算卸载方法。

技术实现思路

[0006]为了解决或缓解上述部分或全部技术问题，本专利技术是通过如下技术方案实现的：
[0007]一种移动边缘计算系统的计算卸载方法，该移动边缘计算系统包括N个物联网设备和一个边缘服务器，每个物联网设备可以选择卸载自己的计算任务到边缘服务器执行，或者采用自己的处理器本地处理计算任务，其中N为正整数；所述移动边缘计算系统的计算卸载方法包括以下步骤：
[0008]步骤1:当物联网设备产生状态更新时，获取计算任务对边缘设备的计算资源需求和空间需求，计算在物联网设备本地以及在所述边缘服务器端的时延；
[0009]步骤2:根据步骤1得到的时延，计算每个物联网设备的线性信息年龄及非线性的信息年龄；
[0010]步骤3:根据不同的物联网设备类型，计算出整个系统的平均信息年龄；其中不同的物联网设备类型具有不同的延迟敏感度；
[0011]步骤4:根据物联网设备本身的任务需求和环境条件，选择每个物联网设备的最优
计算卸载策略；
[0012]步骤5:基于博弈论，获得对于整个移动边缘计算系统信息年龄最优的计算卸载方案；
[0013]步骤6：计算每个物联网设备更新策略的优化值，并根据优化值竞争更新卸载策略的机会。
[0014]在某类实施例中，所述步骤4进一步包括：计算出每个物联网设备在其它物联网设备确定卸载策略的条件下，此时的最优策略，并决定是否需要更新自己的卸载策略；如果不需要更新，则仍保持原来的计算卸载策略。
[0015]在某类实施例中，所述步骤6进一步包括：对于所有需要更新卸载策略的物联网设备，计算出通过更新计算卸载策略所能得到的信息年龄的优化值；在得到优化值之后，每个物联网设备向所有物联网设备广播一条包含优化值的更新信息；
[0016]其它物联网设备在收到更新信息之后，若自身的优化值更大，则接受后将自己的优化值广播出去；最终优化值最大的物联网设备赢得竞争，获得更新卸载策略的机会，并将自己的策略改变广播给其它设备。
[0017]在某类实施例中，所述的移动边缘计算系统的计算卸载方法还包括：为所有物联网设备赋予一个初始的计算卸载策略；
[0018]根据步骤6，在每一轮中有一个物联网设备更新自己的卸载策略，然后其它物联网设备再进行下一轮竞争更新策略的机会；直至所有物联网设备都无法通过改变自身的卸载策略来优化信息年龄值，获得最终的信息年龄最优的计算卸载方案。
[0019]在某类实施例中，所述步骤2进一步包括：对于高延迟敏感的设备，采用指数函数来计算该设备的信息年龄值；
[0020]在某类实施例中，所述步骤3进一步包括：对于延迟敏感度为0的物联网设备，采用线性信息年龄来表示物联网设备的信息新鲜度。
[0021]在某类实施例中，所述步骤4进一步包括：对于每个物联网设备分别计算其传输的信道干扰以及其本地执行任务和卸载任务所对应的延迟，选择自己最优的卸载策略。
[0022]在步骤1中，考虑一个边缘计算环境下的物联网系统实现，该系统包括N个物联网设备和一个边缘服务器，每个物联网设备可以选择卸载自己的计算任务到边缘服务器执行，或者采用自己的处理器本地处理计算任务。当物联网设备产生状态更新时，获取处理该状态更新所需要的计算资源和空间需求，表示为U
i
＝{d
i
,c
i
}，U
i
代表第i个设备的状态更新任务，d
i
代表该任务数据所占存储空间大小，c
i
代表处理该任务所需要的CPU周期数。将x＝{x1,x2,
…
,x
N
}表示为整个系统的计算卸载决策，其中x
i
表示第i个设备的计算卸载策略，x
i
＝0表示该设备任务将在设备本地执行，而x
i
＝1表示将该设备卸载到边缘服务器端进行执行。每个设备将以独立的频率τ
i
产生状态更新。若设备i在本地执行状态更新的处理任务，假设处理之后的结果数据量很小，传输时延可以忽略不计，则本地执行的时延只包含计算时延，如下：
[0023][0024]其中f
i
表示物联网设备i的CPU频率。
[0025]若设备i将任务卸载到边缘服务器端进行处理，那么时延包括将状态更新传输到
边缘服务器的传输时延和在边缘服务器的计算时延，计算表达式如下：
[0026][0027]式中前一部分表示在边缘服务器端的计算时延，后一部分表示传输时延。其中，f
e
表示边缘服务器的CPU频率，而r
i
(x)表示设备i将数据发送到边缘服务器的上行传输速率，且
[0028][0029]其中B表示传输信道带宽，p
i
表示第i个物联网设备的传输功率，g
i,s
表示设备和边缘服务器之间的信道增益，ω0表示背景噪声功率。
[0030]在某类实施例中，对于设备i每个状态更新的处理时间，由该设备的卸载策略确定，具体表示为假设设备i的第j个状态更新的产生时间为S
i,j
，那么状态更新将在处理结束。对于设备i的最新的状态更新的产生时间可以表示为：
[0031][0032]由此可以得到设备i的信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种移动边缘计算系统的计算卸载方法，该移动边缘计算系统包括N个物联网设备和一个边缘服务器，每个物联网设备可以选择卸载自己的计算任务到边缘服务器执行，或者采用自己的处理器本地处理计算任务，其中N为正整数；其特征在于，所述移动边缘计算系统的计算卸载方法包括以下步骤：步骤1:当物联网设备产生状态更新时，获取计算任务对边缘设备的计算资源需求和空间需求，计算在物联网设备本地以及在所述边缘服务器端的时延；步骤2:根据步骤1得到的时延，计算每个物联网设备的线性信息年龄及非线性的信息年龄；步骤3:根据不同的物联网设备类型，计算出整个系统的平均信息年龄；其中不同的物联网设备类型具有不同的延迟敏感度；步骤4:根据物联网设备本身的任务需求和环境条件，选择每个物联网设备的最优计算卸载策略；步骤5:基于博弈论，获得对于整个移动边缘计算系统信息年龄最优的计算卸载方案；步骤6：计算每个物联网设备更新策略的优化值，并根据优化值竞争更新卸载策略的机会。2.根据权利要求1所述的移动边缘计算系统的计算卸载方法，其特征在于：所述步骤4进一步包括：计算出每个物联网设备在其它物联网设备确定卸载策略的条件下，此时的最优策略，并决定是否需要更新自己的卸载策略；如果不需要更新，则仍保持原来的计算卸载策略。3.根据权利要求1所述的移动边缘计算系统的计算卸载方法，其特征在于：所述步骤6进一步包括：对于所有需要更新卸载策略的物联网设备，计算出通...

【专利技术属性】
技术研发人员：常征，陈一，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：