[發明專利]基于超密集網絡下MEC計算卸載與資源分配方法

在審

• 申請號: 202210912312.4
• 申請日: 2022-07-29
• 公開（公告）號: CN115174579A
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 劉迪;楊東;崔逸群;劉超飛;呂珍珍;畢玉冰;肖力煬;朱博迪;劉驍;王文慶;鄧楠軼;董夏昕;介銀娟;朱召鵬;崔鑫;王藝杰
• 申請（專利權）人: 西安熱工研究院有限公司;華能集團技術創新中心有限公司
• 主分類號: H04L67/10
• 分類號: H04L67/10
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 錢宇婧

本發明公開了一種基于超密集網絡下MEC計算卸載與資源分配方法，包括：構建處理計算任務的計算執行模型；基于處理計算任務的計算執行模型，建立優化目標為最小化所有移動用戶設備系統加權總開銷的問題模型；利用深度強化學習的Dueling?DQN算法求解所述優化目標為最小化所有移動用戶設備系統加權總開銷的問題模型，再根據求解結果進行MEC計算卸載與資源的分配，該方法能夠實現MEC計算卸載與資源的分配。

技術領域

本發明屬于移動通信技術領域，涉及一種基于超密集網絡下MEC計算卸載與資源分配方法。

背景技術

移動互聯網和物聯網的快速發展，帶動了移動通信業務需求的爆發式增長。預計5G時代的全球移動數據流量將達到4G時代的1000倍以上。移動通信需求的增長意味著連接到無線網絡的移動設備也將迅速增長。大規模的移動設備通信導致接入點日益密集。超密集網絡(UDN)應運而生。此外，移動用戶設備也變得更加智能。智能移動設備催生了自動駕駛、互動游戲、虛擬現實和增強現實等各種新興服務。但是更多企業需要更高的計算要求，為了實現便攜性，移動設備犧牲了一定的性能，無法完全滿足智能交互應用對時延、能耗等的要求。移動邊緣計算(MEC)被認為是解決這些問題的一種很有前途的技術。MEC允許在節點上執行計算任務，從而使資源受限的移動設備可以實時執行計算密集型和數據密集型應用程序。

為了支持日益增長的寬帶業務需求，小型蜂窩密集部署已成為即將到來的第五代蜂窩網絡的一種有效解決方案。這種蜂窩網絡的新范式被稱為超密集網絡(UDN)。蜂窩無線網絡的迅速發展促使我們關注新興技術，這些技術對提高網絡性能至關重要。隨著新的5G蜂窩通信的出現，網絡的復雜性變得更具挑戰性。密集網絡一直被認為是5G系統的主要核心。在不喪失通用性的前提下，UDN是滿足2020年及以后超高流量主要需求的關鍵技術。通過密集部署小單元，尤其是在城市地區，可以顯著提高頻譜復用系數，從而提高網絡容量。適合UDN場景的場景有住宅區、體育場、地鐵、公寓和校園等。對于每個場景，都會有不同類型的服務:高清電視、視頻會議、在線游戲、增強/虛擬現實、視頻直播服務、云存儲、高清圖像上下加載、智能家居控制等。

UDN可以滿足海量移動用戶設備的接入，提高網絡容量。MEC可以實時處理計算密集型和數據密集型任務。UDN和MEC的結合可以為更多的終端提供即時計算能力，既能滿足任務對計算能力的要求，又能降低終端處理任務的能耗。此外，還避免了將任務卸載到延遲高的遠程云的缺點，但是現有技術中并為根據相關MEC計算卸載與資源分配的技術。

發明內容

本發明的目的在于克服上述現有技術的缺點，提供了一種基于超密集網絡下MEC計算卸載與資源分配方法，該方法能夠實現MEC計算卸載與資源的分配。

為達到上述目的，本發明所述的基于超密集網絡下MEC計算卸載與資源分配方法包括：

構建處理計算任務的計算執行模型；

基于處理計算任務的計算執行模型，建立優化目標為最小化所有移動用戶設備系統加權總開銷的問題模型；

利用深度強化學習的Dueling-DQN算法求解所述優化目標為最小化所有移動用戶設備系統加權總開銷的問題模型，再根據求解結果進行MEC計算卸載與資源的分配。

構建處理計算任務的計算執行模型的具體過程為：

超密集網絡中各移動用戶設備均具有一個計算密集型任務該任務能夠選擇通過計算卸載在MEC服務器上執行或者在本地設備上進行執行，其中，B_n表示計算任務R_n所需的計算輸入數據的大小，D_n表示完成計算任務所需的CPU周期總數，表示任務R_n的最大可容忍延遲；

構建移動用戶設備選擇本地終端處理計算任務的本地計算執行模型；

構建移動用戶設備選擇計算卸載方式處理計算任務的卸載計算執行模型。