[发明专利]车载边缘计算节点选择系统及方法

说明书

本发明公开了一种车载边缘计算节点选择系统及方法，系统包括：多个用户，向无线接入点发出任务请求，根据返回的匹配车辆信息完成自身任务卸载过程；多个车辆，每个车辆均作为车载边缘计算节点，每隔一定时间向无线接入点发送状态信息；等待与用户成功匹配，执行相应的任务，并协助用户完成任务卸载；无线接入点，接收用户和车辆边缘节点发送的数据并处理，执行节点选择方法将用户和车载边缘计算节点进行配对；无线接入节点具体包括通信约束模块、计算约束模块、初步匹配模块和资源分配模块。本发明通过最优决策车载边缘计算节点与用户的配对方案，可以使得一定区域内总的用户体验达到最大，同时保证用户‑节点对能最大效率的使用有限的频谱资源。

技术领域

本发明属于无线通信领域，涉及其中的边缘计算(Edge Computing,EC)架构，特别涉及车载边缘计算节点选择系统及方法。

背景技术

边缘计算(Edge Computing,EC)首先由思科公司于2014年提出，其目的是有效利用本地空闲的计算和存储资源。最近边缘计算被视作取得低服务时延和高数据安全性、隐私安全性的范例。值得注意的是，边缘计算和传统的云计算是可以兼容的，它们之间可以协作。特别的，边缘计算可以利用有限的本地资源对数据进行预处理然后再将其发送给远端的云进行进一步处理。另一方面，边缘计算也可以独自处理一些对时延敏感或者和地理位置有关的应用，它能保障更低的时延和能耗。最近，随着增强现实和虚拟现实等计算紧密型移动应用的出现，用户更倾向于将任务卸载到边缘计算节点利用它们的计算和存储资源，以提升用户体验(Quality of Experience,QoE)。

最近，任务到边缘计算节点的卸载也得到了一些研究者的关注。可以分为两类：一类是采用逻辑边缘计算节点，并不以具体实例进行说明，而是以边缘计算节点这个概念代指；另一类则将边缘计算节点具体化为小基站(small cell)、无人机(unmanned aerialvehicle)、车辆(vehicle)等，结合其具体性质分析。对于边缘计算节点不同的研究方式，不同的卸载策略被提出。

(1)采用逻辑边缘计算节点。将分散的设备中的资源联合从而提供给移动应用的策略，见文献Z.M.Zhang N,Yang X and S.Y,“Crowd-funding:a newresourcecooperation mode for mobile cloud computing,”PLoS ONE,Dec.2016。该方法将分散的设备抽象为边缘计算节点，以节点的信誉、可用性、服务时延加权得到QoE值，从而对卸载节点进行选择。但是上述方法没有指定具体的边缘计算节点，不具有实际可操作性。

(2)采用具体的边缘计算节点，已经提出的方案有：

(2.1)小基站作为边缘计算节点，见S.Barbarossa,S.Sardellitti,andP.D.Lorenzo,“Joint allocation of computation and communication resources inmultiuser mobile cloud computing,”in IEEE Workshop on Signal ProcessingAdvances in Wireless Communications(SPAWC),Darmstadt,Jun.2013,pp.26–30。该方法联合分配小基站的通信和计算资源，使得能以更小的能耗处理更多的请求。但是上述方法要求在小基站处添加额外的计算功能，这增加了成本。

(2.2)无人机作为边缘计算节点，见文献N.H.Motlagh,M.Bagaa and T.Taleb,UAV Selection for a UAV-Based Integrative IoT Platform,IEEE GlobalCommunications Conference(GLOBECOM),Washington,DC,2016,pp.1-6。该方法通过解线性整数规划问题来优化无人机的能耗和运行时间，期望能在完成相同任务前提下能耗更低，运行时间更少。但是上述方法中的无人机本身能量还需要支持其飞行，留给计算的能耗可能非常有限。