[发明专利]快速评估边缘计算网络中非均匀访问用户平均时延的方法

说明书

本发明公开了一种快速评估边缘计算网络中非均匀访问用户平均时延的方法，结合排队论和随机几何理论对该移动边缘计算模型中用户平均时延性能进行了分析，提出了一种用于快速计算此通信系统中用户平均时延的方法。运用该方法，可以准确快速地评估出系统中用户平均延时违反概率、以及揭示网络中流量密度对用户延时违反概率的影响。

技术领域

本发明涉及无线通信中的移动边缘计算技术领域，特别是一种快速评估边缘计算网络中非均匀访问用户平均时延的方法。

背景技术

在5G时代，边缘计算将更快速的发展，并在更大程度上展示出其价值和作用。用户面网元的下沉，让5G网络能够和边缘计算资源无缝衔接起来，为边缘计算技术的日益精进注入了有力的动力。与此同时，边缘计算在5G领域中的应用，更好的契合了5G的低时延、大带宽、大连接的业务需求，为其奠定了更加扎实的技术基础，为边缘应用提供了云服务以及IT环境服务。和集中部署模式相比，边缘计算从根本上排除了时延长、汇聚流量大等困扰，为实时性要求的业务提供了更有力的支持。作为5G的关键使能技术，移动边缘计算通过将计算能力从云端下沉到网络边缘侧，从而在网络边缘为用户提供所需服务和云端计算功能，在保障业务服务质量的同时进一步降低通信时延。

而对于通信系统中时延的分析大致分为两种方法：宏观视图、微观视图。微观视图从应用级数据包的层面对流量进行统计分析，并结合随机几何理论和排队论对部署有双核服务器的移动边缘计算网络用户时延违反概率进行了分析。

随机几何理论可以有效地刻画网络中大规模节点位置信息的随机分布，当网络节点在一定区域内呈现随机分布时，泊松点过程(PPP)既可以准确得描述节点的随机分布特征，又能够为得到网络性能指标的数学解析解提供条件。

排队论通过对顾客到达过程、到达率、服务台服务过程、服务效率以及服务台数等参数进行抽象建模，运用马尔可夫链和生灭过程对系统排队队长、用户平均时延等性能进行分析。

在现实生活中，用户在每个时隙都向移动边缘计算服务器发送计算任务请求的假设并不贴合实际情况，用户在每个时隙以一定概率发送计算请求的边缘计算网络模型更符合实际情况。时延是评价网络性能的重要指标，时延关键型应用(如无人机的控制和触觉式互联网)对时延有着高的要求，在对无线网络的分析过程中，对时延的分析至关重要。点对点的时延已经得到很好的研究，多点到多点的时延还在研究中，多点到多点的时延分析更为复杂，受到流量、路径损耗和接入控制协议等多种因素的影响。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种快速评估边缘计算网络中非均匀访问用户平均时延的方法，准确快速地评估出系统中用户平均延时违反概率、以及揭示网络中流量密度对用户延时违反概率的影响。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

根据本发明提出的一种快速评估边缘计算网络中非均匀访问用户平均时延的方法，包括以下步骤：

步骤1、基于边缘计算网络模型，边缘计算网络模型中的用户在每个时隙向服务器发送计算请求的概率在[ε_min,ε_max]区间内服从均匀分布，用户计算任务到达过程满足泊松流的三个条件，运用M/Er/1/∞排队模型对用户平均时延进行分析，其中M表示计算请求的到达率服从负指数分布，Er表示服务率服从r阶爱尔兰分布，1表示排队过程为单队列，∞表示潜在服务数量和截止队长为无穷，排队过程不拒绝；

k层服务器的平均数据包到达率为：