一种基于非完全重叠NOMA的MEC系统的长期能耗优化方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于非完全重叠NOMA的MEC系统的长期能耗优化方法，其在时变信道下，考虑同一个NOMA组中用户异构的时延约束需求，将非完全重叠NOMA

【技术实现步骤摘要】
一种基于非完全重叠NOMA的MEC系统的长期能耗优化方法


[0001]本专利技术涉及MEC系统能耗优化领域，具体涉及一种基于非完全重叠NOMA的MEC系统的长期能耗优化方法，适用于时变信道下且单个分组内包含多个用户的非完全重叠NOMA
‑
MEC系统。

技术介绍

[0002]随着移动互联网技术的快速发展，各种计算密集型和延迟敏感型应用应运而生。为了满足轻型设备快速增长的低延迟计算需求，提出了移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)，为了提高频谱效率，非正交多址(Non
‑
Orthogonal Multiple Access，NOMA)被广泛应用于MEC系统的任务卸载过程。传统的NOMA
‑
MEC系统研究通常采用完全重叠技术，即一个NOMA组中的用户具有相同的传输时间。然而，在延迟敏感的MEC场景中，同一NOMA组的用户可能具备异构的传输时延要求，这促使学者们提出了非完全重叠的NOMA，令同一个NOMA组中的用户具有不同的传输时间。此外，能耗是MEC系统中一个不可忽略的重要性能指标，而非完全重叠NOMA通过控制用户对资源块的重叠使用程度给系统引入更大的灵活性，有助于降低用户侧的传输能耗，进一步提升系统节能效果。
[0003]然而，目前的非完全重叠NOMA
‑
MEC研究大多只关注了非完全重叠NOMA传输过程的资源优化，而实际上MEC服务器的计算资源通常不是无限的，且都是面向静态场景的单次资源分配优化，未能表征MEC系统的长期计算卸载性能。因此，在时变信道下，满足同一NOMA分组内多个用户异构的延迟约束需求，基于非完全重叠NOMA传输方案，联合考虑用户端任务传输过程和MEC服务器端任务处理过程，研究如何分配通信及计算资源以最小化的MEC系统长期能耗十分重要。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于非完全重叠NOMA的MEC系统的长期耗能优化方法，其考虑时变信道，在满足同一NOMA分组内多个用户异构延迟约束的前提下，通过合理设计状态空间函数、动作函数、奖励函数、约束惩罚函数，利用SAC算法联合优化了通信和计算资源分配，实现MEC系统的长期能耗最优化。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
[0006]一种基于非完全重叠NOMA的MEC系统的长期能耗优化方法，所述优化方法包括以下步骤：
[0007]步骤1、在MEC系统中放置一组用户U＝{u
k
,1≤k≤K}和一个配备了MEC服务器的BS，令所有用户共同构成一个NOMA分组，将时间分割为多个时隙，并标注为t＝{1,2,
…
,T}，每个时隙长度为τ；
[0008]步骤2、在每个时隙t内，基于各用户在该时隙的任务的最大计算截止时延对它们进行排序，即
[0009]步骤3、求取时隙t中用户u
k
在其各个可用传输时段内的传输速率，并列出其在任
务传输过程中应满足的约束；
[0010](1)时隙t中用户u
k
在传输时段j内的传输速率r
k,j
(t)表示为：
[0011][0012]其中，B为上行蜂窝信道带宽，n0为信道噪声功率谱密度，p
k,j
(t)为用户u
k
在传输时段j中的发射功率，g
k
(t)为u
k
在时隙t的信道增益；U
j
(t)表示时隙t中在传输时段j内进行传输的用户的集合，u
k'
表示在传输时段j内传输且信道增益比u
k
差的用户，为用户u
k
在传输时段j内受到的来自其他用户的干扰之和；
[0013](2)约束C1：为了确保用户u
k
在其最后的可用传输时段结束时能够完成卸载，其卸载传输的总数据量不能小于其计算任务比特数L
k
(t)；
[0014](3)约束C2：用户u
k
在它的任一可用传输时段内的发射功率都不超过其自身最大发射功率
[0015]步骤4、求取时隙t中用户u
k
在其可用传输时段内产生的传输能耗；
[0016]将用户u
k
在时隙t中的传输能耗表示为在其所有可用传输时段内产生的能耗总和，则用户u
k
在时隙t中的总传输能耗可表示为：
[0017][0018]其中，表示用户u
k
在传输时段j中产生的传输能耗，d
j
(t)为传输时段j的长度；
[0019]步骤5、求取BS上的MEC服务器处理用户u
k
在时隙t中的任务所需的计算时间和相应的计算能耗，并列出在MEC服务器上处理用户任务应满足的约束条件；
[0020](1)将BS在时隙t中分配给用户u
k
的CPU频率表示为f
k
(t)，则在MEC服务器上处理u
k
的计算任务所需的计算时间及产生的计算能耗表示为：
