[发明专利]多用户认知边缘计算网络中的能效优化方法

权利要求书

1.一种多用户认知边缘计算网络中的能效优化方法，包括如下步骤：

(1)搭建由M个主用户、K个次用户以及一个搭载了边缘计算服务器的认知次基站构成的认知小蜂窝网络；其中K大于1，令Ω_M＝{1,2,...,m,...,M}与Ω_K＝{1,2,...,k,...,K}分别表示主用户集合和次用户集合，m和k分别表示第m个主用户和第k个次用户；

(2)判断认知小蜂窝网络中主用户个数：

若主用户个数M＝1，则判定为多次用户单主用户场景，继续执行步骤(3)；

若主用户个数M＞1，则判定为多次用户多主用户场景，直接执行步骤(4)；

(3)获取多次用户单主用户场景下的最优优化变量：

(3.1)认知次基站对无线信道环境进行频谱感知，获取主用户专用频谱的感知信道状态j∈{0,1}，记实际信道状态为i∈{0,1}；其中0表示主用户信道空闲，1表示主用户信道占用；

(3.2)各个次用户采用时分多址机制接入主用户频谱，假设第k个次用户有一个具有Q_k比特的计算任务，将该计算任务的一部分传输到认知次基站进行卸载计算，另一部分进行本地计算；得到第k个次用户的平均计算比特数R_ave,k、平均能耗E_ave,k以及对主用户造成的平均干扰I_ave,k；且R_ave,k≥Q_k，I_ave,k小于等于主用户的干扰容限I_th；

(3.3)根据下式获取第一场景任务计算效率E_CE：

(3.4)构建第一场景最优任务计算效率表达式：

其中，优化变量为第一场景次用户的发送功率第一场景次用户的本地计算CPU频率第一场景次用户接入频谱的时间长度P_k,j、f_k,j和β_k,j分别表示在感知信道状态为j的情况下第k个次用户的第一场景发送功率、本地计算CPU频率和接入频谱的时间长度；

设定第一场景次用户满足如下约束条件：

其中e_k表示第k个次用户可用的能量，T表示一个时隙的时间长度，γ为能耗因子；β₀表示次用户频谱感知时间长度；0≤f_k,j≤f_k,max,0≤P_k,j≤P_k,max，其中f_k,max和P_k,max分别为第k个次用户的最大可用CPU频率和最大发送功率；

(3.5)最大化第一场景任务计算效率E_CE，通过变量替换、Dinkelbach算法将表达式转换为凸表达式，然后使用拉格朗日对偶分解算法以及次梯度算法对凸表达式进行求解，得到与第一场景最优任务计算效率对应的第一场景最优优化变量，即第一场景次用户的最优发送功率P^*、最优本地计算CPU频率f^*以及最优接入频谱的时间长度β^*；

(3.6)根据第一场景最优优化变量设定系统工作参数，并进入步骤(5)；

(4)获取多次用户多主用户场景下的最优优化变量：

(4.1)判断主用户是否均工作在相同频段，若是则执行步骤(4.2)，反之，等同于多次用户单主用户场景，返回执行步骤(3)；

(4.2)各次用户采用时分多址机制直接接入主用户频谱，假设第k个次用户有一个具有Q_k比特的计算任务，将该计算任务的一部分传输到认知次基站进行卸载计算，另一部分进行本地计算；得到第k个次用户的计算比特数R_k、能耗E_k以及对第m个主用户造成的平均干扰I_k,m；且R_k≥Q_k，I_k,m小于等于第m个主用户的干扰容限I_th,m；

(4.3)根据下式获取第二场景任务计算效率E_CE1：

(4.4)构建第二场景最优任务计算效率表达式：

其中，优化变量为第二场景次用户的发送功率第二场景次用户的本地计算CPU频率第二场景次用户接入频谱的时间长度其中，P_k、f_k和β_k分别表示第k个次用户的第二场景发送功率、本地计算CPU频率和接入频谱的时间长度；

设定第二场景次用户满足如下约束条件：

其中e_k表示第k个次用户可用的能量，T表示一个时隙的时间长度，γ为能耗因子；0≤f_k≤f_k,max,0≤P_k≤P_k,max，其中f_k,max和P_k,max分别为第k个次用户的最大可用CPU频率和最大发送功率；

(4.5)最大化第二场景任务计算效率E_CE1，通过变量替换、Dinkelbach算法将表达式转换为凸表达式，然后使用拉格朗日对偶分解算法以及次梯度算法对凸表达式进行求解，得到与第二场景最优任务计算效率对应的第二场景最优优化变量，即第二场景次用户的最优发送功率最优本地计算CPU频率和最优接入频谱的时间长度

(4.6)根据第二场景最优优化变量设定系统工作参数，并进入步骤(5)；

(5)系统在选定的工作参数下运行，实现系统能效优化。