一种基于SPEN2的无线供电移动边缘计算卸载方法技术

本发明专利技术涉及一种基于SPEN2的无线供电移动边缘计算卸载方法，属于物联网技术领域。本发明专利技术基于面向能耗和隐私熵的多目标优化模型，通过利用改进强度Pareto进化算法SPEN2获得帕累托前沿，然后利用逼近理想解算法TOPSIS确定最优功率和时间划分。首先，建立无线供电移动边缘计算系统的网络框架，根据网络框架建立系统模型，模型包括系统模型、通信模型、能耗模型和隐私熵模型；然后根据所建立的模型求解目标函数，将问题建模为多目标优化问题；最后利用多目标优化算法SPEN2和逼近理想解算法TOPSIS来获取P{P<subgt;0</subgt;,P<subgt;1</subgt;,P<subgt;2</subgt;}和时间T{t<subgt;0</subgt;,t<subgt;1</subgt;,t<subgt;2</subgt;,t<subgt;3</subgt;}对以及确定最优功率分配和卸载时间划分。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于spen2的无线供电移动边缘计算卸载方法，属于物联网。

技术介绍

1、随着物联网设备的更新换代、5g技术的蓬勃发展，越来越多的无线设备接入到通信网络中。传统的云计算模式无法满足爆炸式增长的通信和计算需求，因为云服务器安置在离设备较远的地方，用户的请求数据需要通过信道长距离传输到云中心进行计算以及云中心将结果回传给用户，在这个过程中，会消耗大量的能量和造成较大的传输时延，这显然不利于处理实时、低能耗需求应用的处理，从而影响服务质量，给人们的生活带来极大的不便。

2、为了解决云计算模式的缺点，移动边缘计算(mec)作为一种新兴的计算模式，受到工业界和学术界的广泛关注。目前，移动边缘计算在虚拟现实、无人驾驶和智能家居等方面都有大量的应用，其将服务器部署至靠近设备端的一侧，因此，来自用户的数据可以近距离传输给边缘服务器进行处理，相较于云计算模式的长距离传输，这将有效减少传输时延、降低能量损耗以及保护用户的数据安全。虽然边缘计算解决了用户设备端的计算资源受限问题，然而用户设备的能量资源可能影响用户任务卸载与设备电池寿命。将无线能量传本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于SPEN2的无线供电移动边缘计算卸载方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的基于SPEN2的无线供电移动边缘计算卸载方法，其特征在于：所述Step1中，整个无线供电移动边缘计算系统的网络框架，由一个集成无线供电和MEC服务器的接入点AP和两个远近用户组成。

3.根据权利要求1所述的基于SPEN2的无线供电移动边缘计算卸载方法，其特征在于：所述Step1中，所述系统模型如下：该系统中，一：只有一个MEC服务器，两个用户U{U1，U2}，二：采用时分多址接入的方式进行通信，即使用一个通信链路，在不同的时间段内进行数据传输。...

【技术特征摘要】

1.一种基于spen2的无线供电移动边缘计算卸载方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的基于spen2的无线供电移动边缘计算卸载方法，其特征在于：所述step1中，整个无线供电移动边缘计算系统的网络框架，由一个集成无线供电和mec服务器的接入点ap和两个远近用户组成。

3.根据权利要求1所述的基于spen2的无线供电移动边缘计算卸载方法，其特征在于：所述step1中，所述系统模型如下：该系统中，一：只有一个mec服务器，两个用户u{u1，u2}，二：采用时分多址接入的方式进行通信，即使用一个通信链路，在不同的时间段内进行数据传输。

4.根据权利要求1所述的基于spen2的无线供电移动边缘计算卸载方法，其特征在于：所述step1中，所述任务模型如下：用户产生的任务用ai(li，ci，oi，τx)表示，其中，li表示用户任务的输入量大小(bit)，ci表示在本地计算1bit的任务所需要的cpu周期数，oi表示处理完任务后ap回传给用户的数据大小，τi表示执行任务所允许的最大延时；任务按任意比特划分，采用部分卸载方式，一部分卸载至接入点ap，另一部分则留在本地完成计算；用户产生l比特数据的任务，假设任务能任意划分，产生的任务能在本地执行或卸载至ap处进行计算，其中用ll表示任务在本地计算的比特数，la表示任务卸载至接入点ap处的比特数，则：

5.根据权利要求1所述的基于spen2的无线供电移动边缘计算卸载方法，其特征在于：所述step1中，通信模型和能耗模型如下：接...

【专利技术属性】
技术研发人员：车国霖，王传启，王剑平，张果，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：