[发明专利]一种车载边缘计算中基于匹配算法的任务分配策略

摘要

本发明涉及一种应用在车联网领域的车载边缘计算场景，通过车辆对边缘服务器的选择并进行任务卸载，以实现在资源约束与延迟约束条件下的系统总体延时的优化。本文所提出的优化问题并分别从匀速模型、车辆跟随模型及行驶时间统计模型出发，推导出任务卸载延迟模型，并进一步通过基于价格的一对一、一对多匹配算法进行求解，获得约束条件下的最优任务分配方案。此算法有效整合了车辆、路边单元及道路信息，在保证QoS需求的条件下显著降低系统的时延。

主权项

1.一种应用在车载边缘计算场景中的对路边单元选择及任务卸载的计算任务分配策略，其特征在于所考虑的三层车载边缘计算构架包括中心控制层、分布式车载边缘计算层与车联网层：①中心控制层负责任务分配与跨区管理，设置一个通信范围足够大的宏基站位于路段的中央以确保可以与所有车辆通信，且宏基站与云服务器相连并获得计算资源；②分布式边缘计算层沿单行路部署M个不同覆盖半径的路边单元并将其集合及索引分别定义为和将RSU_m的覆盖半径定义为r_m并基于覆盖半径将路段划分为M段，且只有当车辆驶入RSU_m的覆盖范围时才可以与之通信；对于每个RSU_m都与一个服务器与之对应，其计算能力为δ_m；为便于叙述，将宏基站定义为RSU₀且其对应的索引与计算能力为m＝0与δ₀；③车联网层由N个同向行驶的车辆构成，并将其集合和索引分别定义为及将车速及加速度分别定义为v_n与a_n；对每个V_n，假设其在进入路段时产生一个任务，并用{D_n,C_n,τ_n}分别代表数据量大小、计算资源需求量与时延容忍阈值；则任务卸载与处理过程进一步包括1)建立任务卸载延迟模型：基于匀速模型、车辆跟随模型及行驶时间统计模型分别得到不同的任务卸载延迟模型，使其适用于多种路段；2)任务分配策略：分别应用一对一与一对多匹配算法对所提出的问题进行求解，得到在约束条件的最佳任务分配方案。