面向空地一体化车联网的动态资源切片方法技术

一种面向空地一体化车联网的动态资源切片方法，网络场景包含多个基站、车辆以及一个控制器；基站分为地面基站和无人机基站。根据延迟敏感型和延迟容忍型两种任务类型，把每个基站的频谱资源划分为两类频谱资源切片；切片时间窗口被分为多个等大小的调度窗口；在切片时间窗口内，基站按照控制器的切片方案分配频谱资源；在调度窗口内，控制器对接收到的任务进行工作流调度；由控制器对频谱资源进行切片；工作流调度的步骤为：车辆提出任务请求给基站；基站接收任务；基站按照控制器的工作流决策来处理任务；基站将任务的处理结果传回车辆，基站将任务的数据上传到控制器中；通过动态切分各个基站的频谱资源和优化的工作流调度来适应网络中的服务类型的差异化和路网流量的动态性。量的动态性。量的动态性。

【技术实现步骤摘要】
面向空地一体化车联网的动态资源切片方法


[0001]本专利技术创造属于车用无线通信
，具体是一种面向空地一体化车联网的动态资源切片方法。

技术介绍

[0002]车联网(Internet of Vehicles,IoV)基于车用无线通信技术，将车辆、路边单元(road
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side
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unit)、基站和服务提供商连接为一个有机的整体，实现全方信息实时共享[1]。车载用户可以获得自动驾驶、路径规划、碰撞预警、车载娱乐、高清地图下载等服务[2]。车联网是一个动态环境。单纯依赖地面无线接入网络(Radio Access Network,RAN)很难为车载用户提供全方位随时随地的服务，并存在资源利用率低、难以提供稳定的服务质量(Quality
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of
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Service,QoS)等问题[3]。空地一体化网络架构被认为是提升车联网管理灵活度、资源利用率和网络覆盖的有效方案[4]。在这种网络中，低功率的无人机小基站被按需部署在路网内，并可以动态调整部署位置。无人机小基站具有视距(light
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sight)通信优势，有助于增强网络覆盖、提升链路质量和资源利用率。除了提供通信服务，无人机小基站还可以作为空中移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)服务器为车辆提供内容缓存和计算卸载等服务
[5]。
[0003]网络切片[6]是5G时代网络架构和服务模式的重要技术革新。通过将物理网络划分为多个逻辑独立的虚拟网络(即：切片)，多个运营商可以共享同一物理网络的资源，从而提升网管灵活度，减少基础设施支出和运营成本。网络功能虚拟化(Network Functions Virtualization,NFV)[7]和软件定义网络(Software
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Defined Networking,SDN)[8]是网络切片的支撑技术。在RAN侧，基站功能包括无线接入和处理等，用于创建无线连接并分配资源。在无线NFV中，无线接入等功能以软件实例形式运行在基站上，由一个集中式的控制器进行管理。通过采集终端请求信息，控制器根据QoS需求创建切片并依据网络实时流量或拓扑信息调度网络切片资源。
[0004]车联网对网络切片技术有天然的依赖。这是因为车联网中多种服务并存且许多应用有严格的延迟和可靠性需求。然而，空地一体化车联网下的资源切片方法设计面临许多挑战。首先，静态网络切片方法无法适用于时变的网络环境，但频繁进行切片资源重分配也会增加网络控制开销。其次，无人机按需携带资源并部署，而网络切片需要为无人机预留资源。最后，车联网具有高速移动的特点。车辆与基站的连接持续时间因此减少，增加了工作流调度和网络切片资源管理的难度。
[0005]现有技术中，由于RAN切片在降低网络运营成本和提高资源利用率方面具有显著优势。文献[9]提出了一种基于时延感知的5G网络切片节点和链路映射成本最小化算法。采用两级队列动态调度模型，实现对映射成本与系统时延的平衡控制。依据特定业务流量统计信息，文献[10]提出异构无线网络下行频谱资源切片框架，为机器类型设备和移动用户设备提供差异化QoS保障。该方案利用迭代优化方法解决资源分配和设备接入选择联合决策问题，旨在最大化网络效用。文献[11]在此基础上融入了发射功率自适应调节机制，设计
基于多接入边缘计算的频谱资源切片策略，为车辆网络应用提供定制服务。总体而言，基于模型优化的方法适合小规模RAN切片，无法适应动态变化的空地一体化无线网络环境。
[0006]如何分配RAN资源支持任务卸载也会影响整体资源的利用率。自动驾驶任务往往具有差异化QoS的特性。如果无线电资源的分配无法满足任务传输速率、时延或可靠性的要求，则可能无法实现计算的负载均衡。文献[12]研究了车辆网络协同计算卸载的联合通信和计算时间分配问题，将任务卸载资源、本地任务执行资源和车辆辅助任务迁移资源进行联合优化，以实现任务计算的整体最大可靠性。文献[13]针对计算任务的卸载目的地选择问题，设计了一种适用于边缘计算的自适应计算卸载方法，优化边缘计算系统的任务卸载延迟和资源利用。文献[14]为了缩小应用的服务质量要求与基站有限的计算资源之间的差距，提高设备和基站资源利用率，提出了一个结合任务卸载、设备
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基站关联以及基站睡眠调度的在线优化问题，旨在最小化设备和基站的整体能量消耗。
[0007]与传统地面网络资源管理不同，面向空地一体化车联网的资源切片需要考虑无人机小基站协同管理，车辆
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基站关联，以及工作流调度等问题。这驱使本专利技术研究一种车辆关联模式和资源动态切分联合方法，应对动态变化的网络环境，为车辆应用提供差异化的QoS保证。

