【技术实现步骤摘要】
基于超图匹配计算与通信容量增强的D2D计算卸载方法
[0001]本专利技术涉及模型生产
，尤其是涉及一种基于超图匹配计算与通信容量增强的D2D计算卸载方法。
技术介绍
[0002]随着5G商用及6G的发展，物联网(Internet of Things，IoT)设备及流量呈现指数式增长，据预测2025年IoT设备数量将达到270亿，与此同时，物联网设备广泛地应用于智慧城市、家庭、自动驾驶、移动医疗等场景；然而，这些应用的智能化发展却面临着计算和通信两方面的挑战；1)计算方面，资源受限的物联网设备难以满足新型应用对计算处理能力的需求；2)通信方面，网络频谱资源的有限性无法保障大规模的物联网连接和海量计算数据的传输需求；因此，如何在资源相对固定、需要控制成本的条件下，实现资源的动态调控和灵活分配，以满足物联网对计算和通信的双重需求，是当前物联网发展的核心问题；
[0003]传统的移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)技术，通过将复杂的计算任务迁移到计算能力较强的边缘服务器，以弥补物联网设备...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于超图匹配计算与通信容量增强的D2D计算卸载方法，其特征是：包含以下步骤：S1、获取信道状态信息、任务状态信息以构建第一网络优化模型，并设定所述第一网络优化模型的第一约束条件；S2、将所述第一网络优化模型的数据处理结果进行优化解耦，生成基于卸载策略和信道分配的第二优化模型和基于功率控制和任务分配的第三优化模型，并分别设定基于第二优化模型和第三优化模型的第二约束条件、第三约束条件；S3、在第二优化模型中基于超图匹配、冲突图、独立集原理以及第二约束条件进行卸载策略和信道分配的数据分析，并输出优化结果；S4、在第三优化模型中基于第二优化模型输出的优化结果，利用迭代搜索算法以及第三约束条件进行数据分析后输出D2D计算卸载结果数据。2.根据权利要求1所述的基于超图匹配计算与通信容量增强的D2D计算卸载方法，其特征是：在S1中，构建基于第一网络优化模型的用户设备数据集，包括任务用户设备TD、资源空闲的服务用户设备SD和蜂窝用户设备CD，设M＝{1,2,...,M}表示TD集合，M是TD的数量，第M个TD表示为TDm；SD是一组具有高计算能力的资源空闲用户设备；设S＝{1,2,...,S}表示SD集合，其中S为SD的个数，第s个SD表示为SDs；CD是已于基站通信的蜂窝用户，其通道供D2D卸载数据传输所复用，设N＝{1,2,...,N}表示CD集合，其中N为CD的个数，第n个CD表示为CDn；生成第一网络优化模型，用下式表示：式中，δ
ms
表示用户TD的任务执行模式和卸载策略中用户关联关系；Q
m
表示用户本地执行的总体成本，包括能耗和时延，表示信道分配轮廓，表示D2D卸载执行成本；设定第一约束条件，包括：(1)任务执行的时延不能超出最大时延容忍度，用下式表示：(2)任务执行能耗不能超过最大能耗期望用下式表示：(3)用户卸载关联性约束，表示为在TDm和SDs之间建立D2D卸载链路D2D配对是一个二进制变量，必须有一个SDs服务TDm作为D2D卸载执行发生，用下式表示：建立D2D卸载的一对一用户关联约束关系，用下式表示：(4)通信资源分配约束条件设置为一个传统蜂窝信道最多只能分配一个D2D卸载链路，一个D2D卸载链路最多只能复用一个蜂窝信道，用下式表示：
(5)设定最大功率约束，数据传输速率应满足最小速率约束以及数据分割约束条件，具体如下：体如下：体如下：其中，θ
m
表示TDm任务在D2D卸载执行的数据量，表示链路TDm到SDs在CDn可复用信道的传输功率，表示D2D卸载链路的信噪比。3.根据权利要求2所述的基于超图匹配计算与通信容量增强的D2D计算卸载方法，其特征是：在S2步骤中，构建在已知θ
m
和的情况下基于卸载策略和信道分配的第二优化模型P2，表示如下：设定第二约束条件，包括：包括：包括：4.根据权利要求3所述的基于超图匹配计算与通信容量增强的D2D计算卸载方法，其特征是：根据集合M、集合S和集合N构建超...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵攀，蒋志良，吴绍冲，刘保菊，徐大同，崔名扬，李达，黄星硕，谢占龙，贾翔源，陈鑫鑫，
申请(专利权)人：河南工业大学，
类型：发明
国别省市：
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