[发明专利]一种基于无线供能边缘网络的任务调度方法

说明书

本发明公开了一种基于无线供能边缘网络的任务调度方法，包括：假设一共有N个用户终端，定义用户的卸载决策、选择卸载到边缘服务器的用户终端的任务执行顺序、选择在本地的用户任务执行顺序；每个用户终端先进行能量采集和任务处理，专用能量站通过无线能量传输的方式为所有的边缘用户终端进行供能；每个用户终端进行本地计算任务或者将任务卸载到边缘服务器进行计算，采用改进的约翰逊算法对用户终端的卸载决策以及任务调度进行求解；采用黄金分割法求解出最优的无线供电的时间；交替迭代使用，收敛得到最优解。本发明对每个用户任务请求进行卸载决策以及任务调度，大幅度降低了计算复杂度，实现整个系统用户终端完成时延的最小化目标。

技术领域

本发明涉及一种基于无线供能边缘网络的任务调度方法，属于无线供能通信网络的技术领域。

背景技术

近些年来，随着物联网、人工智能和虚拟现实等技术的发展，高能耗的计算密集型业务不断增长，计算密集型应用和资源受限的移动计算系统之间的冲突给未来移动业务的发展带来了前所未有的挑战。为了应对这一挑战，通常采用的是移动云计算技术MCC，将移动终端上的计算任务卸载到资源丰富的远端云完成。然而，传统的MCC方法具有通过广域网的数据传输引起的长延迟和低可靠性的缺点。近些年，可以在移动用户附近提供云计算能力的移动边缘计算MEC被提议作为5G的关键技术之一。将用户的计算任务卸载到邻近的MEC服务器，即移动边缘计算卸载，被认为是解决上述挑战的一个有前途的解决方案。与传统的MCC方案相比，边缘计算可以实现更低的延迟和更高的可靠性，已经成为研究热点，该技术的关键研究用户的计算卸载以及计算资源和通信资源的分配，计算卸载分为部分卸载和完全卸载两种形式，卸载目标服务器也包括边缘服务器和远端云服务器。同时得益于无线能量传输技术(WPT)的发展，无线供能的MEC网络受到越来越多的关注，无线供能通信网络指在用户设备附近部署专门的能量供应站，为附近的用户进行无线能量传输，关键点在于无线供能的时隙分配，使得边缘用户能最大化利用采集到的能量进行任务的执行。

无线供电技术和移动边缘计算中的计算卸载技术至关重要，人们已经进行了一些研究，但是大多数研究都是无线供能的时间是固定的，同时均假设边缘服务器的计算能力是无限的，忽略了MEC服务器的计算时延。例如文献[16]L.Huang,S.Bi and Y.-J.A.Zhang,Deep Reinforcement Learning for Online Computation Offloading inWireless Powered Mobile-Edge Computing Networks,in IEEE Transactions onMobile Computing,vol.19,no.11,pp.2581-2593,1Nov.2020.中研究了边缘计算网络下，基于无线供能用户的最大卸载效率，但是在任务卸载过程中，忽略了任务的传输时延，这并不符合实际情况。文献[21]Y.Mao,J.Zhang,and K.B.Letaief,“Joint task offloadingscheduling and transmit power allocation for mobile-edge computing systems,”in Proc.IEEE Wireless Commun.Netw.Conf.(WCNC),2017,pp.1–6则只考虑用用户卸载情况下的任务调度情况，没有关注用户本地的计算情况。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中，无线供能情况下移动边缘服务器的计算时忽略了任务的计算时延或传输时延的问题，提供一种基于无线供能边缘网络的任务调度方法，在无线供能的条件下，充分利用采集到的能量进行本地计算或者卸载到边缘网络进行计算，实现整个系统用户终端完成时延的最小化目标。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：

一种基于无线供能边缘网络的任务调度方法，包括以下步骤：