[发明专利]多用户认知边缘计算网络中的能效优化方法

说明书

本发明公开了一种多用户认知边缘计算网络中的能效优化方法，主要解决现有复杂场景下次用户频谱接入困难、计算能效不佳的问题。其实现步骤为：1)搭建认知边缘计算网络系统模型，并根据主用户数量划分场景；2)针对多次用户单主用户场景与工作在多个不同频段的多主用户场景首先进行频谱感知，再根据感知结果协调各次用户采用时分多址方式接入频谱；对工作在相同频段的多主用户场景，各次用户直接采用时分多址接入；3)最大化次用户能效，寻找最优CPU计算频率、发送功率及接入频谱时隙长度；4)根据寻优结果设定系统工作参数实现优化。本发明能够有效提高无线频谱的利用率、次用户的计算效率，使得网络性能最佳，可用于边缘计算系统。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，进一步涉及边缘计算技术，具体为一种多用户认知边缘计算网络中的能效优化方法，可用于边缘计算系统中的海量用户接入频谱卸载 任务。

背景技术

随着信息与通信技术的蓬勃发展，无线智能设备的数量越来越多，使得无线业务量呈现爆炸式增长。5G通信系统较之前的通信系统容量提升了上千倍，频谱效率、 能量效率与平均吞吐量也提升了数十倍，同时网络时延也低至到了毫秒级。另外，5G 的目标还包括提升传统移动设备性能，以满足新的无线业务需求，如可在移动设备上 实现高复杂度低时延计算业务，例如：人脸识别、虚拟现实、自动驾驶等。然而，由 于移动设备的计算能力、存储容量有限，难以独立完成上述高复杂度低时延要求的业 务。

移动边缘计算是一种计算能力增强技术。通过将移动设备等计算能力较弱节点的部分或全部数据卸载到周边的边缘计算服务器执行，来辅助移动设备完成计算，减少 移动设备能耗，降低计算时延，提高计算效率。然而，移动边缘计算网络中移动设备 将计算任务卸载至边缘计算服务器需要频谱资源，由于可用的频谱资源短缺，使得非 授权用户很难分配到频段来卸载数据。因此，必须使用一种频谱接入机制，为移动边 缘计算网络中的非授权移动设备提供频谱接入机会。

认知无线电是具备主动寻找和接入空闲频谱的一种动态频谱接入技术。其工作原理如下：认知无线电允许未授权用户在授权用户空闲时接入授权用户频段，在授权用 户需要重新接入频段时通过主动调整发射参数，切换到新的空闲频段或在满足对授权 用户造成干扰小于干扰门限的情况下降低发送功率继续发送。使用认知无线电技术可 大幅度提升频谱利用率，提升网络容量。

Si P,Liang H,WuW等人在其发表的论文“Joint resource management incognitive radio and edge computing based industrial wireless networks”(GLOBECOM 2017-2017 IEEE Global Communications Conference.IEEE,2017:1-6)中提出了一种认知无线电- 移动边缘计算框架的三层结构，并采用认知无线电来寻找移动设备的可用无线频谱。 Li X,Fan R,Hu H等人在其发表的论文“Energy-efficientResourceAllocation for Mobile Edge Computing Aided by Multiple Relays”(IEEEInternet of Things Journal, 2021:101-130)中研究了一个认知无线电-移动边缘计算系统，移动设备由多个中继节 点辅助将数据卸载到移动边缘计算服务器，通过优化计算和通信资源的分配来最小化 移动设备和多个中继节点的总能耗，使得系统性能最优。这两种系统均考虑了单次用 户单主用户场景，然而现实场景中，面对的往往是海量场景，因此上述方法很难解决 实际问题。

发明内容

本发明目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种多用户认知边缘计算网络中的能效优化方法。通过最大化多次用户单主用户与多次用户多主用户两种场景下的次 用户能量效率，寻找各个次用户最优的CPU计算频率、发送功率以及接入频谱的时 隙长度；从而解决现实复杂场景下次用户频谱接入困难、计算能效不佳的问题，有效 提高无线频谱的利用率、次用户的计算效率，使得多用户认知边缘计算网络性能最佳。