[发明专利]基于D2D通信的多用户计算卸载资源优化决策方法

说明书

本发明请求保护一种基于D2D通信的多用户计算卸载资源优化决策方法，属于移动通信技术领域。所述方法包括：1、建立基于D2D通信的数据通信模型；2、分别建立任务传输和任务执行阶段包括时间和能量开销的计算开销模型；3、建立最小化整个系统所有用户计算总开销的全局优化问题；4、以计算总开销的大小为排序依据建立双边用户的偏好序列；5、基于建立的偏好序列，利用稳定匹配算法得到多用户D2D计算卸载的资源优化决策。本发明基于D2D通信的计算卸载方法有利于降低卸载时延和能量开销，利用稳定匹配算法得到计算卸载的资源优化决策，相较于随机匹配法能够有效降低系统计算总开销，并且能够以较低的计算复杂度获得非常接近最优穷举搜索法的性能。

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，特别是一种多用户通过D2D通信进行计算卸载的资源优化决策方法，是一种能够有助于改善移动通信网络计算资源紧缺，同时降低计算卸载时延和能耗的资源优化决策方法。

背景技术

随着第五代移动通信(Fifth Generation,5G)的发展和商用，越来越多的移动应用，如物联网、增强现实、视频流处理等，这类不仅需要高速数据传输并且要求强大计算资源的时延敏感的新应用正在迅速被广泛普及。为了能够足以支持这些对计算资源和时延有特殊需求的应用，移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)应运而生。MEC是一种相当有潜力的新兴5G服务方案，主要利用用户邻近的无线网络边缘设施或者大量的用户端设备协作，代替远端云计算来执行大量的通信和计算服务。与云计算相比，MEC能够在网络边缘，即无线接入网端提供与云计算相当的能力，从而用户能够以较近的距离卸载其计算任务，实现低时延且灵活的计算和通信扩展服务。

针对用户计算任务的卸载问题，大多数方法都集中于基于边缘服务器的MEC网络资源管理，即在考虑无线通信和移动计算准则下，用户可将计算任务卸载至网络边缘高速的计算服务器。MEC网络中仅利用边缘服务器的计算卸载，虽然能够使移动网络的计算性能在一定程度上得到提升，但基站端边缘服务器有限的计算资源并不能一直足以支持其覆盖范围内的所有移动设备。并且由于用户在网络中分布的随机性，尤其是对于分布在小区边缘的用户而言，基站端的边缘服务器与用户之间的距离可能会较远，从而导致较长的卸载时延。为了弥补MEC网络中的这些不足和挑战，将允许终端之间无需经过基站而直接进行通信的终端直通(Device-to-Device,D2D)融入MEC网络，利用D2D通信辅助用户计算任务卸载是一个值得关注的解决方法。

网络中大量不同种类的设备，如物联网设备、智能手机、平板电脑等，它们多样化的计算能力以及复用增益可以被利用来支持多种服务的协作计算任务执行。通过用户间协作进行计算卸载时，卸载距离的明显减少是通常被忽视的一个关键。从无线通信角度考虑，发送距离短就能以较低的功率消耗获得较高的数据传输速率，从而当用户间短距离进行任务卸载时就能够减少卸载时延和能量消耗。考虑到D2D卸载的优势，基于D2D通信辅助的卸载决策方法受到关注，但目前大多数D2D辅助的计算卸载决策其算法的计算复杂度都非常高，并且优化目标以最小化时延为单一目标居多，但D2D设备的能耗也是需要考虑的重点，还有一些方法仅仅只是利用了D2D卸载的概念，设备间通信仍然是采用蜂窝通信。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是将D2D通信与D2D卸载融入MEC网络形成D2D-MEC网络，在最小化系统计算总开销的基础上进一步降低用户的卸载时延和能耗。通过对计算任务在D2D传输和执行阶段的时延和能耗开销建模，以最小化包括时延和能耗的系统计算总开销为优化目标，将多用户计算任务卸载和多用户计算资源分配问题，建模为最小化系统计算总开销的整数规划问题，然后将求解该问题看作是一个D2D配对过程，利用稳定匹配算法提供一种基于D2D通信的多用户计算卸载资源优化决策方法，迭代求解D2D卸载的优化分配决策，以较低的复杂度实现系统计算总开销的最小化并提升用户体验。