[发明专利]一种降低物联网计算卸载能耗的方法

说明书

一种降低物联网计算卸载能耗的方法，利用下一代网络中SDN的概念和边缘计算技术搭建基于边缘云的物联网网络架构；采用排队理论计算系统中处理计算任务的平均时延以及IoT设备本地处理计算任务的平均时延；然后将面向物联网场景的基于时延约束的全局能耗最小化的问题建模成数学问题；再设计了一种基于遗传算法的卸载计算优化算法求解网络中每个设备的卸载决策以及边缘云服务器开启数量，优化资源配置，降低能耗。

技术领域

本发明属于5G网络计算卸载技术领域，尤其涉及一种降低物联网计算卸载能耗的方法。

背景技术

物联网中存在大量的无线设备，受部署环境和生产成本的影响，这些设备都存在计算能力弱和能量有限的特点。因此降低能耗、强化计算能力已经成为提高网络系统性能的关键。边缘计算被认为是最有效的解决方案之一。边缘云通过在无线接入网的边缘服务器实现云计算的功能。物联网网络中的设备节点可以卸载全部或者部分数据到就近的边缘云进行计算。一方面，通过卸载计算提高了无线设备的计算能力。另一方面，相比于传统的中心云，设备将数据传输到边缘云执行，不仅降低了设备本地计算的能耗也降低了传输的能耗。

在物联网计算卸载中，边缘云的能耗是不可忽视的。据统计，边缘云服务器的能耗大多是空载和低负载消耗的。如何降低计算卸载中的能耗(包括边缘服务器的能耗)是一个非常重要的研究问题。

发明内容

针对上述问题，本发明利用软件定义网络的思想，设计基于边缘计算的物联网网络架构，实现设备到边缘云的合理卸载以及边缘云资源的弹性控制。

为了实现上述目的，本发明提供如下的发明步骤：

一种降低物联网计算卸载能耗的方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1：网络中的任意一设备有任务需要执行时，就选择最近的基站BS发送一个任务请求，该请求包括计算任务的到达速率λ_i，每个计算任务的大小b_i，所需的CPU周期数c_i和最大容忍时延T_i，BS收集任务请求，定期发送给软件定义网络SDN控制器；

步骤2：建立联合网络排队模型，多个设备的部分计算任务经过无线网络卸载到边缘云进行计算，故网络可以看作一个由多个M/M/1排队模型并联的通信模块，然后再与一个M/M/k排队模型串联的边缘云模块组成的联合排队模型；

步骤3：计算设备通信模块的队长，计算通信模块的服务速率，即数据的传输速率，根据香浓公式求得：其中B表示信道带宽，表示设备i的发送功率，h_i表示设备i和BS之间的信道增益。根据通信模块的服务速率μ_i，求得当p_iλ_i＜μ_i通信模块稳态时，设备i稳态时通信模块的队长为：p_i表示设备i的卸载概率；

步骤4：计算求得边缘云的队长，其中k表示边缘运行服务器的数量；

步骤5：计算求得联合网络排队模型的队长L＝∑_mL_i+L_e；

步骤6：根据Little公式计算得到计算任务在这个联合网络排队模型中停留的平均时间

步骤7：本地计算模块也服从M/M/1排队模型，任务的到达速率(1-p_i)λ_i，服务速率为计算设备本地计算模块的队长为

步骤8：根据Little公式，求得到计算任务在设备i本地计算模块停留的平均时间

步骤9：计算设备端产生的能耗，本地计算产生的能耗通讯模块传输数据产生的能耗其中设表示本地处理每个CPU周期消耗的能量的功率系数，表示传输功率；