[发明专利]一种车联网中基于信息感知的计算卸载方法

说明书

本发明提供了一种车联网中基于信息感知的计算卸载方法。当应用于路侧单元时，该方法包括：步骤S102：接收任务发起节点的车载单元发送的任务协助请求，任务协助请求包括需求标志位；步骤S104：根据需求标志位确定任务发起节点的需求；步骤S106：当任务发起节点的需求为缺少的数据时，利用自身覆盖范围内的周边节点为任务发起节点提供所缺少的数据，以协助任务发起节点进行计算；步骤S108：当任务发起节点的需求为算力时，利用自身或其覆盖范围内的周边节点协助任务发起节点进行计算得到计算结果，并将计算结果发送至任务发起节点。本发明实施例考虑“车车协作的计算方式”，尝试通过周边节点协助任务发起节点完成任务计算，并为路侧单元减少计算负载。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种车联网中基于信息感知的计算卸载方法。

背景技术

随着无线通信技术、车联网技术的快速发展，越来越多的车载应用应运而生。一些车载应用如障碍物识别、路况分析等不仅需要大量的计算资源，对任务执行的时延也提出了更高的要求，对车辆的计算能力及通信能力带来了很大的挑战。将计算卸载应用到车载网络中一方面有效平衡了车辆的计算机通信损耗，另一方面，实现了设备间的高效协作，为上述应用提供了有效的解决方法。

现有技术中，赵海涛等作者在其发表的论文“基于DQN的车载边缘网络任务分发卸载算法”中提出了一种基于深度Q网络的计算任务分发卸载算法。该计算卸载方法根据车辆计算任务特性合理地进行优先级划分，按照划分的优先级进行计算任务的卸载，之后车辆根据其实时的通信质量完成计算卸载决策，将任务分发至路边单元协助其完成高复杂度任务的计算，实验表明该方法可以有效降低车辆任务的计算时延。但是该文献仅仅考虑将计算任务卸载至路边单元，并未考虑车间计算能力与通信能力的平衡及车车协作计算。

另外，邸剑等作者在其发表的论文“基于网联车多跳传输的移动边缘计算卸载”在车联网中提出了一种多跳传输的移动边缘计算卸载策略，该策略首先将车辆行驶分为车辆队列及自由流，并分别进行未来行驶轨迹的预测。其次基于预测的轨迹发现车辆网络实时最佳多跳传输路径，最后沿该路径将车辆计算任务卸载至移动边缘计算服务器。该计算卸载策略有效降低了任务计算时延，但与上述文献类似的，该策略同样未考虑车辆本身的计算资源与车车协作计算，无法有效利用车载计算资源，且在节点密集环境中，上述两种方法均将车载任务卸载至路边设备，会使得路边单元或路边移动边缘计算服务器计算任务过重，引起系统性能的下降。

发明内容

鉴于上述问题，提出了一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的车联网中基于信息感知的计算卸载方法。

本发明的一个目的在于提供一种可利用周边节点的计算资源、实现车车协作计算的车联网中基于信息感知的计算卸载方法。

本发明的一个进一步的目的在于通过优先选择与任务发起节点通信时间最长、最稳定的周边节点协助任务发起节点完成任务计算，保证任务完成的稳定性和质量。

根据本发明实施例的一方面，提供了一种车联网中基于信息感知的计算卸载方法，应用于路侧单元，所述方法包括：

步骤S102：接收任务发起节点的车载单元发送的任务协助请求，所述任务协助请求包括需求标志位、所述任务发起节点的信息和任务需求信息，其中，所述需求标志位包括指示算力需求的第一指定值或指示数据需求的第二指定值；所述任务协助请求是由所述任务发起节点根据自身数据量、计算能力、任务计算量和任务时延需求判断出自身无法满足任务需求情况下生成；

步骤S104：根据所述需求标志位确定所述任务发起节点的需求；

步骤S106：当所述任务发起节点的需求为缺少的数据时，利用自身覆盖范围内的周边节点为所述任务发起节点提供所缺少的数据，以协助所述任务发起节点进行计算；

步骤S108：当所述任务发起节点的需求为算力时，利用自身或其覆盖范围内的周边节点协助所述任务发起节点进行计算得到计算结果，并将所述计算结果发送至所述任务发起节点。