[发明专利]一种适用于移动边缘计算场景的资源分配方法

说明书

本发明涉及一种适用于移动边缘计算场景的资源分配方法，该方法基于任务缓存和传输优化机制实现最优任务缓存和上传下载时间分配以及低复杂度次优任务缓存和上传下载时间分配，当移动设备待执行的任务的计算结果已被基站缓存时，移动设备从基站端下载该任务的计算结果，否则，移动设备将该任务上传至基站进行计算，然后从基站下载该任务的计算结果，当多个移动设备上传同一任务至基站时，基站选择信道最好的移动设备实现上传，当多个移动设备下载同一任务的计算结果时，基站用多播的方式发送一次该任务的计算结果，并使信道最差的移动设备恰好成功接收所述计算结果。与现有技术相比，本发明联合优化缓存和上传下载时间，具有节能等优点。

技术领域

本发明涉及无线通信技术的移动边缘计算领域，尤其是涉及一种适用于移动边缘计算场景的资源分配方法。

背景技术

未来，很多计算密集型和延迟敏感型任务都需要在移动设备上运行，这些任务有巨大的运算量并且需要在很短的时间内完成，如虚拟现实、增强现实、实时在线游戏、实时监控、导航和超高清(UHD)视频流等。而移动设备由于资源有限，不能在很短的时间内执行完任务，且移动设备电量有限，过大的能量消耗使移动设备的待机时间更短。移动边缘计算是满足未来计算密集型和延迟敏感型任务需求的一项关键技术。移动边缘计算又称“雾计算”，它将云所具备的资源移到更接近用户的无线网络边缘(如基站和无线接入点)，其中“云”指数据中心、IP骨干网络和蜂窝核心网络等提供资源的网络。移动边缘计算使移动用户能够在较近的无线接入网边缘得到IT和云计算服务，可降低服务的延迟，提升用户体验质量。

在移动边缘计算系统中，当用户们发出的任务请求在空间域中高度集中并且在时间域中异步或同步地重复时，将计算结果存储在更靠近用户的地方(例如基站)以便在未来重复利用，可以大大减少移动设备的计算负载和延迟。Al-Shuwaili和O.Simeone在文章“Optimal resource allocation for mobile edge computing-based augmentedreality applications”中提出了一个资源分配方案，这个方案允许用户共享计算结果，并在延时和功率约束下最小化卸载所产生的总的移动能量消耗。然而,这篇文章仅仅关注了一项计算任务，而且没有考虑缓存计算结果以备将来重复使用。T.X.Tran,P.Pandey,A.Hajisami和D.Pompili在文章“Collaborative multi-bitrate video caching andprocessing in mobile-edge computing networks”中提出了在多用户移动边缘计算系统中的协作多比特率视频缓存和处理，从而最小化回程负载，但没有考虑任务执行和计算结果下载的能量损耗。因此，考虑多项任务请求，联合优化缓存和上传下载时间来设计节能的缓存辅助型移动边缘计算系统是需要进一步研究的问题。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种适用于移动边缘计算场景的资源分配方法，在多任务请求的移动边缘系统中联合优化通信、缓存和计算资源从而达到节能目的，可设计节能的缓存辅助型移动边缘计算系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种适用于移动边缘计算场景的资源分配方法，该方法基于任务缓存和传输优化机制实现最优任务缓存和上传下载时间的资源分配或低复杂度次优任务缓存和上传下载时间的资源分配；

所述任务缓存和传输优化机制为：

当移动设备待执行的任务的计算结果已被基站缓存时，移动设备从基站端下载该任务的计算结果，当移动设备待执行的任务的计算结果未被基站缓存时，移动设备将该任务上传至基站进行计算，然后从基站下载该任务的计算结果，其中，当多个移动设备上传同一任务至基站时，基站选择信道最好的移动设备实现上传，当多个移动设备下载同一任务的计算结果时，基站用多播的方式发送一次该任务的计算结果，并使得信道最差的移动设备恰好成功接收所述计算结果。