【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车联网和移动边缘计算，具体涉及到一种基于移动和停放车辆辅助的车-边协同任务卸载与资源分配方法。
技术介绍
1、车辆边缘计算作为一种新兴技术，是移动边缘计算与车联网技术的创新融合。车辆边缘计算技术将车载任务下沉，将车载终端的计算任务放到网络边缘，是解决车载终端计算能力有限问题的有效途径。同时，车辆边缘计算技术利用网络边缘资源进行计算和数据处理，可以快速响应车载终端的需求，提高车联网的响应速度和效率，为实现车辆智能化和自动化提供先进的支持。
2、作为车载边缘计算的重要组成部分，边缘服务器不仅能满足车辆本身的计算需求，如碰撞预警、自动驾驶和智能交通等，还能为连接到边缘计算网络的其他智能设备(如智能手机、笔记本电脑等)提供计算能力和存储资源。调动边缘服务器的计算能力并扩大其服务范围，可以显著提升车辆边缘计算的应用价值和发展潜力。
3、当边缘服务器承载的任务过多时，可能会导致其计算资源无法满足所有任务的需求，进而导致服务器过载和任务服务质量下降。面对边缘服务器算力限制与用户设备算力需求之间的矛盾问题。为了扩展车辆边缘计算系统计算资源，我们可以考虑引入其他实体的外部资源。例如，这些任务可以进一步从边缘服务器转移到云服务器或与之相连的其他边缘服务器。然而，异构资源计算在车载边缘计算场景中利用不足，尤其是在车辆中。车辆有内置芯片，车辆配备有处理自动驾驶和智能汽车等应用的设备。通过利用附近车辆未充分利用的资源，可以扩展边缘计算资源。
4、考虑到车辆移动特性、车辆服务任务意愿、多小区多用户分布等复杂
5、在车辆边缘计算的应用场景中，通过充分利用车辆的计算能力，我们不仅可以提高任务处理的效率，还能显著降低边缘服务器的工作压力。车辆与基础设施通信、车辆与车辆通信以及车辆与设备通信可缓解边缘服务器的压力。然而，许多研究仅仅关注了如何充分利用停车资源，却忽略了移动车辆所拥有的资源。而且应用范围相对有限，没有考虑大范围的问题(边缘算术负载不均、车辆的时空分布不均)，只考虑了单个边缘节点下的情况。此外车辆是私有的，不会公开自己的私有信息(如闲置资源数量)，也不会无条件提供计算资源。考虑车辆根据设备以可接受的最高价格购买车辆计算资源的意愿租赁车辆计算资源。
6、在都市的日常生活场景中，移动交通工具所占的份额是非常大的。利用这些移动车辆的计算功能来帮助设备完成任务卸载，可以显著提升移动边缘计算系统的整体性能。这一辅助的移动车辆方法有助于增加整体的计算资源，从而提升移动边缘计算系统的整体性能，并为停放车辆辅助移动边缘计算方案提供了有力的补充支持。同时，设备可以将任务卸载给任意边缘服务器和边缘服务器下的车辆，以实现负载平衡。当一个设备的任务被转移到覆盖该设备的边缘服务器上时，该任务可以进一步从边缘服务器转移到边缘服务器覆盖区域内的车辆上。以上不足极大地限制了任务卸载决策以及资源分配的性能。
技术实现思路
1、(一)要解决的技术问题
2、本专利技术为克服上述现有技术的不足，面向基于车辆边缘计算的任务，考虑到边缘服务器资源有限和车辆空闲资源未充分利用的问题，我们利用移动和停放车辆扩充边缘服务器的资源，每个设备可以将其任务卸载到基站的边缘服务器上，或者进一步将其从基站卸载到移动和停放的车辆。在购买车辆资源的最大成本约束下确定任务卸载决策以及资源分配策略，以最小化所有设备的总任务处理延迟和能耗。将本专利技术继承到边缘服务器层的网络控制器部署模组与资源配置模组，结合网络状态感知采集模组，实现任务卸载决策以及资源分配策略的动态优化，在考虑实用性的基础上，加速神经网络训练过程以及优化过程，提高用户体验。
