[發明專利]一種云邊協同下時延最優化的計算任務卸載方法及裝置

在審

• 申請號: 202110229352.4
• 申請日: 2021-03-02
• 公開（公告）號: CN112996056A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 李世豪;繆巍巍;曾锃;韋磊;蔣承伶;王傳君;張明軒;張廈千;張震
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司信息通信分公司;國網江蘇省電力有限公司
• 主分類號: H04W28/08
• 分類號: H04W28/08;H04W72/04;H04W16/22;H04L29/08
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 張賞

1.一種云邊協同下時延最優化的計算任務卸載方法，其特征在于，包括：

建立以最小化任務總時延為目標的云邊協同計算卸載模型；所述任務總時延由移動終端向邊緣節點傳輸任務的傳輸時延，由邊緣節點向云端傳輸任務的傳輸時延，任務在邊緣節點的處理時延和任務在云端的處理時延構成；所述云邊協同是指移動終端任務將一定任務分配比例計算量卸載至邊緣節點處理，并將剩余計算量卸載至云端處理；

將所述云邊協同計算卸載模型分解成兩個獨立的子模型，分別對應移動終端上傳給邊緣節點計算任務的鏈路時隙分配，以及邊緣節點和云端的計算資源分配；

分別求解兩個子模型，得到云邊協同下時延最優化的任務分配比例、鏈路時隙分配以及邊緣節點和云端的計算資源分配方案。

2.根據權利要求1所述的一種云邊協同下時延最優化的計算任務卸載方法，其特征在于，所述建立以最小化任務總時延為目標的云邊協同計算卸載模型，包括：

P₁:

其中，為任務在邊緣節點的處理時延，為任務在云端的處理時延，為i移動終端向j邊緣節點傳輸任務的傳輸時延，為j邊緣節點向云端傳輸任務的傳輸時延，L_j,i是由i移動終端產生的被j邊緣節點處理的計算任務的數據大小，C_j,i代表處理一比特需要的CPU cycle數，λ_j,i為i移動終端卸載至j邊緣節點的任務分配比例，τ_j,i為i移動終端至j邊緣節點的分配時隙，為j邊緣節點分配給i移動終端的計算資源，為云端分配給i移動終端的計算資源，W_j為j邊緣節點給所有移動終端的回程網絡帶寬，R_j,i＝E_h{r_j,i}是期望信道能力，r_j,i為i移動終端向第j個基站傳輸任務的最大數據傳輸速率，T表示TDMA幀的長，I_j表示第j個基站連接的用戶數，J表示基站個數，每個基站部署一個邊緣節點，β_j,i表示任務的緊急程度和重要程度的影響因子，滿足，

所述云邊協同計算卸載模型需滿足約束條件：

其中，F^c和分別代表云端和j邊緣節點的最大可用計算資源。

3.根據權利要求2所述的一種云邊協同下時延最優化的計算任務卸載方法，其特征在于，移動終端向基站傳輸任務的最大數據傳輸速率根據香農定理計算：

其中，表示i移動終端使用第n個時隙向第j個基站傳輸任務的最大數據傳輸速率，B表示移動終端到邊緣節點的帶寬，p_j,i表示i移動終端到第j個基站的傳輸能力，表示i移動終端到第j個基站信道容量，σ_j表示第j個基站的噪聲。

4.根據權利要求2所述的一種云邊協同下時延最優化的計算任務卸載方法，其特征在于，將所述云邊協同計算卸載模型分解成兩個獨立的子模型，包括：

子模型P₂最小化所有的移動終端傳輸任務數據至連接基站的時延：

P₂:

子模型P₃最小化所有任務在邊緣節點和云端的計算時延：

P₃:

5.根據權利要求4所述的一種云邊協同下時延最優化的計算任務卸載方法，其特征在于，還包括：

根據Cauchy-Buniakowsky-Schwarz不等式求解子模型P₂，得到移動終端上傳給邊緣節點計算任務的鏈路時隙：

其中，為i移動終端上傳給j邊緣節點計算任務的最優鏈路時隙。