[发明专利]单服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法

说明书

本发明提供了一种单服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法，该方法包括：将移动设备分类：移动设备根据自身任务的最大时延和能耗特点，将移动设备分为本地计算移动设备，计算卸载移动设备和部分计算卸载移动设备；优先级确定：确定出设备的优先级，为不同的设备设定不同的优先级来分配信道资源，以确保系统效益最大；无限资源分配：在这一阶段，MBS和D2D的信道按照优先级分配。单服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法，综合考虑系统的通信无线资源和基站与D2D设备组成的可供卸载资源，在此基础上选择系统能耗最小的方式上传MEC进行卸载，达到了系统计算能耗最小的优化目标。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种单服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法。

背景技术

5G时代的到来，使得流量呈爆炸性增长。随着信息技术的快速发展，图像处理、机器学习、人工智能、超高清视频等应用快速发展，虚拟现实、增强现实等游戏应用也随之不断涌现。而其中大部分设备的计算资源有限，通信和储存必须依靠云或边缘设备来完成。此外，终端用户和远程云之间的数据交换将会占用大量带宽并导致回程网络瘫痪。作为移动云计算的补充，移动边缘网络应运而生。移动边缘网络将流量、计算和网络功能下沉到网络边缘，使得越来越多的信息在本地生成和消费，云计算和移动边缘计算互为补充，为5G计算和通信提供毫秒级的响应。计算卸载最初应用在云计算中，该技术可以实现在移动智能终端上运行复杂和成熟的应用。但却引入了显著的执行延迟，使得卸载不适合实时应用程序。为了解决延迟问题，研究人员将计算卸载技术引入到移动边缘网络中，形成移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)。MEC技术不仅能支持移动边缘设备运行复杂的资源消耗密集型任务，同时在大部分情况下，移动边缘设备只需要访问MEC服务器而不需要进行远程的云服务器的访问，减少任务执行时延，缓解了网络中带宽的消耗。但在移动边缘网络中的计算卸载仍然存在一些亟需解决的技术问题，如计算卸载的决策、MEC内计算资源的分配、流动性管理等。本系统针对5G架构下的计算卸载场景，在联合D2D设备解决远近效应问题的场景下，研究单服务器下的系统能耗问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种单服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法，以达到系统计算能耗最小的优化目标。

为了达到上述目的，本发明提供了一种单服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法，在移动边缘网络联合D2D解决远近效应的前提下，所述单服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法包括：

将移动设备分类：移动设备根据任务的最大时延和能耗特点将移动设备分为本地计算的移动设备Ω_L、计算卸载到MEC服务器上的移动设备Ω_R和部分计算卸载的移动设备Ω_O；

确定优先级：确定出移动设备的优先级，根据移动设备的优先级来分配信道资源；

无线资源分配：MBS和D2D设备的信道按照优先级分配无线资源。

可选的，所述联合D2D解决远近效应中，所述D2D设备的位置和发送能量满足如下关系：

其中，P₁表示移动设备D₁发送到基站的能量，P₁₂表示移动设备D₁发送到D2D设备D₂的能量，P₂表示D2D设备D₂发送到基站的能量，l₁表示移动设备D₁与基站的距离，l₁₂表示移动设备D₁与D2D设备D₂的距离，l₂表示为D2D设备D₂与基站的距离，α表示为路径损耗因子，θ为发送给基站与发送到D2D设备D₂之间的夹角。

可选的，所述移动设备分类方法为：