面向5G小基站网络的在线多周期任务卸载方法技术

技术编号:38430034 阅读:42 留言:0更新日期:2023-08-07 11:27
本发明专利技术公开了一种面向5G小基站网络的在线多周期任务卸载方法,属于任务卸载领域。所述方法提供一个描述无线设备连接5G小基站网络场景的多周期任务模型,在该模型下,根据多周期任务,初始化每一个任务上下文子空间对于每一个小基站的权重,以及初始化每个小基站的辅助变量;计算每一个小基站在时间槽执行每一个任务的概率,并根据完成任务所需的预计时间槽数量计算多周期任务奖励修正系数,对时间槽需要处理的全体任务进行分配,根据任务反馈结果和多周期任务奖励修正系数,更新每一个任务上下文子空间对于每一个小基站的权重和辅助变量;重复,直至任务卸载完成。本发明专利技术解决了无线设备连接5G小基站网络场景的多周期任务卸载问题。载问题。载问题。

【技术实现步骤摘要】
面向5G小基站网络的在线多周期任务卸载方法


[0001]本专利技术涉及任务卸载领域,尤其涉及一种面向5G小基站网络的在线多周期任务卸载方法。

技术介绍

[0002]第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,简称5G)是具有高速率、低时延和大连接特点的新一代宽带移动通信技术,5G通讯设施是实现人机物互联的网络基础设施,其中宏基站作为5G网络的核心节点具有较大覆盖范围和较大的数据处理能力,小基站作为5G网络边缘节点覆盖范围和计算能力较低,是对宏基站的补充。
[0003]小基站作为5G网络的边缘节点,通常与无线设备接近,并且与无线设备相比具有快速处理大量数据的能力。安全监控、虚拟现实和自动驾驶等应用场景常产生大量数据并且对数据处理延迟非常敏感,小基站与宏基站、云服务器等网络核心节点相比能更好的满足这些场景的低延迟、高计算需求。
[0004]如何将设备产生计算任务传输给网络边缘节点处理,被称为“任务卸载”问题。迄今为止已有许多任务卸载方法被提出,但由于5G网络具有小本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向5G小基站网络的在线多周期任务卸载方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:获取多周期任务,所述的多周期任务中的每一个任务需要在两个或两个以上时间槽内被处理完毕,将完成任务k所需的预计时间槽数量记为L
k
,L
k
≥2;将全体任务的上下文构成任务上下文空间,将任务上下文空间划分为n个子空间,每一个任务上下文子空间f内包含一个或多个任务的上下文信息,每一个任务的上下文信息仅存在于一个任务上下文子空间内;步骤2,初始化每一个任务上下文子空间对于每一个小基站的权重其中,表示5G小基站网络集合,表示第j个5G小基站,表示任务上下文子空间集合;步骤3:初始化每个小基站的辅助变量以及随机初始化变量其中,两个辅助变量分别表示完成概率和资源消耗的权重;步骤4:计算每一个小基站在时间槽执行每一个任务k的概率并根据完成任务k所需的预计时间槽数量计算多周期任务奖励修正系数,计算公式为:其中,A
k
表示任务k的奖励修正系数,ρ表示多周期任务奖励修正因子,ρ>1;步骤5,对时间槽需要处理的全体任务进行分配,当分配的任务完成后,其不再计入任何小基站的覆盖范围内的任务集合中;根据任务反馈结果和多周期任务奖励修正系数,更新每一个任务上下文子空间对于每一个小基站的权重和辅助变量;步骤6,重复步骤4

5,实时对下一个时间槽需要处理的全体任务进行分配,直至任务卸载完成。2.根据权利要求1所述的一种面向5G小基站网络的在线多周期任务卸载方法,其特征在于,所述的计算公式如下:计算公式如下:其中,表示设备的特有参数,表示权重修正系数,表示资源消耗修正系数。3.根据权利要求1所述的一种面向5G小基站网络的在线多周期任务卸载方法,其特征在于,所述的步骤4包括:步骤4.1:获取小基站在时间槽的覆盖范围内的任务集合
步骤4.2:获取任务集合对应的上下文集合所述的上下文集合包含任务集合中每一个任务的输入数据大小、输出数据大小和时间延迟要求;步骤4.3:对每一个任务k,找到其对应的任务上下文子空间步骤4.4:判断是否成立,若是跳转步骤4.5,否则跳转步骤4.6;其中,表示在时间槽任务上下文子空间j对小基站的权重,表示在时间槽任务k对应的上下文子空间f
k
对小基站的权重,c表示第个小基站同一时间能连接的最大无线设备数量;步骤4.5:寻找满足等式的变量∈,令辅助集合记录辅助集合中任务上下文子空间f
k
的新权重跳转步骤4.7;步骤4.6:令辅助集合步骤4.7:记录辅助集合中的任务上下文子空间以外的子空间的新权重步骤4.7:记录辅助集合中的任务上下文子空间以外的子空间的新权重步骤4.8:计算每一个任务k被执行的概率步骤4.9:根据完成任务k所需的预计时间槽数量和每一个任务k被执行的概率计算多周期任务奖励修正系数。4.根据权利要求3...

【专利技术属性】
技术研发人员:黄浩杨俞兰吴伟观颜钱
申请(专利权)人:江西求是高等研究院
类型:发明
国别省市:

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