[发明专利]一种用于5G超密集组网场景的边缘计算方法

摘要

本发明属于通信5G以及边缘计算技术领域，具体的说是一种用于5G超密集组网场景的边缘计算方法。本发明的基本思路是在一个小基站放置一个MEC服务器来为该微小区的蜂窝用户提供边缘计算服务，同时蜂窝用户可以按照待执行任务的特性来选择与宏基站相连的云计算服务。本发明的有益效果为，本发明的方法可以使得用户选择最合适的计算服务，提高时延性能。

主权项

1.一种用于5G超密集组网场景的边缘计算方法，该方法用于超密集组网的蜂窝系统，设所述的系统包括一个与云计算服务器相连接中心的宏基站MSB，以及若干个小基站SBS，每个SBS放置了一个边缘计算服务器MEC；每个小基站有若干个接入的蜂窝用户，每个用户都有一个待执行任务，每个任务有两个属性：输入数据量与CPU执行周期数，且每个任务可以选择在本地执行、MEC服务器上执行或者云计算服务器上执行，一个基站的接入蜂窝用户数为N，有K个独立的子信道可供分配，同时用户、MEC服务器、云计算服务器的计算能力分别为：和其特征在于，包括以下步骤：S1、初始化用户的卸载策略：为了得到初始化的用户任务，卸载策略首先假定子信道以及MEC服务器的计算能力均分给每个用户，且信道增益用均值代替；同时通过如下公式1‑公式3获取分别卸载到用户、MEC服务器和云计算服务器的三种情况下的时延：其中，τ为时延，下标ue为用户、mec为MEC服务器、下标cloud为云计算服务器，α_i为用户i的任务的输入数据量，β_i为用户i的任务的执行周期数，为用户的CPU频率，为MEC服务器的CPU频率，为云计算服务器的CPU频率，K为微小区的子信道数目，B为子信道带宽，σ²为热噪声功率，P为用户发射功率，d_i为用户i与SBS的距离，γ为大尺度衰落系数；每个用户的初始化的卸载策略为三种策略下取时延最小的一种策略作为初始化卸载策略则根据公式1构建初始化的卸载策略为：S2、对所有用户分配子信道数目：将确定每个用户被分配到的子信道数目用C_i表示，假设将任务卸载到MEC服务器的用户数为N^*，且它们均分MEC服务器的计算资源，则相对于公式1，这两个参数已经发生了变化，将更新后的参数带入到公式1，即可得到每个用户的时延引入效用函数为建立获得C_i的数学模型如下公式3：将所有待分配子信道的用户分成两个子集和且满足为子集和分配子信道数：引入两个函数将公式3转变为：同时引入两个约束条件将公式4转变为：构造拉格朗日函数：根据引入变量可得：采用二分法求解公式8所示的方程组得到数值解C₁、C₂，即为集合被分配到的子信道数目，然后再将子集合二分成集合将C₁、C₂分别代替这一步中的K进行迭代计算，最终获得每个用户被分配的子信道个数C_i；S3、对所有用户进行子信道分配：设用户集合用户的任务输入数据集合Α＝{α₁,α₂,α₃,…,α_N}，子信道集合用户被分配子信道数目集合包括：S31、选取用户S32、对于1到C_i，迭代执行：将子信道分配给用户i后，再将H_ik＝0,i∈{1,2..N}；S33、重复步骤S31和步骤S32直至所有用户被分配了子信道；S4、对所有卸载在MEC服务器的用户进行计算资源分配。