一种超可靠低时延的车载网络自适应任务卸载方法技术

本发明专利技术涉及一种超可靠低时延的车载网络自适应任务卸载方法，该方法主要包括以下步骤：S1：在基于边缘计算的车联网中，请求车辆生成计算任务，基于车辆位置和RSU(RoadsideUnits)负载上限确定请求车辆的初始匹配节点；S2：当一个请求车辆有多个备选匹配节点时，采用基于节点归一化信誉和中断概率的双向奖罚选择算法确定匹配节点。S3：通过最小化请求车辆的概率成本实现请求车辆高可靠低时延的自适应任务卸载。S4：设计基于时变信道的概率成本最小化自适应卸载算法。本发明专利技术的有益效果是：该超可靠低时延的车载网络自适应任务卸载方法，通过最小化请求车辆的概率成本实现请求车辆高可靠低时延的自适应任务卸载的方法。方法。

【技术实现步骤摘要】
一种超可靠低时延的车载网络自适应任务卸载方法


[0001]本专利技术涉及车载网络自适应任务卸载
，具体为一种超可靠低时延的车载网络自适应任务卸载方法。

技术介绍

[0002]车联网是智能交通系统中的一个新兴概念，有助于解决各种交通和驾驶问题，因而在安全、高效的交通系统中起着至关重要的作用。物联网和无线技术的发展也进一步推动了具有先进功能的新兴车载应用的实现，然而，这些计算密集、时延敏感型车载应用的出现，可能会对资源有限的车辆造成很大的压力，使得车辆难以保证应用所需的服务质量。
[0003]车载网络中车辆终端高速移动引起的任务卸载环境动态变化会导致时延抖动，另外，现有的车载网络自适应任务卸载方法都存在不同程度的延迟，而这些延迟容易造成车联网通信可靠性下降，从而给交通安全造成威胁。
[0004]所以需要针对上述问题设计一种超可靠低时延的车载网络自适应任务卸载方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种超可靠低时延的车载网络自适应任务卸载方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种超可靠低时延的车载网络自适应任务卸载方法，该方法主要包括以下步骤：
[0007]S1：在基于边缘计算的车联网中，请求车辆生成计算任务，基于车辆位置和RSU(Roadside Units)负载上限确定请求车辆的初始匹配节点；
[0008]S2：位于请求车辆V2V通信范围内的服务车辆均可作为请求车辆V2V匹配的备选项，当一个请求车辆有多个备选匹配节点时，采用基于节点归一化信誉和中断概率的双向奖罚选择算法确定匹配节点。
[0009]S3：在高速移动的车联网中，考虑请求车辆与服务节点之间信道的时变性，将请求车辆的匹配决策和子信道分配决策结合到任务请求车辆的概率成本模型中，通过最小化请求车辆的概率成本实现请求车辆高可靠低时延的自适应任务卸载。
[0010]S4：设计基于时变信道的概率成本最小化自适应卸载算法。
[0011]进一步的，所述步骤S1中，包括I个请求车辆，一个配备MEC服务器的RSU和J个服务车辆，将服务车辆和MEC服务器统称为服务节点，请求车辆和服务节点集合分别用A
v
＝{a1,a2,
…
,a
i
}和S
v
＝{s0,s1,s2,
…
,s
j
}表示，其中节点s0代表MEC服务器。将I个请求车辆任务与J+1个服务节点进行匹配，请求车辆i将任务卸载到与其匹配的服务节点j上，将请求车辆与服务节点s0的匹配称为V2I匹配，与除s0外的其它服务节点的匹配称为V2V匹配，且除s0外的其它服务节点最多匹配一辆车。所述匹配变量定义为z
ij
∈{0,1}，z
ij
＝1表示请求车辆i与服务节点j匹配，否则，z
ij
＝0。另外，＝0。另外，为了有效利用频谱资源，V2I匹配和V2V匹配的请求车辆工作在同一频段，且频谱被划分为N个子信道，表
示为N＝{1,2,
…
,N}，每个子信道带宽为B。定义变量δ
i,n
∈{0,1}为子信道分配变量，若δ
i,n
＝1，则表示子信道n被分配给请求车辆i，否则，δ
i,n
＝0。
[0012]进一步的，所述确定请求车辆初始匹配节点的过程包括：
[0013]请求车辆i的位置用(x
i
,y
i
),i∈A
v
表示，RSU的覆盖区域表示为m
r
，请求车辆i在RSU覆盖区域内，则(x
i
,y
i
)∈m
r
；否则所述RSU的负载上限为其中，表示RSU的最大计算能力，C
r
表示RSU计算单位比特数据所需的CPU周期数，表示RSU覆盖范围内车辆的最大可容忍时延。若且(x
i
,y
i
)∈m
r
，则z
i0
＝1,z
ij
＝0,j∈S
v
\s0；否则，z
i0
＝0,z
ij
＝1,j∈S
v
\s0，其中，Q
r
(t)表示RSU在第t时刻开始时的负载。
[0014]进一步的，在所述步骤S2中，基于节点归一化信誉和中断概率的双向奖罚选择算法包括：
[0015]1)确定备选匹配节点的服务能力：将请求车辆i的备选匹配节点集合表示为且定义备选匹配节点k的归一化信誉值为：
[0016][0017]其中，N
k
表示备选匹配节点k历史被选择的次数，f
k
表示备选匹配节点k当前可提供的计算资源大小。将请求车辆i与备选匹配节点k之间的中断概率表示为P
out
(γ
ik
≤γ
