[发明专利]考虑延迟及能耗的基于交替方向乘子法的卸载方法

说明书

本发明公开了考虑延迟及能耗的基于交替方向乘子法的卸载方法，首先建立一个拥有多个移动用户终端、一个部署MEC服务器的宏基站的小区模型；然后，建立基于无线通信理论的数学模型并根据凸优化理论进行数学转化；而后，基于交替方向乘子法设计一个联合考虑延迟和能耗的MEC系统中移动终端用户计算任务的高效卸载算法并分析所提算法的性能。相比于现存的MEC系统下计算任务的卸载方案，本方法很好地权衡移动终端用户的延迟敏感及能耗节约的需求，与此同时，有效地降低了系统的延迟与能量的总消耗。最后，对所提出的算法方案进行了仿真验证，得到与理论分析相一致的结果。

技术领域

本发明涉及一种移动边缘计算系统中联合考虑延迟消耗及能量消耗的计算任务高效卸载方法，且该方法基于交替方向乘子法。联合考虑计算任务卸载过程中的延迟消耗及能量消耗，设计一种降低移动边缘计算系统中移动终端用户延迟和能耗的方法，属于移动通信、5G技术和移动边缘计算研究的相关领域。

背景技术

近年来，移动互联网、物联网(IOT)的迅猛发展以及不同类型的新业务的出现，导致了移动业务多年来的爆炸式增长。随着移动智能终端大量普及(智能手机、平板电脑、智能手表等)逐渐取代个人电脑成为人们日常生活中工作、学习、社交和娱乐的主要工具，用户对服务质量(QoS)、体验质量(QoE)和数据的要求呈指数增长。此外，新兴的移动应用程序如交互游戏(interactive gaming,IG)、虚拟现实(virtual reality,VR)、增强现实(augmented reality,AR)等也日益普及，然而，这些移动应用程序具有低延迟需求和较高能耗的特性，这与移动终端的有限计算能力和有限电池容量及寿命产生了冲突矛盾。对此，针对移动终端的移动云计算(mobile cloud computing,MCC)概念的提出在一定程度上解决了这个矛盾。在MCC框架下，移动终端可以通过移动运营商和因特网的核心网络(corenetwork,CN)访问远程集中式云端(centralized clouds,CC)的计算及存储资源。但是，由于移动终端需要将数据发送至远离终端的服务器上，MCC在移动网络的无线电和回程(backhaul)上施加了巨大的额外负载并引入了较高的延迟。

移动边缘计算(MEC)框架是将云计算能力引入移动设备附近的无线电网络内，这项技术的提出有效地解决了MCC在无线网络的无线电和回程施加巨大额外负载的负面影响，并且降低了延迟。然而，MEC框架的提出带来了新的问题，即，移动终端应用程序的计算任务是本地执行还是卸载到MEC服务器上执行。

为了最小化计算任务的执行延迟，一维搜索算法(one-dimensional searchalgorithm)根据移动终端的缓存队列状态、移动终端和MEC服务器处理器的可用性来找到最优卸载策略。这种算法移动终端需要来自MEC服务器的反馈以便进行写在决策，然而该算法并未考虑所产生的信令开销。基于动态计算卸载的低复杂度李雅普诺夫优化(low-complexity Lyapunov optimization-based dynamic computation offloading,LODCO)算法利用动态电压调节(dynamic voltage scaling,DVS)和能量获取技术(energyharvesting techniques,EHT)来优化延迟消耗，然而该算法并未考虑到移动终端的能量消耗。高效能耗卸载机制(energy-efficient computation offloading mechanism,EECO)针对移动终端进行分类，从而得到优化能耗的任务卸载方案，然而该机制并未考虑到任务的卸载及执行延迟。联合考虑卸载决策、频谱分配、内容缓存分配的算法将多个指标考虑进来，然而该算法忽略了移动终端用户的能量消耗。基于半定松弛(semi-definiterelaxation,SDR)和随机映射启发式算法以降低移动终端用户的延迟和能耗总成本为目标，然而该算法复杂度极高。

因此，基于以上分析可见，在MEC系统框架下，迫切需要一种联合考虑延迟消耗和能量消耗的计算任务卸载算法(方案)，且该算法(方案)计算复杂度低。