3、(二)技术方案
4、为解决上述技术问题，本专利技术提出了一种基于移动和停放车辆辅助的车-边协同任务卸载与资源分配方法，包括以下步骤：
5、s1：网络控制器感知当前所有设备任务信息以及系统当前无线环境信息；同时网络控制器感知所有基站和车辆的计算资源、基站之间的传输速率和所有车辆的状态信息；通过无线和有线连接将相关信息上传到网络控制器；
6、s2：将步骤s1中所述当前任务信息以及系统当前无线环境信息输入到部署于网络控制器中的已训练完毕的优化模型当中，计算基于当前状态下设备任务卸载决策，任务传输过程中发射功率分配情况，任务计算过程中所要使用的计算资源分配情况，以及任务在基站之间传输速率分配情况；
7、s3：提取步骤s2中得到的设备任务卸载决策信息，如果该信息表明任务在基站上的边缘服务器执行，根据任务卸载决策处理车辆任务；如果计划将任务卸载到基站上的边缘服务器，则该任务的处理延迟包括设备到附属基站边缘服务器的上行链路传输延迟、在基站之间的传输延迟以及在边缘服务器上的计算延迟。
8、s4：提取步骤s2中得到的设备任务卸载决策信息，如果该信息表明任务在基站下的车辆上执行，网络控制器通过有线连接向对应车辆发送相应的任务卸载决策指令，根据任务卸载决策处理设备任务；如果计划将任务卸载到基站下的车辆，则该任务的处理延迟包括设备到附属基站边缘服务器的上行传输延迟、在基站之间的传输延迟、基站到车辆的下行传输延迟以及在车辆上的计算延迟；如果卸载的车辆是移动的车辆，那么车辆在对应基站内的停留时间必须大于任务的处理延迟，否则车辆提供的任务卸载服务可能会被中断，从而导致任务卸载的失败。
9、进一步的，所述步骤s1具体为：
10、本方法网络架构的特征为，其中考虑了一个停放和移动车辆辅助移动边缘计算场景，在这个场景中，包含m个边缘服务器，所有服务器都可以通过局域网互连进行通信，我们将边缘服务器的集合表示为m＝{1,2,…,m}。假设第m个边缘服务器内有了im个设备、个停放车辆和个移动车辆。设备集用im＝{1,2,…,im}表示，停放车辆和移动车辆的集合分别为我们使用一个集合来包括这两个集合。另外，在边缘层放置一台网络控制器，负责控制整个方法的运行。我们使用“车辆nm”(边缘服务器m覆盖范围下的车辆n)来表示停放的车辆或移动的车辆。是车辆nm在离开边缘服务器m的覆盖范围之前与附属边缘服务器m保持通信的持续时间。
11、将算法部署在一台网络控制器上进行工作，网络控制器感知当前所有设备任务信息以及系统当前无线环境信息，其中，我们把边缘服务器m覆盖范围下设备im的任务命名为任务im，任务im信息包括：(1)cim(以cpu的运行周期为基准)代表了任务处理所需的计算资源；(2)dim(单位为比特)代表了任务传输所需要的数据量；(3)(单位为s)代表设备im能够承受的最大的任务处理延迟；当前无线环境特征由设备到基站的信道增益和基站到车辆的信道增益构成，同时网本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于移动和停放车辆辅助的车-边协同任务卸载与资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于移动和停放车辆辅助的车-边协同任务卸载与资源分配方法，其特征在于，所述步骤S1包括：本方法网络架构的特征为，其中考虑了一个停放和移动车辆辅助移动边缘计算场景，在这个场景中，包含M个边缘服务器，所有服务器都可以通过局域网互连进行通信，我们将边缘服务器的集合表示为M＝{1,2,…,M}。假设第m个边缘服务器内有了Im个设备、个停放车辆和个移动车辆。设备集用Im＝{1,2,…,Im}表示，停放车辆和移动车辆的集合分别为我们使用一个集合来包括这两个集合。另外，在边缘层放置一台网络控制器，负责控制整个方法的运行。我们使用“车辆nm”(边缘服务器m覆盖范围下的车辆n)来表示停放的车辆或移动的车辆。是车辆nm在离开边缘服务器m的覆盖范围之前与附属边缘服务器m保持通信的持续时间。
