[发明专利]一种基于背向散射通信的主被动混合卸载方法和装置

权利要求书

1.一种基于背向散射通信的主被动混合卸载方法，其特征在于，包括：

S1：建立移动边缘计算系统模型，定义基站集合为ε＝{1，2，...，s，...，M}，用户设备集合为u＝{1，2，...，k，...，N}，基站和用户设备分别用s和k表示；

S2：确立基站和用户设备之间的匹配关系，匹配的基站s为对应的用户设备k提供携带能量的射频信号，且用户设备k通过主被动混合方式将待卸载的任务传输至基站s连接的MEC服务器上；

S3：获取各个用户设备在无线能量传输过程收集的能量；

S4：获取每个用户设备进行本地计算的能耗和所需时间，本地计算与主被动卸载过程并行；

S5：计算每个用户设备进行主被动卸载过程的能耗和传输时延；

S6：设定包括时延、传输功率、任务分配的通信限制条件，并基于S4和S5最小化所有用户设备的总能耗，以得到各个用户设备的最优卸载策略，所述最优卸载策略包括：任务划分方案、与基站的匹配选择及主动传输的发射功率；

所述通信限制条件中的

时延限制条件包括：连接到同一基站的各个用户设备的无线能量传输时间τ₀和总卸载时间不能超过时隙T；

传输功率限制条件包括：用户设备k的发射功率P_ks低于最大发射功率为P_k，max；

任务分配限制条件包括：用户设备k的任务量分配情况应满足L_a，k≥0，L_b，k≥0，0≤L_a，k+L_b，k≤A_k；L_a，k为主动传输的数据量，L_b，k为背向散射通信的数据量，A_k为用户设备k产生的任务数据量；

所述步骤S6包括：设定所述通信限制条件；通过优化用户设备k的任务划分方案L_a，k和L_b，k、发射功率P_ks及与基站s的匹配结果x_ks来最小化所有用户设备的总能耗最小总功耗对应的任务划分方案L_a，k、L_b，k、发射功率P_ks及与基站s的匹配结果x_ks即为所述最优卸载策略，τ_a，ks表示用户设备k的主动传输时延；

其中，用户设备的能耗主要包括本地计算和主动卸载两部分；在一个时隙T内，通过本地计算和主被动混合卸载完成用户设备k产生的任务数据量A_k，用户设备的CPU处理频率为f_k，CPU的能耗系数为β，为计算每比特数据所需要的CPU周期数，L_a，L_b，P分别为所有用户设备的主动传输任务量、背向散射通信任务量和发射功率组成的向量。

2.如权利要求1所述的基于背向散射通信的主被动混合卸载方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

基站s为其覆盖范围内的多个用户设备提供服务，一个用户设备仅与一个基站连接；当用户设备k在基站s的覆盖范围内且处于基站s的非重叠区域，用户设备k直接与基站s匹配，即x_ks＝1；

当用户设备k处于基站s重叠区域，则根据基站s非重叠区域的用户设备的连接数建立初始匹配，即处于多个基站重叠区域的用户设备通过比较可选基站的非重叠区域的用户连接数进行匹配选择，优先选择连接数较少的基站进行匹配，同等条件下，则选择信道质量条件更好的基站；

对于任意用户设备k满足x_ks表示基站s与用户设备k之间的连接匹配结果，x_ks＝1表示基站s和用户设备k匹配，x_ks＝0则表示基站s和用户设备k未建立匹配关系。

3.如权利要求1所述的基于背向散射通信的主被动混合卸载方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

在一个时隙T的第一阶段τ₀内，各基站以固定发射功率为与之匹配的用户设备提供携带能量的射频信号，同时用户设备收集用于后续的数据处理及卸载的能量。