技术实现思路

[0008]凭借机动部署和视距通信等优势，无人机小基站有潜力增强和拓展车联网服务。本专利技术提出面向空地一体化车联网的动态资源切片方法，目的是在提供差异化服务质量(quality
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of
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service,QoS)保障基础上最大化车联网任务完成率。
[0009]本专利技术的一种面向空地一体化车联网的动态资源切片方法，其应用的网络场景包含多个基站、多个车辆以及一个控制器；基站分为地面基站和无人机基站；基站接收来自覆盖范围内的所有的来自车辆的任务请求。根据延迟敏感型和延迟容忍型两种任务类型，把每个基站的频谱资源划分为两个分别面向两类任务服务的频谱资源切片；切片时间窗口T被分为多个等大小的调度窗口t；在切片时间窗口T内，基站按照切片方案分配频谱资源；在调度窗口t内，控制器对接收到的任务进行工作流调度；
[0010]控制器根据路网中任务的服务类型和资源需求制定频谱资源切分策略，并根据切分策略对频谱资源进行切片；
[0011]工作流调度的步骤为：车辆提出任务请求给基站；基站接收任务并卸载到控制器中的任务卸载队列中；基站按照控制器的工作流决策来处理任务；基站将任务的处理结果传回车辆，基站将任务的数据上传到控制器中；
[0012]所述频谱资源切分策略的制定一方面来源于历史窗口的调度数据，减少了基站的计算压力；一方面来源于路网实际情况，以应对流量的动态变化；
[0013]工作流调度需要综合考虑任务服务类型、QoS限制、基站中可分配资源数量、排队信息等多个因素；
[0014]通过动态切分各个基站的频谱资源和优化的工作流调度来适应网络中的服务类型的差异化和路网流量的动态性。
[0015]所述频谱资源切分策略是根据实际情况动态变化；
[0016]通过动态切分各个基站的频谱资源和优化的工作流调度来适应网络的动态性。
[0017]本专利技术的技术贡献主要有：
[0018]首先，设计一种多时间尺度动态资源切片框架，将大时间尺度上的资源切片与小时间尺度上的工作流调度进行有机协同，提升资源管理灵活性，减少不必要的信令开销。
[0019]其次，基于排本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向空地一体化车联网的动态资源切片方法，它用于空地一体化车联网的场景中；该场景包含多个基站、多个车辆以及一个控制器；基站分为地面基站和无人机基站；基站接收来自覆盖范围内的所有的来自车辆的任务请求，其特征是根据延迟敏感型和延迟容忍型两种任务类型，把每个基站的频谱资源划分为两个分别面向两类任务服务的频谱资源切片；切片时间窗口T被分为多个等大小的调度窗口t；在切片时间窗口T内，基站按照切片方案分配频谱资源；在调度窗口t内，控制器对接收到的任务进行工作流调度；控制器根据路网中任务的服务类型和资源需求制定频谱资源切分策略，并根据切分策略对频谱资源进行切片；工作流调度的步骤为：车辆提出任务请求给基站；基站接收任务并卸载到控制器中的任务卸载队列中；基站按照控制器的工作流决策来处理任务；基站将任务的处理结果传回车辆，基站将任务的数据上传到控制器中；所述频谱资源切分策略的制定一方面来源于历史窗口的调度数据，减少了基站的计算压力；一方面来源于路网实际情况，以应对流量的动态变化；工作流调度需要综合考虑任务服务类型、QoS限制、基站中可分配资源数量、排队信息等多个因素；通过动态切分各个基站的频谱资源和优化的工作流调度来适应网络中的服务类型的差异化和路网流量的动态性。