【技术实现步骤摘要】
本公开实施例涉及无线通信，尤其涉及一种雾无线接入网中内容缓存和计算卸载策略的联合优化方法。
技术介绍
1、云无线是一种无线网络技术，它结合了云计算和传统的无线通信技术，旨在提供更加灵活、智能和可扩展的无线网络解决方案，然而，云无线接入在应对海量数据流量时会面临一些挑战，包括高端到端时延和可能出现的流量拥塞等问题。雾无线接入网络由具有缓存和计算能力的雾节点组成，能够将频繁请求的内容放置在无线网络边缘，并将计算任务卸载到无线网络边缘，显著降低流量负担和传输延迟。
2、雾无线接入网络虽然能够有效的降低流量拥塞问题，但在有限的缓存和计算资源下，可能无法满足所有的数据存储和计算需求。因此，有必要改善上述相关技术方案中存在的一个或者多个问题，改善流量拥堵及资源受限的问题，进一步提高用户的体验质量。
3、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本公开实施例的目的在于提供一种雾无线接入网中内容缓存和计算卸载策略的联合优化方法，以提高用户的体验质量。
2、根据本公开实施例，提供一种雾无线接入网中内容缓存和计算卸载策略的联合优化方法，包括：
3、构建雾无线接入网络，所述雾无线接入网络包括云中心、高功率节点、雾节点和用户端设备；
4、将所述用户端设备与所述雾节点进行配对；
5、基于配对后的所述用户端设备与所述雾节点，构建
6、在缓存和计算资源受限的条件下，基于所述服务模式与传输时延模型，构建最小化用户端设备响应时延的优化问题并求解，得到最优的内容缓存与计算卸载策略。
7、本公开的一示例性实施例中，所述构建雾无线接入网络的步骤包括：
8、构建网络与任务模型；
9、构建通信模型；
10、构建缓存与计算模型。
11、本公开的一示例性实施例中，所述构建网络与任务模型的步骤包括：
12、设定所述雾无线接入网络包括一个云中心、一个高功率节点、m个雾节点和n个用户端设备，所述用户端设备和所述雾节点均配备单天线以及有限的缓存计算资源，所述高功率节点通过回传链路连接到所述云中心，所述雾节点通过前传链路连接到所述云中心，且m个所述雾节点之间没有直接链路；其中，所述雾节点的集合表示为所述用户端设备的集合表示为
13、所述用户端设备请求的任务均包含在任务集合中，任务集合中任务的特征为ik、ok和ωk，对于存在其中，ik表示输入数据的数值，单位为bit，ok表示输出数据的数值，单位为bit，ωk表示计算负载，单位为周期/bit，k表示所述用户端设备请求的任务。
14、本公开的一示例性实施例中，所述在构建信道模型的步骤中，根据公式(1)计算所述用户端设备从所述雾节点处获取请求文件时的下载速率根据公式(2)计算所述用户端设备向所述雾节点上传请求文件时的上传速率
15、
16、
17、其中，bn表示所述用户端设备可用的带宽，表示所述雾节点的发射功率，表示所述用户端设备的发射功率，σ2表示加性高斯白噪声的方差，表示所述雾节点与所述用户端设备之间的信道增益，εm,n表示小尺度衰落因子，α表示路径损耗指数，dm,n表示所述雾节点和所述用户端设备之间的距离。
18、本公开的一示例性实施例中，所述构建缓存计算模型的步骤包括：
19、假设所述用户端设备配备有限的缓存计算资源具体为大小是的储存空间，所述雾节点配备有限的缓存计算资源具体为大小是的储存空间，则所述用户端设备对输入数据的缓存决策为所述用户端设备对输出数据的缓存决策为所述雾节点对输入数据的缓存决策为所述雾节点对输出数据的缓存决策为和与所述用户端设备匹配的所述雾节点对输入数据的缓存决策为与所述用户端设备匹配的所述雾节点对输出数据的缓存决策为
20、假设所述用户端设备拥有稳定的cpu周期频率fn，雾节点拥有稳定的cpu周期频率fm，则所述用户端设备的计算卸载决策为dn,k∈{0,1}。
21、本公开的一示例性实施例中，所述将所述用户端设备与所述雾节点进行配对的步骤包括：
22、定义一个加权二分图其中，表示覆盖至少一个所述用户端设备的所述雾节点的集合，e表示边的集合，表示包含边权重的集合；
23、通过添加虚拟点和虚拟边，将加权二分图g转化为正则二分图
24、
25、通过km算法获得完美匹配，完成所述用户端设备与所述雾节点的配对，并在匹配过程结束后去除虚拟点和虚拟边。
26、本公开的一示例性实施例中，所述构建缓存与计算模型的步骤包括：
27、基于所述缓存与计算模型的缓存决策和计算卸载，构建所述服务模式；
