[發明專利]一種基于移動邊緣計算的D2D任務分配的方法及裝置

在審

• 申請號: 201810115455.6
• 申請日: 2018-02-06
• 公開（公告）號: CN108319502A
• 公開（公告）日: 2018-07-24
• 發明（設計）人: 武繼剛;左超;王勇;陳龍
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50;H04W4/70
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

本發明公開了一種基于移動邊緣計算的D2D任務分配的方法，包括根據生成任務的目標設備所處異構網絡中各網絡設備的信息，生成任務分配方案集；獲取所述目標設備的用戶需求，所述用戶需求包括能耗指標和時延指標；根據所述能耗指標、所述時延指標和預設的指標權重對應關系，生成能耗權重和時延權重；根據所述能耗權重和所述時延權重在所述任務分配方案集中選擇最優任務分配方案；執行所述最優任務分配方案。本發明提供的方案相比現有技術中只是考慮到如何降低能耗或者時延其中一項，能夠智能調節任務分配的傾向，實現了在基于移動邊緣計算的D2D任務分配中動態調整時延和能耗，使任務分配結果更貼合用戶需要。

技術領域

本發明涉及移動通信領域，特別是涉及一種基于移動邊緣計算的D2D任務分配的方法、裝置及計算機可讀存儲介質。

背景技術

為了應對移動互聯網及物聯網的高速發展，5G技術提出了新型業務需求。由于現有終端設備處理能力很難滿足低時延、高復雜度、高可靠性的移動應用需求，極大影響了用戶體驗，為解決該問題，出現了移動云計算技術，允許終端設備將本地計算任務部分或完全遷移到云端服務器執行，從而解決了終端設備自身資源緊缺問題，并且節約了終端設備的能耗，但是這種方式具有時延較長的缺點。為了改進移動云計算的缺點，移動邊緣計算和D2D技術應運而生，成為5G的關鍵技術。

移動邊緣計算(MEC，Mobile Edge Computing)由歐洲電信標準協會于1983年率先提出。MEC系統允許設備將計算任務卸載到網絡邊緣節點，如基站、無線接入點等，既滿足了終端設備計算能力的擴展需求，又彌補了移動云計算時延較長的缺點，這使得MEC迅速成為5G的一項關鍵技術，有助于達到5G業務超低時延、超高能效、超高可靠性等關鍵技術指標。D2D(Device-to-Device)技術是指通信網絡中近鄰設備之間直接交換信息的技術，標準化組織3GPP已經把D2D技術列入新一代移動通信系統的發展框架中，成為5G的關鍵技術之一。

但是，在現有技術對移動邊緣計算的研究中，只是考慮到時延與能耗中的一項，如在同樣的時延情況下如何盡可能減小能耗，沒有給出一個能夠綜合考慮時延和能耗的方案，無法貼合用戶需要。

因此，如何在基于移動邊緣計算的D2D任務分配中動態調整時延和能耗，使任務分配結果更貼合用戶需要，是本領域技術人員需要解決的技術問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于移動邊緣計算的D2D任務分配的方法、裝置及計算機可讀存儲介質，用于在基于移動邊緣計算的D2D任務分配中動態調整時延和能耗，使任務分配結果更貼合用戶需要。

為解決上述技術問題，本發明提供一種基于移動邊緣計算的D2D任務分配的方法，包括：

獲取生成任務的目標設備所處異構網絡中各網絡設備的信息以生成任務分配方案集，以及獲取所述目標設備的用戶需求，所述用戶需求包括能耗指標和時延指標；

根據所述能耗指標、所述時延指標和預設的指標權重對應關系，生成能耗權重和時延權重；

在所述任務分配方案集中，依據所述能耗權重和所述時延權重選擇最優任務分配方案；

執行所述最優任務分配方案。

可選地，所述生成任務分配方案集具體為：

將所述信息代入李雅普諾夫優化技術的動態卸載算法以輸出所述任務分配方案集。

可選地，所述任務包括多個子任務；

所述生成任務分配方案集具體包括：

以各所述子任務的執行要求以及各所述子任務的執行順序，生成約束條件；

結合所述約束條件對李雅普諾夫優化技術的動態卸載算法進行優化，將所述信息代入優化后的李雅普諾夫優化技術的動態卸載算法以輸出所述任務分配方案集。