[发明专利]基于5G雾计算节点的终端接入方法

权利要求书

1.一种基于5G雾计算节点的终端接入方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)根据信息源、雾无线网络接口以及处理器队列构建雾无线接入节点的系统模型；

步骤2)根据信息源到达雾无线网络接口的实际数据构建目标函数：

步骤2-1)将雾无线网络接口处队列向量定义为Q(t)＝(Q₁(t),Q₂(t),...,Q_M(t))的M队列，其在时刻t{1,2,...}的队列更新表达式为：

Q_m(t+1)＝max(Q_m(t)+A_m(t)-u_m(t),0)

其中，表示第m个队列的到达率变量，参数w_i,m表示第m个队列接收到来自第i个雾无线网络接口信息的权重，u_m(t)是第m个处理器队列的输出服务率变量，m∈{1,2,...,M}；

步骤2-2)将每个处理器队列的时间平均功率矢量定义为其中表示第m个处理器队列的时间平均功率，将时间平均到达率x_i(t)的向量定义为其中表示到达第i个接口接收到信息的时间平均到达率；

步骤2-3)将吞吐量函数，即目标函数定义为对于每个雾节点，将随机效用最大化框架应用于基于流的雾计算网络模型中，得到以下优化目标函数：

最大化：

约束条件：约束1.

约束2.

约束3.

约束1表明第m个队列接收信息的时间平均到达率不大于第m个队列所能提供的最大输出服务速率约束2表明所有队列的处理效率是稳定的；约束3表明第m个队列的时间平均功率不大于系统所能提供的必要时间平均功率消耗，其中p_m(t)表示t时刻由第m个处理器队列产生的功率，表示第m个队列的功率上界；而是必要的时间平均功率消耗

步骤3)根据系统功率构建虚拟队列，并根据实际队列和虚拟队列构建二阶李雅普诺夫方程，具体包括：

步骤3-1)定义系统的虚拟队列为：

其中Z_m(t)为有限队列长度；

步骤3-2)进而，定义组合队列向量为S(t)＝[Q(t),Z(t)]，并且可以得到二阶李雅普诺夫方程：

步骤4)选择适当的惩罚因子和控制策略最优化目标函数，具体包括：

步骤4-1)将李雅普诺夫漂移一步转移条件定义为Δ(S(t))＝E{L(S(t+1))-L(S(t))|S(t)}，得到李雅普诺夫漂移惩罚表达式：

Δ(S(t))+V·E{u(α_L(t),t)|S(t)}

在上式中，将“惩罚”矢量过程定义为其中表示第m个队列的实际服务速率；V为控制参数；

步骤4-2)配合惩罚项V·E{u(α_L(t),t)|S(t)}优化得到以下上界：

其中B是与A_m(t),u_m(t)和有关的有限常数，其表达式为：

此外，本发明的目标是：通过观察真实和虚拟队列向量Q(t),Z(t)和当前状态ψ(t)，在每个时刻t选择最合适的控制策略动作α_L(t)∈A_ψ(t)来最小化上述不等式的右侧；通过这种方式，将优化问题解耦并简化为单独的算法；

步骤4-3)每个时刻t，对于每个队列m∈{1,2,...,M}观察新到达的x_m(t)、实际队列Q_m(t)和虚拟队列Z_m(t)并选择适当的控制策略α_L(t)以最小化：

最小化：

约束条件：约束1.

约束2.

约束1表明第m个队列接收信息的时间平均到达率不大于第m个队列所能提供的最大输出服务速率

步骤5)利用该优化的目标函数进行信息源接入雾无线网络的选择；通过对上述目标函数的优化，系统会根据当前时刻每个接口的输入数据量、每个缓存队列当前已缓存数据量及选择的惩罚因子动态选择最合适的接入方案，使系统当前时刻吞吐量达到最大，进一步的，使系统总吞吐量达到最大。