[0021][0022][0023]其中，C
k
(t)表示计算单位比特用户u
k
在时隙t中的计算任务所需的CPU周期数，κ是取决于MEC服务器硬件架构的常数；
[0024](2)约束C3：考虑到MEC服务器的计算资源通常有限，在任一时隙中分配给所有用户的CPU频率之和不能超过其最大计算频率F
max
；
[0025](3)约束C4：用户u
k
的任务计算卸载花费的总时间不能超过其计算任务的最大计算截止时延
[0026]步骤6、考虑时变信道，在非完全重叠NOMA
‑
MEC系统中通过联合优化用户发射功
率、各可用传输时段持续时间、计算资源分配，实现系统长期能耗最小化，并将该优化问题描述为P1；
[0027]首先，将非完全重叠NOMA
‑
MEC系统在时隙t中的整体能耗表示为用户端的传输能耗与MEC服务器端的计算能耗的加权和E
total
(t)，
[0028][0029]其中ω是权重因子，表示用户端传输能耗的权重值。
[0030]将非完全重叠NOMA
‑
MEC系统的长期能耗用其在所有时隙内产生的能耗总和平均值来表示，则非完全重叠NOMA
‑
MEC系统在一段时间T内的长期能耗最优化问题可表示为P1：
[0031][0032]步骤7、将每个时隙内非完全重叠NOMA
‑
MEC系统的通信及计算资源分配问题重新表述转化为一个深度强化学习问题；
[0033](1)定义状态空间：将时隙t的状态空间定义为上一个时隙t
‑
1的奖励函数，则有：S
t
＝R
t...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于非完全重叠NOMA的MEC系统的长期能耗优化方法，其特征在于：所述优化方法包括以下步骤：步骤1、在MEC系统中放置一组用户U＝{u
k
,1≤k≤K}和一个配备了MEC服务器的BS，令所有用户共同构成一个NOMA分组，将时间分割为多个时隙，并标注为t＝{1,2,
…
,T}，每个时隙长度为τ；步骤2、在每个时隙t内，基于各用户在该时隙的任务的最大计算截止时延对它们进行排序，即步骤3、求取时隙t中用户u
k
在其各个可用传输时段内的传输速率，并列出其在任务传输过程中应满足的约束；(1)时隙t中用户u
k
在传输时段j内的传输速率r
k,j
(t)表示为：其中，B为上行蜂窝信道带宽，n0为信道噪声功率谱密度，p
k,j
(t)为用户u
k
在传输时段j中的发射功率，g
k
(t)为u
k
在时隙t的信道增益；U
j
(t)表示时隙t中在传输时段j内进行传输的用户的集合，u
k'
表示在传输时段j内传输且信道增益比u
k
差的用户，为用户u
k
在传输时段j内受到的来自其他用户的干扰之和；(2)约束C1：为了确保用户u
k
在其最后的可用传输时段结束时能够完成卸载，其卸载传输的总数据量不能小于其计算任务比特数L
k
(t)；(3)约束C2：用户u
k
在它的任一可用传输时段内的发射功率都不超过其自身最大发射功率步骤4、求取时隙t中用户u
k
在其可用传输时段内产生的传输能耗；将用户u
k
在时隙t中的传输能耗表示为在其所有可用传输时段内产生的能耗总和，则用户u
k
在时隙t中的总传输能耗可表示为：其中，表示用户u
k
在传输时段j中产生的传输能耗，d
j
(t)为传输时段j的长度；步骤5、求取BS上的MEC服务器处理用户u
k
在时隙t中的任务所需的计算时间和相应的计算能耗，并列出在MEC服务器上处理用户任务应满足的约束条件；(1)将BS在时隙t中分配给用户u
k
的CPU频率表示为f
k
(t)，则在MEC服务器上处理u
k
的计算任务所需的计算时间及产生的计算能耗表示为：
其中，C
k
(t)表示计算单位比特用户u
k
在时隙t中的计算任务所需的CPU周期数，κ是取决于MEC服务器硬件架构的常数；(2)约束C3：考虑到MEC服务器的计算资源通常有限，在任一时隙中分配给所有用户的CPU频率之和不能超过其最大计算频率F
max
；(3)约束C4：用户u
k
的任务计算卸载花费的总时间不能超过其计算任务的最大计算截止时延步骤6、考虑时变信道，在非完全重叠NOMA
‑
MEC系统中通过联合优化用户发射功率、各可用传输时段持续时间、计算资源分配，实现系统长期能耗最小化，并将该优化问题描述为P1；首先，将非完全重叠NOMA
‑
MEC系统在时隙t中的整体能耗表示为用户端的传输能耗与MEC服务器端的计算能耗的加权和E
total
(t)，其中ω是权重因子，表示用户端传输能耗的权重值。将非完全重叠NOMA
‑
MEC系统的长期能耗用其在所有时隙内产生的能耗总和平均值来表示，则非完全重叠NOMA
‑
MEC系统在一段时间T内的长期能耗最优化问题可表示为P1：步骤7、将每个时隙内非完全重叠NOMA
‑
MEC系...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩思萍，卢宝山，林世俊，石江宏，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：