一种基于最优运输理论的计算任务卸载方法技术

本发明专利技术涉及一种基于最优运输理论的计算任务卸载方法，包括：基站群接收总区域内的用户设备的精确位置，并间隔采样，得到用户设备在总区域内的分布；获得各采样点处的用户设备组产生计算任务数据包的平均速率以及总区域内的计算任务数据包中的数据量的均值；获得各采样点处的用户设备组与各基站间的平均信道增益；获得系统平均时延，建立时延优化模型；构建基于用户设备选择基站的意愿参数，并采用最优运输理论求解时延优化模型，得到最优区域划分下的各基站的服务子区域。本发明专利技术的基于最优运输理论的计算任务卸载方法，采用最优运输理论求解时延优化模型，得到基站服务子区域的最优划分，从而大大降低用户设备计算任务卸载的系统平均时延。系统平均时延。系统平均时延。

【技术实现步骤摘要】
一种基于最优运输理论的计算任务卸载方法


[0001]本专利技术涉及无线通信领域，更具体地涉及一种基于最优运输理论的计算任务卸载方法。

技术介绍

[0002]随着信息化时代的发展，以视频监控、实景导航、智能可穿戴设备、智能手机等为代表的用户设备会产生大量计算任务，由于本地计算资源和电池容量有限，所以用户设备需要将计算任务卸载到附近基站侧的边缘服务器进行处理。
[0003]在现实场景下，一个区域内基站群通过协作为域内用户设备提供服务。当用户设备有计算任务需要卸载时，通常的做法是将计算任务卸载到距离用户设备最近的基站，由最近的基站处的边缘服务器进行处理。
[0004]但是，由于用户设备分布不均匀，现有的方法会造成有的基站被卸载的计算任务量过大，而有的基站被卸载计算量任务较少，这样不仅会导致区域内用户设备不能被公平服务，还会导致用户设备产生的计算任务在基站侧边缘服务器被处理时延增加，进而导致区域内用户设备计算任务卸载过程的平均时延增加。此外，由于用户设备数的爆炸式增长，以及用户设备之间在与基站关联时会相互影响，所以当区域内存在大量用户设备时，逐个对用户设备与基站进行关联会产生复杂的高维计算。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于最优运输理论的计算任务卸载方法，通过合理划分基站的服务子区域来降低区域内因用户设备的计算任务卸载而产生的系统平均时延。
[0006]基于上述目的，本专利技术提供一种基于最优运输理论的计算任务卸载方法，用于将总区域内的用户设备的计算任务卸载至总区域内的基站群，所述基站群包括多个基站，所述方法包括以下步骤：
[0007]当总区域内的用户设备产生计算任务时，所述基站群接收总区域内的用户设备向基站发送的精确位置，并以预设间隔采取若干采样点，得到各采样点处的用户设备组，根据各采样点处的用户设备组中的用户设备数量得到用户设备在总区域内的分布；
[0008]获得各采样点处的用户设备组产生计算任务数据包的平均速率以及总区域内的计算任务数据包中的数据量的均值；
[0009]获得各采样点处的用户设备组与各基站间的平均信道增益；
[0010]根据用户设备在区域内的分布、各采样点处的用户设备组产生计算任务数据包的平均速率、总区域内的计算任务数据包中的数据量的均值、各采样点处的用户设备组与各基站间的平均信道增益以及各基站的服务子区域，来获得总区域内的用户设备将计算任务卸载到基站群的过程中的平均时延，作为系统平均时延，并建立时延优化模型，其中，所述时延优化模型的优化目标为使系统平均时延最小，约束条件为各基站的服务子区域之间互不重叠，且覆盖总区域；
[0011]构建用户设备选择基站的意愿参数，并根据意愿参数采用最优运输理论求解时延优化模型，得到最优区域划分，根据最优区域划分得到各基站的服务子区域，以使各基站的服务子区域内的用户设备将计算任务卸载到对应的基站。
[0012]进一步地，以预设间隔采取若干采样点，得到各采样点处的用户设备组，根据各采样点处的用户设备组中的用户设备数量得到用户设备在区域内的分布，具体包括：
[0013]根据总区域内的用户设备发送的位置信息统计出总区域内的用户设备的总数；
[0014]在总区域内以预设间隔若干采样点，并以各采样点为圆心，以预设间隔的一半为半径，划分多个采样点子区域，将各采样点子区域内的用户设备均作为对应的采样点处的用户设备，得到各采样点的用户设备组；
[0015]根据各采样点的用户设备组中的用户设备数量和总区域内的用户设备的总数，得到用户设备在总区域内的分布。
[0016]进一步地，采样点(x,y)处的用户设备组产生计算任务数据包的平均速率λ(x,y)满足以下关系式：
[0017][0018]其中，u(x,y)为采样点(x,y)处的用户设备组中的用户设备数量，λ
j
(x,y)表示用户设备组中第j个用户设备产生计算任务数据包的速率。
[0019]进一步地，采样点(x,y)处的用户设备组到基站i之间的平均信道增益h
i
(x,y)满足如下关系式：
[0020][0021]其中，2表示范数，用于表示信道增益的大小，表示采样点(x,y)处的用户设备组中第j个用户设备到基站i之间的信道增益。
[0022]进一步地，采样点(x,y)处的用户设备组中第j个用户设备到基站i之间的信道增益满足如下关系式：