28、构建所述传输时延模型的具体方法为：
29、计算所述用户端设备在本地执行任务时，产生的本地计算时延，表示为：
30、
31、计算所述用户端设备将任务的输入数据上传到匹配的所述雾节点时，产生的上传时延，表示为：
32、
33、计算所述用户端设备将任务卸载到匹配的所述雾节点时，产生的边缘计算时延，表示为：
34、
35、计算所述用户端设备从匹配的所述雾节点下载任务的输入数据时，产生的下载时延，表示为：
36、
37、计算所述用户端设备从匹配的所述雾节点下载任务的输入数据时，产生的下载时延，表示为：
38、
39、计算前传时延tc，所述用户端设备及其匹配的所述雾节点均没有缓存任务的任何数据时，雾节点向云中心发起请求，并接收任务的输出数据。
40、本公开的一示例性实施例中，所述构建最小化用户端设备响应时延的优化问题并求解的步骤包括：
41、构建时延优化模型，根据公式(8)确定总的任务响应时延：
42、
43、将所述用户端设备中输入数据和输出数据的缓存决策的集合表示为：
44、
45、将所述雾节点中输入数据和输出数据的缓存决策的集合表示为：
46、
47、将所述用户端设备的计算卸载决策表示为：
48、
49、可将总的任务响应时延转化为：
50、
51、
52、
53、
54、其中，约束条件(9b)限制了用户端设备的最大缓存尺寸，约束条件(9c)限制了雾节点的最大缓存尺寸，约束条件(9d)限制了二进制的缓存和卸载变量的取值范围。
55、本公开的一示例性实施例中，将所述时延优化模型转化为凸问题模型的具体方法为：
56、引入松弛变量和分别满足以下条件：
57、
58、
59、
60、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种雾无线接入网中内容缓存和计算卸载策略的联合优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的联合优化方法，其特征在于，所述构建雾无线接入网络的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的联合优化方法，其特征在于，所述构建网络与任务模型的步骤包括：
4.根据权利要求2所述的联合优化方法，其特征在于，所述在构建信道模型的步骤中，根据公式(1)计算所述用户端设备从所述雾节点处获取请求文件时的下载速率根据公式(2)计算所述用户端设备向所述雾节点上传请求文件时的上传速率
5.根据权利要求3所述的联合优化方法，其特征在于，所述构建缓存与计算模型的步骤包括：
6.根据权利要求3所述的联合优化方法，其特征在于，所述将所述用户端设备与所述雾节点进行配对的步骤包括：
7.根据权利要求5所述的联合优化方法，其特征在于，所述构建服务模式与传输时延模型包括：
8.根据权利要求7所述的联合优化方法，其特征在于，所述构建最小化用户端设备响应时延的优化问题并求解的步骤包括：
9.根据权利要求8所述的联合优化方法，
10.根据权利要求9所述的联合优化方法，其特征在于，所述优化问题由CVX求解器求解得到最优的缓存与计算卸载策略。
...【技术特征摘要】
1.一种雾无线接入网中内容缓存和计算卸载策略的联合优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的联合优化方法，其特征在于，所述构建雾无线接入网络的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的联合优化方法，其特征在于，所述构建网络与任务模型的步骤包括：
4.根据权利要求2所述的联合优化方法，其特征在于，所述在构建信道模型的步骤中，根据公式(1)计算所述用户端设备从所述雾节点处获取请求文件时的下载速率根据公式(2)计算所述用户端设备向所述雾节点上传请求文件时的上传速率
5.根据权利要求3所述的联合优化方法，其特征在于，所述构建缓存与计算模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：张雪薇，闫洪坤，任远，王军选，姜静，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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