[發明專利]一種公平感知任務調度和資源分配方法

有效

• 申請號: 202110744708.8
• 申請日: 2021-07-01
• 公開（公告）號: CN113472426B
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發明（設計）人: 趙明雄;王子睿;楊昭杰;肖一明;張賢琪;張榕倩
• 申請（專利權）人: 云南大學
• 主分類號: H04B7/185
• 分類號: H04B7/185;H04W16/10;H04W52/34;H04W72/04
• 代理公司: 成都市鼎宏恒業知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 51248
• 代理人: 謝敏

本發明涉及一種公平感知任務調度和資源分配方法，通過聯合優化無人機的軌跡和資源分配，以及用戶的任務決策和比特調度來最小化無人機的能耗。該問題被表述為具有強耦合變體的混合整數非線性規劃問題，并進一步轉化為三個更易于處理的子問題：1)軌跡優化，2)任務決策和比特調度，3)無人機的資源分配。本案需要保護的主要是新提出的基于罰函數法來降低計算復雜度的算法，提高能源效率，減少端到端的延遲。

技術領域

本發明屬于任務調度和資源分配方法技術領域。

背景技術

隨著物聯網(IoT)的快速發展和5G的大規模商用，包括人臉識別、在線虛擬現實(VR)、自動駕駛汽車等在內的大量計算密集型和時延敏感的應用得到越來越多的部署在資源有限的物聯網終端設備(TD)上。然而，TDs的資源需求和限制之間的明顯差距極大地阻礙了這些新應用的廣泛部署。作為對這一困境的回應，一種新興的計算范式移動邊緣計算(MEC)被提出，以在網絡邊緣的TD附近提供具有更好傳輸質量的信息基礎設施。面對這一問題，移動邊緣計算(MEC)是一種新興的計算范式，旨在為靠近網絡邊緣TD的信息基礎設施提供更好的傳輸質量。因此，IoT、TD可以將其應用程序卸載到附近的MEC服務器以執行以節省能源。此外，通過將計算和緩存資源放置在數據生成位置附近，MEC有望大大減少應用程序響應延遲并減輕核心網絡的負擔。

此外，為克服網絡基礎設施不足地區計算、傳輸和存儲資源不足的問題，無人機被廣泛用作空中MEC服務器，為災害響應、公共安全、和邊界監控場景，因為它們具有出色的移動性、靈活性和成本效益。因此，作為服務資源短缺地區的可行架構，無人機驅動的MEC近年來備受關注。在基于無人機的MEC范式中，通過動態調整其軌跡，無人機可以簡單地作為空中基站或通信中繼，實現遠程無線傳輸或互聯網訪問。在更普遍采用的場景中，無人機同時向多個地面接點(GN)提供計算和緩存服務。具體來說，GN可以將其任務卸載到MEC服務器承載的無人機進行處理或緩存，以減輕其自身具有特定服務質量(QoS)要求的處理和存儲壓力。

為了克服網絡基礎設施不足地區計算、傳輸和存儲資源短缺的問題，無人機(UAV)已經由于其出色的移動性、靈活性和成本效益，被廣泛用作空中MEC服務器，在災害響應、公共安全和邊境監控場景中提供信息服務。因此，作為服務資源短缺地區的可行架構，無人機驅動的邊緣計算(MEC)近年來備受關注支持。然而，無人機有限的電池容量限制了其續航時間，電動無人機的續航時間通常在數小時甚至數分鐘左右，而不考慮任務執行的能耗。尤其是在單UAV場景中，UAV對能量消耗更為敏感，因為單點故障可能會關閉整個服務。因此，UAV的節能是設計高效資源分配和調度算法的首要任務之一。

發明內容

本發明正是為了解決上述問題缺陷，提供一種支持無人機的移動邊緣計算網絡中的公平感知任務調度和資源分配方法。本發明采用如下技術方案實現。

在上述背景下，旨在通過聯合優化無人機的軌跡和資源分配，以及用戶的任務決策和比特調度來最小化無人機的能耗。該問題被表述為具有強耦合變體的混合整數非線性規劃問題，并進一步轉化為三個更易于處理的子問題：1)軌跡優化，2)任務決策和比特調度，3)無人機的資源分配。

本發明正是針對上述技術缺陷，提出了一種迭代算法來按順序處理它們，而本發明的主要貢獻就在于：

·考慮到計算和緩存能耗的權衡，提出了一種公平感知的任務調度和資源分配方案，以確保不同卸載服務之間的公平性。

·對于本地計算、計算或緩存任務卸載等不同操作，引入了另一個公平性的算法，以保證要處理的最小比特數，并限制上傳到無人機的最大比特數。

·通過利用連續凸逼近(SCA)和塊坐標下降(BCD)方法來解決公式化的MINLP問題，推導出具有雙循環的迭代算法。此外，由于內循環中BB算法的復雜度較高，提出了一種基于懲罰方法(PM)的算法來降低其復雜度，可以節省88％以上的運行時間，這與BB相比取得比較滿意的效果性能。仿真結果表明，與其他基準相比，提出的算法可以幫助節省17.7％–54.6％和78.9％–91.9％的能耗。