【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于移动边缘计算领域，具体涉及一种有限码长编码的移动边缘计算网络的资源分配方法及系统。
技术介绍
1、随着工业物联网和移动通信技术的发展。传统物联网设备受限于物理尺寸，缺乏相应的计算和储备能力，难以支持超可靠低时延通信(ultra-reliable and low-latencycommunication,urllc)。移动边缘计算(mobile edge computing,mec)被认为是处理计算密集型任务的解决方案。物联网设备可以将产生的任务卸载到网络边缘节点处的服务器进行计算，从而实现低时延计算。
2、同时，有限码长(finite blocklength,fbl)编码技术作为实现高可靠低时延通信的潜在技术，使用户设备可以通过短包传输产生的任务，从而降低了传输和计算两个阶段的延迟。但是不同于传统无限码长(infinite blocklength,ibl)编码中的理想假设：传输在香农容量下是任意可靠的。在fbl制度中，即使传输速率低于香农容量，传输错误也不再可以忽略。因此fbl编码不仅保证了通信的低延迟特性，还很好契合了未来通信技术中高可靠性需求。
3、然而，无线媒体的广播性质使信息安全成为mec网络中的另一个重要问题，窃听者也将是无线通信场景建模中不可缺少的一个节点。现阶段所提出的系统安全性指标大多基于ibl制度中无泄漏传输的完美安全性性假设，这对于延迟敏感任务的卸载可能是错误的。另外，短包传输造成的传输错误概率也被忽略了。而且当前在mec场景下缺乏一个联合表征系统安全-可靠性能的指标，无
技术实现思路
1、面向工业物联网中利用短包传输实现的超可靠低时延通信的移动边缘计算网络场景，为了解决上述问题，本专利技术旨在提供一种有限码长编码传输的移动边缘计算网络系统资源分配方法，旨在降低有限码长编码传输的移动边缘计算网络系统的信息泄露-错误概率。
2、本专利技术采用如下技术方案：
3、一种有限码长编码传输的移动边缘计算网络系统资源分配方法，包括：
4、步骤1：基于一个无线蜂窝小区存在k个iot设备，1个窃听者，和m个边缘服务器的通信场景，将iot设备产生的n个具有依赖性的子任务中的每一个子任务对应的子服务帧分为通信阶段和计算阶段两个阶段；
5、步骤2：基于任务解码和计算过程的独立性，将窃听者解码出任意一个子任务的概率作为系统的信息泄露概率，将服务器未能成功解码和计算所有子任务的概率作为系统的信息错误概率，并根据概率模型，构建系统总体信息泄露-错误概率作为系统安全-可靠性指标；
6、步骤3：对每个子任务对应的子服务帧中的通信和计算阶段时间进行建模，并作为优化变量以减小因子任务间依赖性所造成的队列等待时延，基于步骤2中系统安全-可靠性指标，构建以任务传输所用码长和服务器cpu频率为优化变量的系统n次传输的安全-可靠性优化目标函数并对其进行简化；
7、步骤4：根据优化目标信息泄露-错误概率εlf的优化变量：服务器的cpu运行频率f，子任务对应的计算阶段时间和通信阶段时间之间具有强耦合性，将简化后的优化目标函数解耦成n个独立子目标函数；然后对码长变量做松弛化处理，并通过对单次传输施加安全和可靠性需求进一步限定码长变量的可行域为凸集，通过二阶导证明子问题的凸性；最后采用块下降法对码长分配进行求解，得到最优的每个任务分配的通信时间，进而利用最优安全-可靠性下通信阶段和计算阶段的时间关系求解出最优的每个任务对应的服务帧内部通信-计算时间分配以及服务器采用的cpu频率。
8、进一步地，步骤1中所述的iot设备产生的一组任务设定为集合ν＝{1，2，...，n}，在设备端，以d比特大小的数据包按照时分复用准则依次通过无线信道传输这n个任务至边缘服务器上，对于iot设备产生的子任务，其相应所需计算负载为ci比特，设定通信阶段与计算阶段组成的单个任务整个服务过程的总时延约束记为t，第i个任务通信阶段所用时间记为计算阶段所用时间记为
9、进一步地，所述步骤2中对于n次传输过程，整体的信息泄露概率εl表示为：
10、
11、对于n次传输信息错误概率εf表示为：
12、
13、系统总体信息泄露-错误概率εlf表示为：
14、
15、其中，表示窃听者错误解码第i次传输的任务的概率，εb,i表示第i次任务传输边缘服务器的错误概率。
16、进一步地，所述步骤2中，
17、窃听者错误解码第i次传输的任务的概率表示为：
18、
19、第i次任务传输边缘服务器的错误概率εb,i表示为：
20、
