[發(fā)明專利]一種面向任務(wù)卸載的車輛集群動(dòng)態(tài)生成方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211081408.7
• 申請(qǐng)日: 2022-09-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115426683A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-12-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 沈茹婧;李偉;高明晉;石晶林
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所
• 主分類號(hào): H04W28/08
• 分類號(hào): H04W28/08;H04W28/06;H04W4/40;H04W4/08;H04W72/04
• 代理公司: 北京泛華偉業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11280
• 代理人: 王勇

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種面向任務(wù)卸載的車輛集群動(dòng)態(tài)生成方法，該方法包括在每個(gè)時(shí)隙執(zhí)行如下步驟：S1、獲取當(dāng)前時(shí)隙能通過(guò)無(wú)線通信交互的多個(gè)車輛的信息，并從中確定可對(duì)外提供計(jì)算服務(wù)的多個(gè)服務(wù)車以及向這些服務(wù)車卸載任務(wù)的多個(gè)成員車；S2、初始化所有成員車的卸載方案；S3、基于預(yù)定的約束條件對(duì)當(dāng)前的卸載方案進(jìn)行多輪迭代優(yōu)化以最小化所有成員車的任務(wù)處理總時(shí)延，以得到最終卸載方案，其中，所述最終卸載方案指示每個(gè)成員車是否向相應(yīng)服務(wù)車卸載任務(wù)的卸載決策、卸載比例以及傳輸卸載任務(wù)的傳輸功率；S4、根據(jù)最終卸載方案建立一個(gè)或者多個(gè)集群，其中，每個(gè)集群中包含一個(gè)服務(wù)車以及向該服務(wù)車卸載任務(wù)的一個(gè)或多個(gè)成員車。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及車輛邊緣計(jì)算領(lǐng)域，具體來(lái)說(shuō)涉及車載任務(wù)卸載與集群生成領(lǐng)域，更具體地說(shuō)，涉及一種面向任務(wù)卸載的車輛集群動(dòng)態(tài)生成方法。

背景技術(shù)

隨著車聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大量計(jì)算密集、對(duì)時(shí)延敏感的新型車載應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，如自動(dòng)駕駛、自動(dòng)導(dǎo)航等。這些應(yīng)用通常需要大量的計(jì)算資源和實(shí)時(shí)的回應(yīng)，這對(duì)計(jì)算能力受限的車輛帶來(lái)了挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，車載邊緣計(jì)算(Vehicular Edge Computing，VEC)作為一種有前景的技術(shù)被提出。在VEC中，計(jì)算能力受限的車輛通過(guò)將計(jì)算任務(wù)卸載至具有空閑計(jì)算資源的周邊車輛執(zhí)行，可以拓展自身的計(jì)算能力，從而滿足新型車載應(yīng)用低時(shí)延的需求。然而車聯(lián)網(wǎng)具有高速移動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓臁o(wú)線信道時(shí)變等特點(diǎn)，因此，如何在動(dòng)態(tài)變化的車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中進(jìn)行穩(wěn)定的車載任務(wù)卸載是一個(gè)值得深入研究的問(wèn)題。集群可以作為解決此問(wèn)題的方法之一，車輛集群就是將多輛車按照一定的規(guī)則劃分為不同的組，每一組即為一個(gè)集群。

現(xiàn)有針對(duì)車輛集群方面的研究，以參考文獻(xiàn)[1]為代表的方案則是將速度相似的車輛劃分為一個(gè)集群，以此來(lái)保持集群內(nèi)車輛較長(zhǎng)時(shí)間的連接；以參考文獻(xiàn)[2]為代表的方案則是根據(jù)車輛間的距離形成的集群；以參考文獻(xiàn)[3]為代表的方案是根據(jù)大尺度衰落信息將移動(dòng)車輛劃分為多個(gè)集群，同一集群內(nèi)的車輛可以實(shí)現(xiàn)最小的干擾，然而，實(shí)際應(yīng)用中利用車輛的速度，車輛間的距離，路徑損耗等單一的一個(gè)約束條件未充分考慮實(shí)際車聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中的影響穩(wěn)定集群形成的因素，生成集群并不能較好地保證集群通信質(zhì)量的穩(wěn)定性，且未考慮集群中任務(wù)處理卸載等問(wèn)題。

最后，針對(duì)集群的任務(wù)卸載方面的研究，現(xiàn)有方案中，根據(jù)建立的固定集群，集群中每輛有服務(wù)需求的成員車都以固定的傳輸功率選擇把任務(wù)全部卸載或者本地執(zhí)行，然而這種方式太過(guò)于簡(jiǎn)單且未考慮任務(wù)執(zhí)行效率，又或是以參考文獻(xiàn)[4]為代表的方案則在滿足時(shí)延約束的條件下通過(guò)最小化VEC系統(tǒng)的能耗來(lái)選擇任務(wù)卸載策略，考慮了多車輛行駛過(guò)程中有服務(wù)需求的車輛可以將產(chǎn)生的任務(wù)卸載至附近集群內(nèi)的服務(wù)車輛。然而該方案是基于已經(jīng)固定的集群進(jìn)行任務(wù)卸載，集群的生成和任務(wù)卸載也未考慮任務(wù)卸載后的執(zhí)行效率。

參考文獻(xiàn)：

[1]R.Ahmed and F.H.Kumbhar,“V C3:A novel vehicular compatibility-based cooperative communication in 5g networks,”IEEE Wireless Commun.Lett.,vol.10,no.6,pp.1207–1211,Jun.2021.

[2]D.Zhang,H.Ge,T.Zhang,Y.-Y.Cui,X.Liu,and G.Mao,“New multi-hopclustering algorithm for vehicular ad hoc networks,”IEEETrans.Intell.Transp.Syst.,vol.20,no.4,pp.1517–1530,Apr.2019.

[3]S.Gyawali,Y.Qian,and Q.Hu,R,“Joint resource allocation andtrajectory optimization for multi-uav-assisted multi-access mobile edgecomputing,”IEEE Global Commun.Conf.(GLOBECOM),Dec.2019.