[发明专利]基于5G雾计算节点的终端接入方法

说明书

本发明提出了一种基于5G雾计算节点的终端接入方案，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；步骤4）选择适当的惩罚因子和控制策略最优化目标函数；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，本发明综合考虑了雾计算系统的吞吐量、平均等待时间等参数，构建了更实际的效用函数，并依据该效用函数，实现有效的终端接入方案，可用于互联网通信中。

技术领域

本发明涉及一种新型雾节点队列迭代策略方案，具体的说是一种基于5G雾计算节点的终端接入方法，属于互联网通信技术领域。

背景技术

高数据率移动宽带设备的激增——特别是智能手机的加速采用，使得通过移动网络传输的流量呈指数增长，这是5G研发工作的核心推动力。如今我们正处于5G研究工作达到顶峰的时代，即第一个试点5G网络实施的时期。2020年进行商用的部署的5G网络，预计能够满足现有移动互联网流量500～1000倍的需求，峰值理论传输速率可达10Gbit/s。与现有的网络设施和设计相比，未来的5G系统需要：能够为终端用户提供移动宽带服务的智能设备，无处不在的移动性，强大的移动云计算(MCC)功能，雾计算功能，端到端的通信，更高的网络利用率和一些其他功能。最重要的是，提供高质量的服务(QoS)支持、更快的计算能力、更高的能量利用效率和超低延迟。

雾计算作为未来5G网络的重要组成部分，是一种面向物联网(IoT)的分布式计算基础设施，可将计算能力和数据分析应用扩展至网络“边缘”，它使客户能够在本地分析和管理数据，从而通过联接获得即时的服务。雾计算具有极低延迟、分布式和高移动性等优点具有很高的研究价值。

本发明基于雾无线访问网络(F-RAN)模型和二阶李雅普诺夫最优化方程，通过二阶李雅普诺夫方程加控制变量的方式进行算法优化，并且提出基于本优化算法的最大吞吐量、平均队列延迟、和能量效率参数。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于5G雾计算节点的终端接入方法，综合考虑了雾计算系统的吞吐量、平均等待时间等参数，构建了更实际的效用函数，并依据该效用函数，实现有效的终端接入方案。

本发明的目的是这样实现的：一种基于5G雾计算节点的终端接入方法，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：

最大化：

约束条件：1.

2.

3.

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；

步骤4)选择适当的惩罚因子和控制策略最优化目标函数：

最小化：

约束条件：1.

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。

作为本发明的进一步限定，步骤2)具体包括：