[发明专利]一种基于可重构智能面的毫米波移动边缘计算系统中计算效率优化方法

说明书

本发明公开了一种基于可重构智能面的毫米波移动边缘计算系统中计算效率优化方法，采用部分卸载模式，基于最大‑最小公平性准则，建立计算效率优化模型，对基站的混合波束成形、可重构智能面的被动波束成形、每个用户的发射功率和本地中央处理器频率进行联合优化，并给出了一种基于惩罚的非精确块坐标下降的计算效率优化算法来获得上述联合优化方法；本发明所给出的联合优化方法是有效的。

技术领域：

本发明属于移动通信领域，涉及移动通信系统的资源分配方法，尤其是涉及一种基于可重构智能面的毫米波移动边缘计算系统中计算效率优化方法。

背景技术：

如今，移动通信技术和物联网技术发展迅速，移动设备数量呈现爆发式增长，如何调配有限的资源来容纳大量部署的移动设备是一个亟待解决的任务，并且各种新兴的多媒体业务对数据处理的实时性、安全性，以及传输速度也提出了一定的要求，为了满足用户服务质量，MEC技术被认为是未来通信领域中一项极具潜力的新兴技术，其主要特点是将移动计算、网络控制和存储推送至网络边缘，以便在资源受限的移动设备上实现计算密集型和延迟关键型应用。由于MEC服务器可以部署在用户设备附近，因此可以大幅降低移动设备的任务执行延迟和能量消耗，满足诸如增强/混合现实等需要大量计算的应用的计算服务要求。

移动通信技术从初始的第一代移动通信变迁至当今成熟的第四代移动通信，使用的通信频段主要聚集在300MHz到3GHz，然而有限的频谱资源难以满足日益增长的无线数据流量需求。为了提高通信容量，开发利用新的频谱资源是最有效的解决方法之一，相比传统移动通信，mmWave通信频段范围为30-300GHz，由于其丰富的频谱资源而成为一种引人瞩目的技术。

另一方面，尽管一些关键技术，如超密集网络、大规模多输入多输出通信等，可能在第五代移动通信中实现千倍级的网络容量增长以及为巨量移动设备提供无处不在的无线连接的目标，但随之而来的系统实现的高复杂性、高硬件成本和高能耗仍然是尚未解决的关键问题。因此，近年来提出的RIS就是改善上述问题的一种创新、高频谱效率和能量效率性能且经济高效的方法，RIS是由大量具有特殊物理结构的无源反射元件组成的智能表面，可通过软件定义方式控制每个反射元件接收的入射信号的相移等电磁特性，实现调节入射信号的反射相位和角度以产生期望的效果。然而，现有的对于MEC、mmWave以及RIS技术结合研究不多，特别是几乎没有针对mmWave-MEC系统的计算效率资源分配方法，基于以上讨论，本发明研究了一种基于可重构智能面的毫米波移动边缘计算系统中计算效率优化方法。

发明内容：

针对基于RIS的毫米波移动边缘计算系统，为了提高该系统的计算效率以及保证用户的公平性，本发明基于最大-最小公平性原则，最大化所有用户的计算效率的最小值，对基站的混合波束成形、RIS的被动波束成形、每个用户的发射功率和本地CPU频率进行联合优化，并给出了一种基于惩罚的非精确块坐标下降的计算效率优化算法来获得上述联合优化方法，能以多项式时间复杂度获得较好的计算效率优化方案。

本发明所采用的技术方案有：一种基于可重构智能面的毫米波移动边缘计算系统中计算效率优化方法，包括以下步骤：

步骤S1：建立基于可重构智能面的毫米波移动边缘计算系统，该系统由K个单天线用户、一个RIS和一个与高性能MEC服务器相连的毫米波基站组成，基站采用全连接式混合波束成形构架，配有N根天线、N_RF条射频链路、N个功率放大器和NN_RF个移相器，且每根天线通过一个功率放大器和N_RF个移相器连接到所有射频链路上，基站的混合波束成形由数字波束成形矩阵和数字波束成形矩阵组成，其中N_S表示数据流的数量，定义集合和A满足恒模约束，即

步骤S2：假设基站能够完全获取用户到RIS以及RIS到基站之间的信道状态信息，定义集合记第k个用户为与RIS、RIS与基站之间的信道建模为毫米波信道，考虑采用部分卸载模式，所有用户借助RIS同时向基站发送各自计算任务的数据信号，基站处经混合波束成形处理后的检测信号为：