一种移动边缘计算中分配频谱资源的服务质量优化方法技术

本发明专利技术公开了一种移动边缘计算中分配频谱资源的服务质量优化方法，包括如下步骤：1）构建MEC系统模型；2）构建卸载通信模型；3）构建任务卸载计算模型；4）构建时延成本模型；5）构建多约束下的优化模型。这种方法考虑频谱资源分配，利用DDQN实现了更高效率的算法更新，并采用priority replay buffer改善了算法的收敛性能。敛性能。敛性能。

【技术实现步骤摘要】
一种移动边缘计算中分配频谱资源的服务质量优化方法


[0001]本专利技术涉及移动边缘计算中任务卸载的性能优化应用领域，具体是一种移动边缘计算中分配频谱资源的服务质量优化方法。

技术介绍

[0002]随着5G通信技术和人工智能的发展应用，大量的智能移动设备逐渐普及，随之而来，计算密集型的移动应用程序繁荣发展，例如在线交互游戏、人脸识别和增强/虚拟现实。这些新兴的应用程序对服务质量(QoS)有着较高的要求，这带来了比传统应用程序更高的资源消耗。然而，由于智能设备体积的限制，其性能和电池续航能力十分有限。处理复杂的任务需要很长的时间，同时也会耗费大量电量，这严重影响了智能设备的用户体验。为了解决这些问题，移动云计算提供了大量的计算和存储资源，以应对用户对高质量服务的需求和智能设备的性能不足的问题。智能设备可以通过无线网络将重负载任务上传到云计算中心进行处理，然后再将结果传回智能设备，从而部分缓解了这些问题。
[0003]移动边缘计算作为一种新兴的计算范式，极大地缓解了终端资源不足的压力。MEC通过将缓存和计算功能从云端的核心网络迁移到更接近终本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种移动边缘计算中分配频谱资源的服务质量优化方法，其特征在于，包括如下步骤：1)构建MEC系统模型：考虑单小区内的通信卸载场景，其中包含了一个MEC服务器和多个移动设备即MD，在系统中，MEC服务器为通信范围内所有的移动设备提供计算服务，移动设备集合表示为当移动设备的计算资源难以保障应用程序的服务质量时，移动设备将任务通过无线网络卸载至边缘服务器，由MEC服务器协助处理任务，然后将处理结果反馈至移动设备中，系统中的卸载活动持续时间集合设置为其中每个时隙内，每个MD只生成一个计算密集型任务，而且任务是不可分的，所以系统的计算任务选择在边缘计算处理或在本地被处理；当需要同时卸载多个任务时，MEC服务器应根据时变的系统条件、任务的异构性和整个系统的能量开销分配系统的频谱和计算资源，MEC系统中的任务描述为其中表示计算任务的大小，表示完成任务所需的计算资源，能量化为处理任务所需的CPU周期总数，表示任务的最大容忍时间，,表示为任务的资源限制，即无论任务是在本地被处理还是卸载处理任务的执行时间和消耗都不能超过和此外，MEC系统中MD在MEC服务器的通信范围内随机分布，并进行长时间的卸载活动；在每个时隙内，当MD有新任务到达时，MD会依据系统状态决策任务的处理方式，每一个MD对于到达的新任务利用整数变量来表示任务决策，其中表示任务由MD分配计算资源处理，而表示任务被卸载至MEC服务器，所以，定义MEC系统在时隙t的卸载决策为2)构建卸载通信模型：在MEC卸载系统中，当MD计算资源难以继续处理任务时，MD将任务卸载至已部署的MEC服务器中，由服务器提供计算服务；针对任务卸载的链路传输，采用香农模型描述通信模型，因为单小区范围内只有一个MEC服务器，忽略其它所有服务器的干扰，在MEC系统中进行卸载活动时，如何实现通信资源的合理分配将决定应用程序服务质量的优劣，而每一个移动设备卸载时都会抢占频谱资源，这将使得有的移动设备难以实现高性能的任务卸载，定义为频谱资源分配的比率向量，其中表示移动设备i在时隙t分配到的频谱资源比率，那么计算出移动设备i卸载任务的传输速率：其中，W为可用频谱的带宽，p
i
表示信道传输任务的传输功率，g
i
为MD和MEC服务器传输时的信道增益，N0为传输时的信道噪声；3)构建任务卸载计算模型：移动设备产生的任务根据卸载环境状态，既能将任务在本地被处理，也能将任务卸载至MEC服务器处理，然后介绍两种计算模型：3.1)本地计算模型：针对生成的任务，若其任务量小，使用MD本地的计算资源处理任务，任务就不会卸载而
是在本地被处理，即在MEC系统中，不同的移动设备拥有不一样的计算资源能力，所以定义f
iloc
为MD的计算能力，且以每秒CPU周期为单位，并且设置为MD中每个CPU周期的资源消耗，当计算任务在本地被处理后，任务的执行时间计算如下：任务在本地被处理对应的能耗计算如下：其中，10
‑
27
表示设备的计算能力参数；3.2)卸载计算模型：MD有限的资源难以保障设备的服务质量，为了保障服务质量，MD将计算任务通过无线网络传输至MEC服务器，即任务的卸载处理包含任务传输、任务处理和结果回传三个过程，因为下行链路的数据传输速率高，所以忽略结果回传的消耗，因此，卸载任务的主要消耗包括任务传输和任务处理，即任务传输至MEC服务器的时间，任务在MEC服务器被处理的时间；针对传输过程的时延消耗，时延成本与数据大小和上行链路的传输速率相关，所以时延计算如下：对应的任务卸载的传输能耗计算为：针对卸载计算的另一部分，即MEC服务器的计算处理，MEC服务器会依据任务的计算需求而分配不同的计算资源；定义其中表示MEC服务器分配给在时隙t的计算任务的计算资源的比率，设置f
MEC
表示MEC服务器的计算资源，当一个任务分配到过高资源比率的计算资源时，任务的执行时间会缩短，但是其执行能耗却会增加，所以实现合理的资源分配方案对服务质量的改善有帮助；同时，MEC服务器的资源需要满足的约束，即所分配的资源不能超过f
MEC
，那么任务在MEC服务器的执行时延成本计...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘建明，熊康，郭凯盈，李明阳，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：