[发明专利]基于移动边缘计算的通信和计算资源联合优化方法有效
申请号: | 202110544546.3 | 申请日: | 2021-05-19 |
公开(公告)号: | CN113286329B | 公开(公告)日: | 2022-12-09 |
发明(设计)人: | 朱红;田峰 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | H04W28/10 | 分类号: | H04W28/10;H04B17/391;H04W24/08;H04W28/16;H04W28/20 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人: | 董建林 |
地址: | 210003 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 移动 边缘 计算 通信 资源 联合 优化 方法 | ||
本发明公开了无线通信技术领域的一种基于移动边缘计算的通信和计算资源联合优化方法,其包括:基于移动边缘计算系统模型、任务排队计算模型以及通信模型,制定进行任务卸载时最优化系统功耗和吞吐量的优化问题;将优化问题分解为设备端到边缘服务器的负载流量预测问题和基于系统功耗和吞吐量的边缘计算联合优化通信资源和计算资源问题;以最优化的系统功耗和吞吐量为目标,解决上述问题,从而完成资源分配任务。本发明能够根据设备侧与边缘服务器层的流量负载预测、高效的资源分配调度策略,以最大程度地优化功耗和吞吐量。
技术领域
本发明涉及一种基于移动边缘计算的通信和计算资源联合优化方法,属于无线通信技术领域。
背景技术
随着物联网技术的不断推进,设备终端上将运行着越来越多的数据密集型应用和时延敏感型应用。这些应用具备低时延、高带宽的要求对于设备有限的资源提出了很大的挑战,严重影响了用户服务体验质量。
为了满足时延和带宽需求,研究者提出了云计算和边缘计算。云计算配备有大型数据中心,具有很高的计算能力,它可以接收并处理来自设备侧的不同数据,但是传统的云计算服务器通常和移动设备间隔很远的距离,整个传输过程会导致巨大的传输时延压力。边缘计算在无线网络边缘扩展计算、带宽、存储等资源,以此为设备侧提供强有效的计算能力、存储能力、位置感知服务等,缓解传输通信网络成本,然而边缘计算服务器计算存储资源有限,难以满足大型任务的服务要求。
现有的移动边缘计算资源分配研究中,大多数考虑的是多个边缘服务器之间的协作,或是边缘服务器和云服务器之间的协作,很少同时考虑边缘节点和边缘节点的合作以及边缘节点和云之间的协作,共同为用户提供服务。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足,提供一种基于移动边缘计算的通信和计算资源联合优化方法,考虑了设备侧与边缘服务器层的流量负载预测、高效的资源分配调度策略,以最大程度地优化功耗和吞吐量。
为达到上述目的,本发明是采用下述技术方案实现的:
本发明提供了一种基于移动边缘计算的通信和计算资源联合优化方法,包括以下步骤:
基于移动边缘计算系统模型、任务排队计算模型以及通信模型,制定进行任务卸载时最优化系统功耗和吞吐量的优化问题;
将优化问题分解为设备端到边缘服务器的负载流量预测问题和基于系统功耗和吞吐量的边缘计算联合优化通信资源和计算资源问题;
以最优化的系统功耗和吞吐量为目标,解决上述问题,从而完成资源分配任务;
其中,所述移动边缘计算系统模型基于移动边沿计算的任务调度和资源分配框架建立;
通过李雅普诺夫优化方法将通信资源和计算资源问题分解为多个子问题并逐一进行解决;所述子问题包括基于FDMA的发射功率和带宽优化问题、边缘服务器和云服务器计算资源优化问题、边缘服务器之间的任务迁移优化问题。
优选的,所述移动边缘计算系统模型包括:
由终端资源请求者构成的用户设备层,所述用户设备层包括多个不同的物联网传感器设备;
由边缘计算资源提供者构成的边缘计算层,所述边缘计算层包括边缘服务器以及边缘节点;其中,边缘服务器中的虚拟处理单元可以自适应地开启和关闭边缘节点,边缘节点分布在不同区域,可实时感知用户设备层的终端设备请求,提供设备接入、数据处理服务,并且不同的边缘节点之间可通过有线链路进行任务传输;
由集中式云服务器构成的中心云层,所述中心云层包括存储容量大、计算能力强的服务器集群,用于为边缘计算层提供大量的计算处理服务。
优选的,所述通信模型包括:
边缘服务器与云服务器直接采用无线链路通信方式OFDM进行任务传输;
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