3.根据权利要求1所述的一种基于移动和停放车辆辅助的车-边协同任务卸载与资源分配方法，其特征在于，所述步骤S2包括：将步骤S1中获取到的当前任务计算量任务数据量和无线环境
4.根据权利要求1所述的一种基于移动和停放车辆辅助的车-边协同任务卸载与资源分配方法，其特征在于，所述步骤S3包括：提取步骤S2中获得的卸载决策信息，若该信息表明设备任务在基站上的边缘服务器执行，网络控制器向设备发送任务卸载决策指令A,B，向基站上的边缘服务器发送计算资源分配指令Fes和基站之间的传输速率分配指令R，设备自身做出发射功率分配指令P，按照权利要求1中步骤S3所述方式执行指令，将结果回传给设备。将相应的指令执行结束之后，获得车辆设备任务的任务处理成本即任务处理延迟和能耗的加权和。
5.根据权利要求1所述的一种基于移动和停放车辆辅助的车-边协同任务卸载与资源分配方法，其特征在于，所述步骤S4包括：提取步骤S2中获得的卸载决策信息，若该信息表明任务在基站下的车辆上执行，网络控制器向设备发送任务卸载决策指令A,B，向基站下的车辆发送计算资源分配指令Fvec，向基站上的边缘服务器发送基站之间的传输速率分配指令R，设备自身做出发射功率分配指令P，并按照权利要求1中步骤S4所述方式执行指令，在任务计算过程与传输过程全部结束之后，将结果回传给设备。将相应的指令执行结束之后，获得车辆任务的任务处理成本即任务处理延迟和能耗的加权和。
...【技术特征摘要】
1.一种基于移动和停放车辆辅助的车-边协同任务卸载与资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于移动和停放车辆辅助的车-边协同任务卸载与资源分配方法，其特征在于，所述步骤s1包括：本方法网络架构的特征为，其中考虑了一个停放和移动车辆辅助移动边缘计算场景，在这个场景中，包含m个边缘服务器，所有服务器都可以通过局域网互连进行通信，我们将边缘服务器的集合表示为m＝{1,2,…,m}。假设第m个边缘服务器内有了im个设备、个停放车辆和个移动车辆。设备集用im＝{1,2,…,im}表示，停放车辆和移动车辆的集合分别为我们使用一个集合来包括这两个集合。另外，在边缘层放置一台网络控制器，负责控制整个方法的运行。我们使用“车辆nm”(边缘服务器m覆盖范围下的车辆n)来表示停放的车辆或移动的车辆。是车辆nm在离开边缘服务器m的覆盖范围之前与附属边缘服务器m保持通信的持续时间。
3.根据权利要求1所述的一种基于移动和停放车辆辅助的车-边协同任务卸载与资源分配方法，其特征在于，所述步骤s2包括：将步骤s1中获取到的当前任务计算量任务数据量和无线环境g的信息输入到部署于网络控制器上的已经训练完毕的优化模型当中，计算基于当前状态下设备任务卸载决策a,b，任务传输过程中发射功率分配情况p，任务计算过程中所要使用的计算资源分配情况fes,fvec，以及任务在基站之间传输...
【专利技术属性】
技术研发人员：范文浩，张耀尹，刘元安，于洋，吴帆，唐碧华，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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