[发明专利]一种超密集网络中联合无线资源管理与任务卸载优化方法

说明书

本发明针对超密集网络中以用户为中心的用户卸载效益(能耗与时延量化加权和)问题，提出了一种联合无线资源管理与任务卸载优化方法。为了最大化用户卸载效益，在迭代寻优过程中交替更新信道选择与用户上传功率两者无线资源的优化管理。此方法不仅可解决用户在计算性能以及电池容量的不足，而且通过任务卸载可有效节省用户执行时延、降低能耗，更好地提升用户体验质量。

技术领域

本发明属于5G通信以及边缘计算两大领域，尤其涉及一种超密集网络中联合无线资源管理与任务卸载优化方法。

背景技术

根据Cisco白皮书中阐述，2022年全球移动数据月流量将是2017年的近7倍(高达77EB/月)，而移动数据流量中占比最高的是移动设备(占比约90％)。由此可见，用户设备(User Equipment,UE)的使用是无线通信流量的主要贡献者。在快速发展的当下社会，移动设备愈发趋于智能化、多媒体化，出现许多新业务、新应用，如增强现实、可穿戴智能设备、车联网等。然而，仅靠用户智能设备自身的计算能力与电池容量等资源无法完成此类业务、应用任务。为满足移动设备低时延与能耗的需求,任务卸载策略的研究成为此领域中的热点研究之一。

2014年，欧洲电信标准协会(ETSI)提出“移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)”的概念，因位置临近移动设备的部署方式，可近距离为用户提供计算能力，为解决时延与能耗敏感型的业务需求提供了新思路，可有效降低执行任务的传输时延以及能量消耗。《5G愿景与需求白皮书》中阐述了2020年及未来实现“零”时延的用户体验质量，数亿台设备的低功耗接入的愿景。为了实现这一愿景，采用小区分裂的方式来提升系统容量。小区分裂通过密集部署低功率小型基站以补充宏基站未能覆盖的盲区，实现小区空间复用度，有效提升用户的体验。特别地，对于热点区域如密集住宅区、火车站、体育馆、购物广场等人流密集区域，此方案更为有效。在此背景下，超密集网络(Ultra-Dense Network，UDN)应运而生。

在UDN架构下部署MEC服务器成为了必然趋势。在此架构下进行任务卸载，可以将UEs需要大量计算能力或自身无法完成的计算任务卸载到MEC服务器执行。同时，基站密集部署在满足未来通信技术需求给UEs带来便利的同时也带来诸多问题与挑战，主要包括：(1)移动设备通过信道进行任务卸载，过多的用户通过同一信道进行任务卸载争夺有限信道资源，降低任务上行传输速率，因此如何根据信道频谱资源状态进行信道选择是必须要解决的问题；(2)UEs选择信道过程中，上传功率对于任务上传的时延与能耗都有影响，如何有效控制上传功率同样是不可忽视的问题；(3)根据已有无线资源信息，UEs如何做出在本地(自身设备)还是MEC服务器(卸载)执行的决策是充满挑战的问题。综上所述，因超密集网络结合MEC服务器网络架构中异构网络的复杂性、用户任务需求的多元性以及频谱资源的稀缺性等特性，如何实现以用户效益(时延与能耗量化和)为研究目标有效的任务卸载决策同时优化管理无线资源成为UDN下MEC服务器应用的研究热点。

发明内容

本发明的目的在于：针对超密集网络中以用户为中心的用户卸载效益(能耗与时延量化加权和)问题，提出了一种联合无线资源管理与任务卸载优化方法，此方法不仅可解决用户在计算性能以及电池容量的不足，而且通过任务卸载可有效节省用户执行时延、降低能耗，更好地提升用户体验质量。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案包括如下部分：