21、其中，分别为边缘服务器计算第i个任务的错误概率和边缘服务器解码错误第i个任务的概率：
22、
23、q函数被设定为：
24、其中，c(γe,i)＝log2(1+γe,i)、c(γb,i)＝log2(1+γb,i)分别表示窃听者和iot设备信道香农容量，mi为第i个任务传输码长，v(γe,i)＝1-(1+γe,i)-2、v(γb,i)＝1-(1+γb,i)-2分别表示窃听者和iot设备复杂的加性白高斯噪声信道的信道色散状况，γe,i、γb,i分别表示窃听者和iot设备信道信噪比。
25、进一步地，窃听者和iot设备信道信噪比γe,i、γb,i为：
26、
27、其中，hb,i、he,i表示第i次任务传输时，iot设备和窃听者信道，
28、和其中和表示大规模路径损耗，表示小规模路径衰弱，p、分别为iot设备的传输功率、iot设备端的噪声功率、窃听者端的噪声功率。
29、进一步地，步骤3所描述的第i个任务的服务帧内通信阶段所用时间为可由以下式子表示：
30、
31、其中tsyb表示一个码长单位持续的时间；
32、计算阶段所用时间为对于每个服务帧内的计算阶段包括三个部分：由任务依赖性造成的等待时延τi，由其他iot设备随机卸载到该边缘服务器的队列时延wi，计算任务用时则第i个任务计算阶段实际用时di用以下式子表示：
33、
34、设定第i个任务可以开始计算的时间节点为由以下式子表示：
35、
36、则n个任务服务完成的时间可以表示为：
37、对于服务器而言，错误计算该任务的概率表示为计算阶段用时超过服务帧内分配的时间
38、
39、队列延迟的互补累积分布函数满足：
40、
41、根据极值理论，的概率分布的尾部可以通过计算得出，具体为考虑di的分布允许时延超出子任务通信阶段分配时间超过阈值d，当允许的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种有限码长编码的移动边缘计算网络的资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种有限码长编码的移动边缘计算网络的资源分配方法，其特征在于，步骤1中所述的IoT设备产生的一组任务设定为集合Ν＝{1，2，...，N}，在设备端，以d比特大小的数据包按照时分复用准则依次通过无线信道传输这N个任务至边缘服务器上，对于IoT设备产生的子任务，其相应所需计算负载为ci比特，设定通信阶段与计算阶段组成的单个任务整个服务过程的总时延约束记为T，第i个任务通信阶段所用时间记为计算阶段所用时间记为
3.根据权利要求1所述的一种有限码长编码的移动边缘计算网络的资源分配方法，其特征在于，所述步骤2中对于N次传输过程，整体的信息泄露概率εL表示为：
4.根据权利要求3所述的一种有限码长编码的移动边缘计算网络的资源分配方法，其特征在于，所述步骤2中，
5.根据权利要求4所述的一种有限码长编码的移动边缘计算网络的资源分配方法，其特征在于，窃听者和IoT设备信道信噪比γe,i、γb,i为：
6.根据权利要求4所述的一种有限
7.根据权利要求4所述的一种有限码长编码的移动边缘计算网络的资源分配方法，其特征在于，步骤3中构建的任务传输所用码长和服务器CPU频率为优化变量的系统N次传输的安全-可靠性优化目标函数为：
8.根据权利要求1所述的一种有限码长编码的移动边缘计算网络的资源分配方法，其特征在于，步骤4中采用块下降法对码长分配进行求解具体为：
9.一种有限码长编码的移动边缘计算网络的资源分配系统，其特征在于：包括：
...【技术特征摘要】
1.一种有限码长编码的移动边缘计算网络的资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种有限码长编码的移动边缘计算网络的资源分配方法，其特征在于，步骤1中所述的iot设备产生的一组任务设定为集合ν＝{1，2，...，n}，在设备端，以d比特大小的数据包按照时分复用准则依次通过无线信道传输这n个任务至边缘服务器上，对于iot设备产生的子任务，其相应所需计算负载为ci比特，设定通信阶段与计算阶段组成的单个任务整个服务过程的总时延约束记为t，第i个任务通信阶段所用时间记为计算阶段所用时间记为
3.根据权利要求1所述的一种有限码长编码的移动边缘计算网络的资源分配方法，其特征在于，所述步骤2中对于n次传输过程，整体的信息泄露概率εl表示为：
4.根据权利要求3所述的一种有限码长编码的移动边缘计算网络的资源分配方法，其特...
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