[发明专利]一种基于GS算法的资源分配方法

摘要

本发明属于通信5G以及边缘计算技术领域，具体的说是一种基于GS算法的资源分配方法。本发明的基本思路是在一个小基站放置一个MEC服务器来为该微小区的蜂窝用户提供边缘计算服务，同时蜂窝用户可以按照待执行任务的特性来选择与宏基站相连的云计算服务。本发明的有益效果为，本发明的方法复杂度低，保证了用户的通信需求，可以为用户匹配合适的计算服务，提高时延性能。

主权项

1.一种基于GS算法的资源分配方法，该方法用于超密集组网的蜂窝系统，设定系统中具有一个与云计算服务器连接的中心宏基站MSB，以及若干个小基站SBS，每个SBS放置了一个边缘计算服务器；每个小基站接入的蜂窝用户数为N，有K个独立的子信道可供分配，每个用户都有一个待执行任务，每个任务有两个属性：输入数据量与CPU执行周期数，且每个任务可以选择在本地执行、边缘计算MEC服务器上执行或者云计算服务器上执行，设定用户，MEC服务器，云计算服务器的计算能力分别为：定义计算三种卸载情况的时延的方法为：其中，α_i为用户i的任务的输入数据量，β_i为用户i的任务的执行周期数，B为子信道带宽，σ²为热噪声功率，P为用户发射功率，H(i,j)为信道矩阵，第i行第j列的元素表示用户i在信道j上的增益，d_i为用户i与SBS的距离，γ为大尺度衰落系数；并设定在开始的时候，用户i的MEC资源分配方式为：用户i按照其卸载量占总卸载量的比例来分配MEC资源；其特征在于，所述资源分配方法包括以下步骤：S1、计算时延：先为每个用户计算每个信道的时延，即每个用户对应的每个信道通过比较MEC卸载和云计算的时延选择时延小的作为该用户在该信道下的卸载方式，然后为每个用户计算本地卸载时延S2、创建GS算法所需的两个矩阵：(1)用户优先级矩阵，衡量指标是时延：将所有用户所有信道下的时延以及本地卸载时延放到一个矩阵里，即矩阵的横轴代表用户，纵轴最后一列，即第K+1列代表本地卸载时延，第一列到倒数第二列代表每个信道的时延，每个信道采用的是MEC服务器执行与云端执行其中的一种；创建好第一个矩阵后，对其进行每个用户的优先级的排序，即每个用户按照时延大小进行升序排列，得到用户的优先级矩阵，该矩阵的每个元素为信道的索引值；(2)信道优先级矩阵，衡量指标是卸载量：该矩阵的横轴代表信道，纵轴代表第一个用户到最后一个用户的卸载量大小；第二个矩阵创建好之后，对每个信道对应的每个用户的卸载量进行降序排列，得到了信道的优先级矩阵，该矩阵的每个元素为代表用户的索引值；S3、运用GS算法进行资源分配，同时得到每个用户的卸载方式、信道分配和时延，具体为：先遍历用户优先级矩阵的第一列，假如还有用户没有确定卸载方式，则在用户优先级矩阵中为该用户选择最优的卸载方式；假如选择的是MEC或者云计算的某个信道，并且该信道在此之前已经被另外的用户分配了，于是比较信道优先级矩阵里该信道倾向于哪个用户，即排序排在前面的用户优先级高于另一个用户从而该信道归它所有，另一个用户在此步骤将不会得到信道；假如有多个用户占用多个信道，从而导致占用的信道数大于信道总数，则比较这些用户的卸载量，选择卸载量最好的那些用户来占用信道，其余的用户均采用本地卸载的方式；重复步骤S3，直到所有用户都分配到卸载方式；S4、为使用MEC卸载方式的每个用户重新分配MEC资源：根据确定的使用MEC卸载方式的用户，这些用户的MEC资源按照卸载量的大小按比例来分配，即该用户的卸载量占所有使用MEC卸载方式的用户的总卸载量的比例是多少，该用户就分得多少比例的MEC资源，据此更新将更新后的参数代入到式中，即可得到使用MEC卸载的每个用户的时延。