[发明专利]一种面向边缘智能的车联网切片方法及装置

权利要求书

1.一种面向边缘智能的车联网切片方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：在移动边缘计算MEC辅助的车联网通信场景中，根据车联网业务的QoS、通信、计算和存储资源需求，划分交通信息服务、感知融合服务和车载娱乐服务三种网络切片类型；其中，交通信息服务和感知融合服务具有不同的计算任务量和传输业务内容大小，车载娱乐服务只传输业务内容，没有计算任务；

S2：在切片内部用户资源平均分配的前提下，根据分配给每类切片的资源大小和不同车联网业务所需的计算任务量和数据传输量大小，通过计算每个车辆用户业务的传输时延、传输能耗和计算时延、计算能耗，建立以网络全局业务时延和能耗综合最低为目标的优化函数；

S3：将步骤S2切片的资源分配优化问题建模为马尔可夫决策过程，采用深度强化学习方法得到最优的切片资源分配方案，具体为：将车联网切片的资源分配优化问题建模为马尔可夫决策过程，马尔可夫决策过程的状态包括不同切片的资源分配情况、RSU的缓存决策、每个车辆用户的业务时延和RSU的能量消耗；马尔可夫决策过程的动作是调整RSU和MEC对不同切片带宽资源、计算资源、存储资源的分配和缓存决策；马尔可夫决策过程的奖励函数为优化目标r；根据状态、动作和奖励，利用深度强化学习求得最优的切片资源分配方案。

2.根据权利要求1所述的面向边缘智能的车联网切片方法，其特征在于，所述交通信息服务包括交通信息获取及处理，所述感知融合服务包括与其他车辆或基础设施之间的传感器感知信息的融合处理，所述车载娱乐服务包括网络浏览和高清视频娱乐服务。

3.根据权利要求1所述的面向边缘智能的车联网切片方法，其特征在于，交通信息服务和感知融合服务的业务内容来源于车辆和路边单元RSU收集的待处理环境信息。

4.根据权利要求1所述的面向边缘智能的车联网切片方法，其特征在于，车载娱乐服务的业务内容在未缓存的情况下需要RSU通过回程链路从核心网获得。

5.根据权利要求1所述的面向边缘智能的车联网切片方法，其特征在于，所述的S1具体为：

在MEC辅助的车联网通信场景中，计算能力为F的MEC部署在RSU侧，RSU的存储空间为M，总通信带宽为B；在某一时刻分别有辆车发起交通信息服务的业务请求，有辆车发起感知融合服务的业务请求，有辆车发起车载娱乐服务的业务请求；所述交通信息服务需要在RSU执行计算任务，传输大小为的业务内容，时延最低要求为；所述感知融合服务需要在RSU执行计算任务，传输大小为的业务内容，时延最低要求为；所述车载娱乐服务传输大小为的业务内容，业务时延最低要求为，无需消耗计算资源。