2.根据权利要求1所述的面向空地一体化车联网的动态资源切片方法，其特征是在工作流调度过程中：控制器的任务卸载队列包括延迟敏感型和延迟容忍型两个队列，基站的任务处理队列也有相应的延迟敏感型和延迟容忍型两个队列；车辆产生的任务由各个基站接收，并根据任务类型被卸载到控制器中的相应任务卸载队列中；遵循先来先服务的原则，控制器将任务移交给基站处理；在接收到任务后，基站将任务放入处相应理队列，并分配物理资源进行处理；基站将处理完成的结果移交给发出请求的车辆；3.根据权利要求1所述的面向空地一体化车联网的动态资源切片方法，其特征是在工作流调度过程中有任务延迟，任务延迟是卸载延迟和移交延迟之和；其中：a、卸载延迟代表任务m从车辆i上行传输到基站j的时间；请求类型为o的任务从车辆传输到基站的平均时间被量化为r
j,i,o
是从基站j回传请求类型o任务到车辆i的下行传输速率，ε
i,m,o
是切片窗口T内，车辆i产生的任务m中包含任务的任务处理完成的延迟需求；将单个车辆的任务到达建模为泊松过程，相应地基站接收到的任务到达也建模为泊松过程；定义二元变量a
i，j
＝1代表车辆i与基站j关联；请求类型o任务的到达率表示为其中λ
i,o
表示车辆i产生请求类型o任务的到达率；
卸载队列每次只处理一个任务；任务的卸载过程被建模为M/M/1队列模型；卸载队列的进队由任务到达率决定，卸载队列的出队由基站传输决定；当队列的进队速率大于出队速率时，队列中的任务会不断累积导致队列溢出；队列以服务强度反映繁忙程度，定义基站j中请求类型为o的卸载队列的服务强度为式中μ
o
表示请求类型为o的任务从车辆传输到基站的平均时间为了保持卸载队列的稳定性防止队列溢出，公式(6)需要满足任务在队列的位置从队头开始计算；将基站j的卸载队列中前n个任务的集合表示为Ω
j
(n)；假设车辆i产生的请求类型为o的任务m被卸载至基站j且在卸载队列中排位为n，则该任务的卸载延迟被表示为b、基站j中请求类型o的任务m回传给车辆i的移交延迟被表示为任务延迟由卸载延迟和移交延迟组成，车辆i产生的请求类型o任务m的任务延迟为延迟敏感型任务完成需要满足两个条件：满足延迟需求，必须在车辆离开基站的覆盖范围之前；则：定义γ
i,j,m
为车辆i产生任务m时距离基站j覆盖边缘的距离；车辆i产生任务m时，在基站j的覆盖范围内的最大行驶时间被计算为其中，v
i
表示车辆i的行驶速率；延迟敏感型任务完成的约束表示为4.根据权利要求3所述的面向空地一体化车联网的动态资源切片方法，其特征是切片时间窗口T内的性能优化依赖于频谱资源切片策略和工作流调度策略，设频谱资源切片策略工作流调度策略给切片时间窗口T中基站j的子信道个数为定义如下二元变量代表在第t个调度窗口，车辆i连接基站j之后，任务处理是否满足延迟约束；如果能够满足延迟需求，则否则当任务在满足延迟约束的条件...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈航，田一博，王天荆，白光伟，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：