一种基于多时隙的移动边缘计算方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多时隙的移动边缘计算方法及系统，任务缓存帧阶段包括：根据基站所在区域任务请求的分布得到现时缓存决策；无线设备k0依据现时缓存决策进行任务卸载，在无线设备k0卸载任务后，计算该任务的结果，并将计算结果存储在移动边缘计算服务器；任务到达及任务计算帧阶段包括：基站开始接收覆盖范围下的其他无线设备卸载的任务，移动边缘计算服务器计算卸载而来的任务；结合对应的无线设备本地处理和任务卸载进行处理，将计算结果返回给对应的无线设备。本发明专利技术以基站和无线设备加权能耗为目标进行计算任务缓存、任务调度与资源配置，得到最优的任务分配，以强化无线接入网络的计算、存储和处理等功能，实现加权能耗之和的最小化。耗之和的最小化。耗之和的最小化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多时隙的移动边缘计算方法及系统


[0001]本专利技术涉及移动边缘计算与缓存的
，尤其涉及到一种基于多时隙的移动边缘计算方法及系统。

技术介绍

[0002]作为第五代移动通信演进系统的关键技术，移动边缘计算的任务缓存技术应运而生，得到了工业界和学术界的广泛关注。移动边缘计算能在靠近用户设备的网络边缘端(如蜂窝基站，WiFi接入点，网关接口等)部署计算服务器，实现在网络边缘侧处理终端用户的计算任务，为之提供类云计算服务。与此同时，移动边缘缓存技术能将一些热门的视频、应用或计算结果暂时存储在移动边缘计算服务器中，移动边缘计算服务器因此省去了重复的计算，为用户带来低能耗和低时延的优势。
[0003]在移动边缘计算系统中，部署计算服务器的无线基站，为该基站的覆盖范围的多个无线设备提供计算与通信服务。假设每个无线设备在一个时间段内都有一系列计算任务，不同的计算任务有不同的计算要求，不同的无线设备可以计算相同的计算任务。在某一个时间段的开始时刻，该多个无线设备的计算任务输入数据卸载到了服务器。移动边缘计算服务器需要运行计算任务，将计算结果直接返回给无线设备。
[0004]但移动边缘计算服务器的计算与存储资源非常有限，在有大量无线设备同时需要向移动边缘计算服务器请求完成任务计算的场景下，移动边缘计算服务器无法在短时间内响应所有无线设备的含有大量重复任务计算的请求，从而影响终端用户的计算服务质量。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于多时隙的移动边缘计算方法。
[0006]为实现上述目的，本专利技术所提供的技术方案为：
[0007]一种基于多时隙的移动边缘计算方法，包括任务缓存帧阶段和任务到达及任务计算帧阶段；
[0008]其中，
[0009]任务缓存帧阶段包括：
[0010]移动边缘计算服务器根据基站所在区域任务请求的分布得到现时缓存决策；
[0011]无线设备k0依据现时缓存决策进行任务卸载，在无线设备k0卸载任务后，移动边缘计算服务器开始计算该任务的结果，并将计算结果存储在移动边缘计算服务器中；无线设备k0为被选定的路径损耗最小的无线设备；
[0012]任务到达及任务计算帧阶段包括：
[0013]基站开始接收覆盖范围下的其他无线设备卸载的任务，移动边缘计算服务器计算卸载而来的任务；如果移动边缘计算服务器缓存了相对应的计算结果，则免去任务的计算过程，直接返回计算结果给对应的无线设备；如果对应的无线设备的任务没有被缓存，则进
行任务调度分配，结合对应的无线设备本地处理和任务卸载进行处理，在计算完成后将计算结果返回给对应的无线设备。
[0014]进一步地，移动边缘计算服务器根据基站所在区域任务请求的分布得到现时缓存决策包括：