th
)，其中γ
th
是信干噪比阈值，定义请求车辆i的备选匹配节点k的服务能力为
[0018]SC
ik
＝cre
k
·
(1
‑
P
out
(γ
ik
≤γ
th
))
[0019]2)请求车辆发送服务请求：选择V2V匹配的请求车辆i向备选匹配节点集合N ialt
中服务能力最强的备选匹配节点k
s
发送服务请求。
[0020]3)备选匹配节点响应：将选择V2V匹配的请求车辆i的最大可容忍时延表示为T
imax
，备选匹配节点k
s
执行请求车辆i任务所需的时间表示为若V2V请求车辆i以价格向节点k
s
提供奖励；若匹配节点k
s
以价格向V2V请求车辆i支付赔偿，其中表示V2V匹配车辆i对节点k
s
单位节约时延的奖励出价，表示V2V匹配车辆i对节点k
s
单位超出时延的惩罚要价，且将V2V匹配车辆i的需求意愿价格表示为：若备选匹配节点k
s
接受V2V匹配请求车辆i的服务请求，否则，备选匹配节点k
s
拒绝请求车辆i的服务请求，其中表示备选匹配节点k
s
的预期价格。
[0021]4)V2V匹配请求车辆确定匹配节点：对于选择V2V匹配的请求车辆i，若请求的备选节点k
s
拒绝服务，则选择服务能力次之的备选节点k
s'
，若则请求车辆i提高需求意愿价格重新请求备选节点k
s
的服务，其中ε为中断概率阈值。
[0022]进一步的，在所述步骤S3中，将请求车辆i与服务节点j之间的时变信道增益表示为h
ij
(t)，定义请求车辆i的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超可靠低时延的车载网络自适应任务卸载方法，其特征在于，该方法主要包括以下步骤：S1：在基于边缘计算的车联网中，请求车辆生成计算任务，基于车辆位置和RSU(Roadside Units)负载上限确定请求车辆的初始匹配节点；S2：位于请求车辆V2V通信范围内的服务车辆均可作为请求车辆V2V匹配的备选项，当一个请求车辆有多个备选匹配节点时，采用基于节点归一化信誉和中断概率的双向奖罚选择算法确定匹配节点。S3：在高速移动的车联网中，考虑请求车辆与服务节点之间信道的时变性，将请求车辆的匹配决策和子信道分配决策结合到任务请求车辆的概率成本模型中，通过最小化请求车辆的概率成本实现请求车辆高可靠低时延的自适应任务卸载。S4：设计基于时变信道的概率成本最小化自适应卸载算法。2.根据权利要求1所述的一种超可靠低时延的车载网络自适应任务卸载方法，其特征在于，所述步骤S1中，包括I个请求车辆，一个配备MEC服务器的RSU和J个服务车辆，将服务车辆和MEC服务器统称为服务节点，请求车辆和服务节点集合分别用A
v
＝{a1,a2,
…
,a
i
}和S
v
＝{s0,s1,s2,
…
,s
j
}表示，其中节点s0代表MEC服务器。将I个请求车辆任务与J+1个服务节点进行匹配，请求车辆i将任务卸载到与其匹配的服务节点j上，将请求车辆与服务节点s0的匹配称为V2I匹配，与除s0外的其它服务节点的匹配称为V2V匹配，且除s0外的其它服务节点最多匹配一辆车。所述匹配变量定义为z
ij
∈{0,1}，z
ij
＝1表示请求车辆i与服务节点j匹配，否则，z
ij
＝0。另外，＝0。另外，为了有效利用频谱资源，V2I匹配和V2V匹配的请求车辆工作在同一频段，且频谱被划分为N个子信道，表示为N＝{1,2,
…
,N}，每个子信道带宽为B。定义变量δ
i,n
∈{0,1}为子信道分配变量，若δ
i,n
＝1，则表示子信道n被分配给请求车辆i，否则，δ
i,n
＝0。3.根据权利要求1所述的一种超可靠低时延的车载网络自适应任务卸载方法，其特征在于，所述确定请求车辆初始匹配节点的过程包括：请求车辆i的位置用(x
i
,y
i
),i∈A
v
表示，RSU的覆盖区域表示为m
r
，请求车辆i在RSU覆盖区域内，则(x
i
,y
i
)∈m
r
；否则所述RSU的负载上限为其中，f
rmax
表示RSU的最大计算能力，C
r
表示RSU计算单位比特数据所需的CPU周期数，表示RSU覆盖范围内车辆的最大可容忍时延。若且(x
i
,y
i
)∈m
r
，则z
i0
＝1,z
ij
＝0,j∈S
v
\s0；否则，z
i0
＝0,z
ij
＝1,j∈S
v
\s0，其中，Q
r
(t)表示RSU在第t时刻开始时的负载。4.根据权利要求3所述的一种超可靠低时延的车载网络自适应任务卸载方法，其特征在于，在所述步骤S2中，基于节点归一化信誉和中断概率的双向奖罚选择算法包括：1)确定备选匹配节点的服务能力：将请求车辆i的备选匹配节点集合表示为且定义备选匹配节点k的归一化信誉值为：其中，N
k
表示备选匹配节点k历史被选择的次数，f
k
表示备选匹配节点k当前可提供的计
算资源大小。将请求车辆i与备选匹配节点k之间的中断概率表示为P
out
(γ
ik
≤γ
th
)，其中γ
th
是信干噪比阈值，定义请求车辆i的备选匹配节点k的服务能力为SC
ik
＝cre
k
·
(1
‑
P
out
(γ
i...

【专利技术属性】
技术研发人员：关向瑞，薛建彬，张寒，马玉玲，
申请(专利权)人：兰州理工大学，
类型：发明
国别省市：