[0023][0024]其中，是小尺度衰落系数矩阵，是大尺度衰落系数矩阵。
[0025]进一步地，系统平均时延满足如下关系式：
[0026][0027]其中，为基站i的服务子区域，表示内的用户设备均将计算任务卸载到基站i处，λ(x,y)为采样点(x,y)处的用户设备组产生计算任务数据包的平均速率，γ为总区域内的计算任务数据包中数据量的均值，B
up
为用户设备将计算任务上传至基站的上行信道的带宽，B
do
为基站将计算任务的处理结果传回用户设备的下行信道的带宽，N0为噪声功率，U为总区域内的用户设备的数量，P
u
为用户设备向基站上传计算任务的功率，h
i
(x,y)为采样点(x,y)处的用户设备组到基站i之间的平均信道增益，M为总区域内的基站数量，f
i
为基站i的计算任务处理能力，ω为基站处理单比特数据需要的CPU周期次数，f(x,y)为用户设备在总区域内的分布，为基站i的下行传输功率，δ为回传处理结果的数据量与上传的计算任务的数据量之间的比值。
[0028]进一步地，所述时延处理模型为：
[0029][0030][0031][0032]其中，为总区域，p、q、i均为基站序数，为基站群。
[0033]进一步地，用户设备选择基站的意愿参数基于谨慎策略，其满足如下关系式：
[0034][0035]其中，代表位于采样点(x,y)处的用户设备组在第z次迭代中将计算任务卸载到基站i的意愿参数，z为迭代次数，且
[0036]进一步地，在第z次迭代中，基站i的服务子区域满足如下关系式：
[0037][0038]其中，
[0039]本专利技术的基于最优运输理论的计算任务卸载方法，采用最优运输理论求解时延优化模型，得到基站服务子区域的最优划分，从而大大降低用户设备计算任务卸载的系统平均时延。
附图说明
[0040]图1为根据本专利技术实施例的无线网络边缘卸载系统的示意图；
[0041]图2为根据本专利技术实施例的基于最优运输理论的计算任务卸载方法的流程图；
[0042]图3为采用本专利技术的基于最优运输理论的计算任务卸载方法以及采用基于最近距离的卸载方法在不同用户设备发射功率时的系统平均时延与带宽的关系图。
具体实施方式
[0043]下面结合附图，给出本专利技术的较佳实施例，并予以详细描述。
[0044]如图1所示，在一个边缘卸载系统中，包括在总区域内随机分布的M个基站本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于最优运输理论的计算任务卸载方法，其特征在于，用于将总区域内的用户设备的计算任务卸载至总区域内的基站群，所述基站群包括多个基站，所述方法包括以下步骤：当总区域内的用户设备产生计算任务时，所述基站群接收总区域内的用户设备向基站发送的精确位置，并以预设间隔采取若干采样点，得到各采样点处的用户设备组，根据各采样点处的用户设备组中的用户设备数量得到用户设备在总区域内的分布；获得各采样点处的用户设备组产生计算任务数据包的平均速率以及总区域内的计算任务数据包中的数据量的均值；获得各采样点处的用户设备组与各基站间的平均信道增益；根据用户设备在区域内的分布、各采样点处的用户设备组产生计算任务数据包的平均速率、总区域内的计算任务数据包中的数据量的均值、各采样点处的用户设备组与各基站间的平均信道增益以及各基站的服务子区域，来获得总区域内的用户设备将计算任务卸载到基站群的过程中的平均时延，作为系统平均时延，并建立时延优化模型，其中，所述时延优化模型的优化目标为使系统平均时延最小，约束条件为各基站的服务子区域之间互不重叠，且覆盖总区域；构建用户设备选择基站的意愿参数，并根据意愿参数采用最优运输理论求解时延优化模型，得到最优区域划分，根据最优区域划分得到各基站的服务子区域，以使各基站的服务子区域内的用户设备将计算任务卸载到对应的基站。2.根据权利要求1所述的基于最优运输理论的计算任务卸载方法，其特征在于，以预设间隔采取若干采样点，得到各采样点处的用户设备组，根据各采样点处的用户设备组中的用户设备数量得到用户设备在区域内的分布，具体包括：根据总区域内的用户设备发送的位置信息统计出总区域内的用户设备的总数；在总区域内以预设间隔若干采样点，并以各采样点为圆心，以预设间隔的一半为半径，划分多个采样点子区域，将各采样点子区域内的用户设备均作为对应的采样点处的用户设备，得到各采样点的用户设备组；根据各采样点的用户设备组中的用户设备数量和总区域内的用户设备的总数，得到用户设备在总区域内的分布。3.根据权利要求1所述的基于最优运输理论的计算任务卸载方法，其特征在于，采样点(x,y)处的用户设备组产生计算任务数据包的平均速率λ(x,y)满足以下关系式：其中，u(x,y)为采样点(x,y)处的用户设备组中的用户设备数量，λ
j
(x,y)表示用户设备组中第j个用户设备产生计算任务数据包的速率...

【专利技术属性】
技术研发人员：张武雄，吕翔宇，宋冠男，葛晓虎，肖泳，
申请(专利权)人：中科水研江西科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：