【技术实现步骤摘要】
一种车联网中多跳多层动态任务卸载方法
[0001]本专利技术属于车联网移动边缘计算领域，更具体地，涉及一种车联网中多跳多层数动态任务卸载方法。
技术介绍
[0002]随着智能网联汽车的发展，更多新型车辆应用被提出，例如用于辅助驾驶的增强现实驾驶、图像处理、自然语言处理，用于提升交互体验的虚拟现实技术等计算密集型和时延敏感型任务被需要部署于车辆上。而由于车辆设备有限的资源限制，给解决此类问题带来了挑战。现有的云计算模式可以提供大量的计算资源，但其面临的主要问题是车辆与远端云服务器持续通信带来的难以优化的高时延问题。车辆雾计算模式较好的解决了这个问题，通过将边缘服务器(雾服务器)部署在靠近车辆终端的位置，车辆可以方便的通过无线通信向雾服务器请求计算资源与存储资源，而不会产生过高的延迟。然而，当请求接入车辆过多时，可能会发生通信信道拥挤导致传输速率下降或雾服务器资源枯竭的情况产生，因此，考虑借助空闲车辆的计算资源成为了一种新的解决办法。但当前借助车辆辅助任务卸载的模式存在一些问题，首先是由于车辆的持续移动性，可能存在车辆完成任务后...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车联网中多跳多层动态任务卸载方法，其特征在于，包括：构建车、路边单元、雾服务器协同卸载模型；基于车辆基础信息构建移动模型，预测未来短时车辆位置，得出两车预期通信时间；用节点度对车辆连接资源进行分配优先概率评估，使承接任务车辆能够再次寻找多跳范围内车辆资源协助卸载；基于标记法和先来先服务的原则处理了资源争抢问题；构建最小时延、最大任务完成率任务卸载问题模型；采用稳定匹配算法，以车辆可执行最大指令数为偏好值得到单次任务分配策略；结合动态规划思想，基于启发式的多层路径选择优化算法进行迭代优化，得到完整任务卸载路径拓扑图以及卸载策略，完成任务卸载。2.根据权利要求1的一种车联网中多跳多层数动态任务卸载方法，其特征在于，构建车路、雾服务器协同卸载模型包括：雾服务器部署在基站上，各个雾服务器覆盖区域互不重叠；RSU路边单元部署在路边，间隔一定距离部署实现道路全覆盖；车辆与车辆，与RSU、雾服务器均通过无线网络通信，RSU与雾服务器通过有线网络连接；该协同卸载模型针对一个雾服务器范围内的n辆车V＝{V1,V2,
…
,V
i
,
…
V
n
}，m个RSU路边单元R＝{R1,
…
,R
i
,
…
R
m
}。3.根据权利要求1的基于车辆基础信息构建移动模型，其特征在于，通过截断高斯分布模型获得等价速度，以任务发起车辆为原点构建笛卡尔坐标系获得其他车辆的相对位置结合运动方向夹角θ，车辆通信范围D，计算得出两车预期通信时间。4.根据权利要求1的用节点度对车辆连接资源进行分配优先概率评估，其特征在于，车辆节点度表示与本车辆所连接的车辆数，E
width
＝N
dir
+ψ
sec
，其中，N
dir
表示直接与车辆进行通信即单跳内的车辆集合内车辆个数，ψ
sec
表示间接与车辆进行通信即两跳的车辆集合内车辆个数。用分配优先概率衡量车辆所具备的资源提供能力辆个数。用分配优先概率衡量车辆所具备的资源提供能力其中T
itol
表示车辆SV所接受任务的可容忍时延，Υ
sv
为车辆SV的资源度，λ为平衡因子，E
width
为车辆SV的节点度；易得且我们将节点度进行最大最小标准化使其归一化至[0,1]范围；通过平衡因子λ控制两因素重要性比重使得P
alloc
∈[0,1]；允许车辆在接受计算任务后，继续承担信息转发的角色作用，可继续寻找通信跳数可行范围内车辆辅助自身进行任务卸载，构成多跳多层卸载结构。5.根据权利要求1的构建最小时延、最大任务完成率任务卸载问题模型，其特征在于，优化目标函数为：s.t.
C5:rk≤nC6:τ
i,k
∈{0,1}，i∈{1,2,3,
…
,n},j∈{1,2,3,
…
,m}严格小于等于任务的可容忍时延T
tol
；C2是车辆间保持通信的时间与对应子任务可容忍时延...
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