[发明专利]一种移动协同计算系统的任务分配方法和设备

说明书

本发明公开了一种移动协同计算系统的任务分配方法和设备，以最小化加权的计算时延和能耗为协同计算指标，构造多用户多基站协同计算的任务分配优化目标函数，对任务分配优化目标函数进行求解，得到最优任务分解策略，根据最优任务分解策略对每个终端设备的任务进行任务分解，将各分解任务在无线设备本地处理或传输至对应的基站进行处理；解决了移动边缘服务器的计算与存储资源有限，在大规模无线设备共存的场景下，单个边缘服务器无法响应所有设备的请求，当边缘服务器处于高计算负荷时，会降低新到达的计算任务执行速度，从而影响终端用户的计算服务质量的技术问题。

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种移动协同计算系统的任务分配方法和设备。

背景技术

随着无线网络技术的盒移动终端电子设备的快速发展，涌现了从多计算密集型和低时延保证的交互性应用，如在线游戏、虚拟/增强现实等。但是，当前移动终端设备的计算能力的局限性不能满足这些应用对时延的严苛要求，同时，计算能耗对终端设备的电池能量成为了极大挑战。为保证低时延的服务质量要求和电池续航，较为成熟的云计算技术在无线终端设备日益增多和新型应用低时延要求日益严苛的现状下，大量的计算任务经无线接入网及核心网络被上传到了云端，造成了严重网络堵塞，无法保证低时延应用的部署与推广应用。

为此，作为第五代移动通信演进系统的关键技术，移动边缘计算(MEC,MobileEdge Computing)技术应运而生，得到了工业界和学术界的广泛关注。移动边缘计算技术能在靠近用户设备的网络边缘端(如蜂窝基站，Wifi接入点，网管接口等)部署计算服务器，实现在网络边缘侧处理终端用户的计算任务，为之提供类云计算服务，强化无线接入网络的计算、存储和处理等功能，从而为用户带来低能耗和低时延的优势。然而，相比于数据中心，移动边缘服务器的计算与存储资源是有限的，在大规模无线设备共存的场景下，单个边缘服务器无法响应所有设备的请求，当边缘服务器处于高计算负荷时，会降低新到达的计算任务执行速度，从而影响终端用户的计算服务质量。因此，需要对移动边缘服务器的计算与存储资源进行分配，以有效降低时延和能耗。

发明内容

本发明提供了一种移动协同计算系统的任务分配方法和设备，用于解决移动边缘服务器的计算与存储资源有限，在大规模无线设备共存的场景下，单个边缘服务器无法响应所有设备的请求，当边缘服务器处于高计算负荷时，会降低新到达的计算任务执行速度，从而影响终端用户的计算服务质量的技术问题。

有鉴于此，本发明第一方面提供了一种移动协同计算系统的任务分配方法，包括：

获取移动协同计算系统模型，所述移动协同计算系统模型包括基站和终端用户的无线设备，其中，基站为集成MEC服务器的蜂窝基站，各基站之间采用光纤链路通信模式，无线设备通过无线通信链路与基站进行信息交互和计算任务传输；

以加权的计算时延和能耗最小化为协同计算指标，构造多用户多基站协同计算的任务分配优化目标函数；

对所述任务分配优化目标函数进行求解，得到最优任务分解策略，以及对应的计算时延和能耗值；

根据所述最优任务分解策略对每个终端设备的任务进行任务分解，将各分解任务在无线设备本地处理或传输至对应的基站进行处理；

获取各分解任务返回的计算结果。

可选地，所述任务分配优化目标函数为：

T≤T_DL