[0015]针对任务请求分布在大时间尺度下有大的变化，但短时间内变化不大的场景，依据上一时间段的任务请求分布数据使用分支定界法求解移动边缘计算优化模型，得到上一时间段最优的缓存决策，并将该上一时间段最优的缓存决策作为现时缓存决策；
[0016]针对请求的任务类型分布在大时间尺度下变化不大的场景，将缓存最常用的任务作为现时缓存决策。
[0017]进一步地，所述任务调度分配包括：
[0018]对于有特定运行协议的任务，即将到达的任务以及到达时刻都为可预知的，求解移动边缘计算优化模型，依据求解结果进行任务调度分配；
[0019]对于具有先后关系且即将到达的任务是可预知的，只有到达时刻是未知的，假设剩余的任务将在最后几个时隙按序到达，然后求解移动边缘计算优化模型，求得本地处理和卸载比特数，而移动边缘计算服务器在接收到来自无线设备的任务后以最大CPU频率处理任务，以免后续到达的任务比特数过大导致能耗增大。
[0020]进一步地，所述移动边缘计算优化模型考虑缓存空间限制、任务卸载和处理两者关系的限制和时间期限条件下最小化系统的加权能耗，其目标函数为：
[0021][0022]其中，w0和w1分别为移动边缘计算服务器和无线设备的加权系数，E
mec
为移动边缘计算服务器在任务到达及任务计算帧阶段处理任务的能耗，为移动边缘计算服务器在任务缓存帧阶段的计算能耗，为无线设备k0在任务缓存帧阶段卸载计算任务的能耗值，E
k
为无线设备k在任务到达及任务计算帧阶段本地处理任务和卸载计算任务的能耗；
[0023]约束条件如下：
[0024][0025][0026][0027][0028][0029][0030][0031][0032]式(1)
‑
(4)是在任务缓存帧阶段的约束条件；
[0033]式(1)表示缓存的任务所占的空间需要小于移动边缘计算服务器的最大缓存空间；α
l
∈{0,1}表示移动边缘计算服务器的缓存决定，如果α
l
＝1则表示移动边缘计算服务器缓存了任务l，否则α
l
＝0；
[0034]式(2)表示在任务缓存帧阶段，第1个时隙至第个N
p
‑
1时隙卸载的任务总的比特数等于缓存的任务所占的空间；为无线设备k0在任务缓存帧期阶段中时隙n时卸载的任务比特数，N
p
为任务缓存帧阶段的时隙数；
[0035]式(3)表示移动边缘计算服务器能够处理任务量不能大于当前时间已经卸载了的任务量；为移动边缘计算服务器在任务缓存帧阶段中时隙j的任务计算量，i＝1,...,N
p
；
[0036]式(4)表示移动边缘计算服务器必须完成在任务缓存帧阶段内无线设备k0卸载的全部任务；
[0037]式(5)
‑
(8)是在任务到达及任务计算帧阶段约束条件；
[0038]式(5)表示无线设备k在任务到达及任务计算帧阶段的时隙1至时隙n内在无线设备端处理和卸载到移动边缘计算服务器的比特数需要小于等于任务的调度；1
A
为指示函数；N为任务到达及任务计算帧阶段的时隙数；和分别表示无线设备k在任务缓存帧阶段的第j个时隙在无线设备端处理和卸载到基站的比特数；
[0039]式(6)表示无线设备k必须在任务到达和计算帧结束前通过本地计算或任务卸载完成任务的调度；k＝1,
…
,K，K为基站覆盖范围下的无线设备的总数；
[0040]式(7)表示在任务到达及任务计算帧阶段的时隙1
‑
n内移动边缘计算服务器处理的比特数需要小于等于移动边缘计算服务器在第n个时隙以前从所有无线设备卸载而来的任务数据量；表示在第j个时隙的时候移动边缘计算服务器处理的比特数；
[0041]式(8)表示移动边缘计算服务器需要在任务到达及任务计算帧阶段完成全部卸载任务。
[0042]进一步地，在任务缓存帧阶段，
[0043]计算无线设备k0卸载计算任务的能耗值，公式如下：
