[發(fā)明專利]基于D2D通信的多任務(wù)聯(lián)合計(jì)算卸載與資源分配方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210101461.2
• 申請(qǐng)日: 2022-01-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114449490A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-05-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱琦;韓躍林
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京郵電大學(xué)
• 主分類號(hào): H04W4/70
• 分類號(hào): H04W4/70;H04W28/16
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 田凌濤

本發(fā)明公開(kāi)了基于D2D通信的多任務(wù)聯(lián)合計(jì)算卸載與資源分配方法，該方法針對(duì)本地終端存在多個(gè)具有時(shí)延需求的計(jì)算任務(wù)時(shí)，本地終端的計(jì)算資源無(wú)法按時(shí)處理完成所有計(jì)算任務(wù)的問(wèn)題，引入計(jì)算卸載機(jī)制來(lái)降低延遲及本地終端自身的開(kāi)銷。該方法基于D2D通信技術(shù)，在移動(dòng)終端密集分布的場(chǎng)景下，本地終端可將計(jì)算任務(wù)同時(shí)卸載到周圍多個(gè)閑置終端上進(jìn)行處理。該方法聯(lián)合考慮任務(wù)延遲，能耗以及卸載費(fèi)用，建立了總開(kāi)銷目標(biāo)函數(shù)，針對(duì)各任務(wù)的任務(wù)屬性選取最佳任務(wù)卸載決策，及最佳傳輸時(shí)間方案，完成本地終端上所有任務(wù)的計(jì)算需求。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于D2D通信的多任務(wù)聯(lián)合計(jì)算卸載與資源分配方法。

背景技術(shù)

移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和智能設(shè)備的快速發(fā)展為人們的日常生活提供了大量的服務(wù)應(yīng)用，但同時(shí)這些應(yīng)用也產(chǎn)生了大量的計(jì)算密集型任務(wù)。特別是隨著虛擬現(xiàn)實(shí)、人臉識(shí)別和環(huán)境交互應(yīng)用的出現(xiàn)，移動(dòng)終端設(shè)備有限的計(jì)算能力難以滿足計(jì)算量大、時(shí)延敏感的復(fù)雜任務(wù)。移動(dòng)邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing,MEC)被認(rèn)為是一種有效的技術(shù)來(lái)應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。MEC在無(wú)線接入網(wǎng)(RAN)中提供云計(jì)算能力，MEC將用戶直接連接到最近的邊緣計(jì)算服務(wù)器，這使得他們的需求可以在任何時(shí)間和任何地點(diǎn)得到滿足。通過(guò)將任務(wù)卸載到與基站相連的邊緣計(jì)算服務(wù)器，用戶可以獲得更好的應(yīng)用程序體驗(yàn)。MEC服務(wù)器具有較高的計(jì)算能力，可以在短時(shí)間內(nèi)完成任務(wù)并將結(jié)果返回給用戶。

在實(shí)際中，移動(dòng)終端分布密集，每臺(tái)設(shè)備都具有一定的計(jì)算能力，計(jì)算能力較低的用戶可以通過(guò)設(shè)備到設(shè)備(Device to Device,D2D)通信將其任務(wù)卸載給周圍的空閑設(shè)備；與MEC卸載方案相比，D2D技術(shù)可以進(jìn)一步提升用戶體驗(yàn)，充分利用移動(dòng)用戶之間的協(xié)作，并且在人群密集的場(chǎng)景中，D2D技術(shù)可以有效減緩蜂窩網(wǎng)絡(luò)的壓力。在用戶終端有多任務(wù)計(jì)算需求的場(chǎng)景下，合理的任務(wù)卸載決策與資源分配方案能夠有效的降低用戶的開(kāi)銷。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的：在于提供基于D2D通信的多任務(wù)聯(lián)合計(jì)算卸載與資源分配方法，本地終端通過(guò)將自身產(chǎn)生的多個(gè)計(jì)算任務(wù)同時(shí)卸載到周圍的多個(gè)閑置終端上，應(yīng)用該方法，減少任務(wù)延遲，本地終端能耗等方面的開(kāi)銷。

為實(shí)現(xiàn)以上功能，本發(fā)明設(shè)計(jì)基于D2D通信的多任務(wù)聯(lián)合計(jì)算卸載與資源分配方法，按預(yù)設(shè)周期執(zhí)行以下步驟，將本地終端上的計(jì)算任務(wù)卸載到該本地終端周圍具有空閑計(jì)算資源的各閑置終端，實(shí)現(xiàn)本地終端總開(kāi)銷最小化的本地終端計(jì)算任務(wù)的分配；

S1.以本地終端為中心，檢測(cè)預(yù)設(shè)范圍內(nèi)存在的閑置終端，獲取各閑置終端的計(jì)算能力f_n、能耗定價(jià)允許接受的最大能耗信道狀態(tài)g_n，其中n∈{1,2,…,N},N為閑置終端的總數(shù)；

S2.基于本地終端上各計(jì)算任務(wù)的執(zhí)行方式，構(gòu)建各個(gè)決策樣本；

S3.分別針對(duì)各決策樣本，基于各計(jì)算任務(wù)的處理延遲函數(shù)t_m，其中m∈{1,2,…,M}，M為計(jì)算任務(wù)的總數(shù)，本地終端處理決策樣本所分配各計(jì)算任務(wù)的總計(jì)算能耗函數(shù)E_loc、該決策樣本所涉及各閑置終端分別接收來(lái)自該決策樣本所分配計(jì)算任務(wù)的傳輸能耗函數(shù)其中n∈{1,2,…,N},N為閑置終端的總數(shù)，以及該各閑置終端分別接收本地終端各計(jì)算任務(wù)所對(duì)應(yīng)的收取費(fèi)用函數(shù)，確定本地終端對(duì)應(yīng)該決策樣本的總開(kāi)銷目標(biāo)函數(shù)、以及約束條件；

S4.分別針對(duì)各決策樣本，計(jì)算各決策樣本分別所對(duì)應(yīng)的本地終端與各閑置終端之間的傳輸時(shí)延上限、本地終端與各閑置終端之間的時(shí)延下限，確定在約束條件下該決策樣本所對(duì)應(yīng)的最佳傳輸時(shí)延函數(shù)；

分別針對(duì)各決策樣本，基于本地終端對(duì)應(yīng)該決策樣本的總開(kāi)銷目標(biāo)函數(shù)、約束條件、在約束條件下該決策樣本所對(duì)應(yīng)的最佳傳輸時(shí)延函數(shù)，計(jì)算本地終端對(duì)應(yīng)該決策樣本的總開(kāi)銷；

S5.以最小化本地終端總開(kāi)銷為目標(biāo)，通過(guò)預(yù)設(shè)次數(shù)的迭代，選取使本地終端總開(kāi)銷最小的決策樣本，并基于該決策樣本完成本地終端上各計(jì)算任務(wù)的分配。