[0044][00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多时隙的移动边缘计算方法，其特征在于，包括任务缓存帧阶段和任务到达及任务计算帧阶段；其中，任务缓存帧阶段包括：移动边缘计算服务器根据基站所在区域任务请求的分布得到现时缓存决策；无线设备k0依据现时缓存决策进行任务卸载，在无线设备k0卸载任务后，移动边缘计算服务器开始计算该任务的结果，并将计算结果存储在移动边缘计算服务器中；无线设备k0为被选定的路径损耗最小的无线设备；任务到达及任务计算帧阶段包括：基站开始接收覆盖范围下的其他无线设备卸载的任务，移动边缘计算服务器计算卸载而来的任务；如果移动边缘计算服务器缓存了相对应的计算结果，则免去任务的计算过程，直接返回计算结果给对应的无线设备；如果对应的无线设备的任务没有被缓存，则进行任务调度分配，结合对应的无线设备本地处理和任务卸载进行处理，在计算完成后将计算结果返回给对应的无线设备。2.根据权利要求1所述的一种基于多时隙的移动边缘计算方法，其特征在于，移动边缘计算服务器根据基站所在区域任务请求的分布得到现时缓存决策包括：针对任务请求的分布情况在大时间尺度下有大的变化，但短时间内变化不大的场景，依据上一时间段的任务请求分布数据使用分支定界法求解移动边缘计算优化模型，得到上一时间段最优的缓存决策，并将该上一时间段最优的缓存决策作为现时缓存决策；针对请求的任务类型分布在大时间尺度下变化不大的场景，将缓存最常用的任务作为现时缓存决策。3.根据权利要求2所述的一种基于多时隙的移动边缘计算方法，其特征在于，所述任务调度分配包括：对于有特定运行协议的任务，即将到达的任务以及到达时刻都为可预知的，求解移动边缘计算优化模型，依据求解结果进行任务调度分配；对于具有先后关系且即将到达的任务是可预知的，只有到达时刻是未知的，假设剩余的任务将在最后几个时隙按序到达，然后求解移动边缘计算优化模型，求得本地处理和卸载比特数，而移动边缘计算服务器在接收到来自无线设备的任务后以最大CPU频率处理任务，以免后续到达的任务比特数过大导致能耗增大。4.根据权利要求3所述的一种基于多时隙的移动边缘计算方法，其特征在于，所述移动边缘计算优化模型考虑缓存空间限制、任务卸载和处理两者关系的限制和时间期限条件下最小化系统的加权能耗，其目标函数为：其中，w0和w1分别为移动边缘计算服务器和无线设备的加权系数，E
mec
为移动边缘计算服务器在任务到达及任务计算帧阶段处理任务的能耗，为移动边缘计算服务器在任务缓存帧阶段的计算能耗，为无线设备k0在任务缓存帧阶段卸载计算任务的能耗值，E
k
为无线设备k在任务到达及任务计算帧阶段本地处理任务和卸载计算任务的能耗；
约束条件如下：约束条件如下：约束条件如下：约束条件如下：约束条件如下：约束条件如下：约束条件如下：约束条件如下：式(1)
‑
(4)是在任务缓存帧阶段的约束条件；式(1)表示缓存的任务所占的空间需要小于移动边缘计算服务器的最大缓存空间；α
l
∈{0,1}表示移动边缘计算服务器的缓存决定，如果α
l
＝1则表示移动边缘计算服务器缓存了任务l，否则α
l
＝0；式(2)表示在任务缓存帧阶段，第1个时隙至第N
p
‑
1时隙卸载的任务总的比特数等于缓存的任务所占的空间；为无线设备k0在任务缓存帧期阶段中时隙n时卸载的任务比特数，N
p
为任务缓存帧阶段的时隙数；式(3)表示移动边缘计算服务器能够处理任务量不能大于当前时间已经卸载了的任务量；为移动边缘计算服务器在任务缓存帧阶段中时隙j的任务计算量，i＝1,...,N
p
；式(4)表示移动...

【专利技术属性】
技术研发人员：王丰，梁静轩，邢泓，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：