[发明专利]边缘计算中基于认知无线电的能效优化方法

说明书

本发明公开了一种边缘计算中基于认知无线电的能效优化方法，主要解决边缘计算系统中没有授权频谱的次用户频谱接入困难、续航能力与计算能力差的问题。其实现步骤为：1)计算部分卸载机制次用户能量效率；2)计算本地计算机制次用户能量效率；3)比较两种机制计算得到的能效大小，并将较大能效对应的参数作为最终参数；4)次用户对授权用户进行状态检测，并根据检测结果选择最终参数，使次用户能效最优。本发明能够有效提升网络容量为更多的用户提供频谱接入机会、提升其计算能力与续航能力，可应用于边缘计算中的大规模无线用户接入场景。

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及边缘计算技术，更进一步涉及一种边缘计算中基于认知无线电的能效优化方法，可用于边缘计算系统中的大规模无线用户接入场景。

背景技术

随着移动通信技术的发展，无线服务对计算时延要求越来越高。移动用户因其固有的尺寸限制与移动特性，其计算能力与续航时间均非常有限，难以满足未来业务高复杂度低时延的服务需求。边缘计算技术与无线充能技术的出现为解决上述限制提供了可能性。边缘计算技术允许移动用户将部分或者全部待计算数据上传到边缘计算服务器，服务器计算结束后将结果返回，从而降低计算时延。无线充能技术允许移动用户通过无线信道吸收无线射频能量，从而可有效延长其续航时间。

边缘计算技术与无线充能技术均要求移动用户有可用的频谱资源，然而，随着信息与通信技术ICT(Information and Communications Technology)的发展，移动设备数量已达千亿且未来仍将持续增长。巨大的移动用户数量使得频谱资源显得尤为紧张，难以分配专用频谱给大量无线终端，使其无法拥有可用频谱进行边缘计算以提高其计算性能。如此巨大的移动用户数量必然对已经非常紧张的频谱资源造成巨大压力，且目前的固态频谱分配方案使得该问题更加严重。频谱资源作为一种极具价值的自然资源，其日趋紧张甚至枯竭已成为不争的事实，而真正要解决这种矛盾，必须对频谱管理方法进行改进。

在单纯通过现有的传输技术无法有效解决频谱利用效率偏低的情况下，各种新的思路应运而生，认知无线电CR(Cognitive Radio)便是其一。认知无线电的核心思想就是通过频谱感知和系统的智能学习能力，实现动态频谱分配DSA(dynamic spectrumallocation)和频谱共享，该技术允许次用户，即未授权用户在对授权用户造成的干扰小于某一门限的前提下接入授权用户频谱，从而实现任何时间、任何地点的高可靠通信以及对异构网络环境有限的无线频谱资源进行高效地利用。

申请号为201910517089.1，名称为“一种无线供电移动边缘计算系统中的资源分配方法”的专利申请文件中，通过计算卸载技术将资源受限的无线设备计算任务迁移到物联网边缘的集成了移动边缘计算服务器的单接入点，从而提高计算质量，达到减少延迟的目的；然而，该技术方案假设次用户频谱可用，并没有考虑传输过程中的频谱稀缺问题，无法实现频谱共享；其频谱效率较低、频谱资源未得到充分利用。

申请号为201910976515.8，名称为“边缘计算中用户卸载与资源分配联合优化方法”的专利申请文件公开了一种通过策略组合实现资源分配优化的方案，使用不同策略组合构成种群矩阵，选出种群矩阵中最优的分配方案，重复迭代直到最优值收敛，从而得到优化后的用户卸载比例与资源分配方案。该发明仅仅考虑到在边缘计算网络中充分利用带宽资源和计算资源来保证总任务的完成时间最短，而忽略了无线传输过程中移动用户对能量的需求，因此无法实现能量传输，续航时间有限。

发明内容

本发明的目的在于针对已有边缘计算技术在频谱接入中的不足，提出一种边缘计算中基于认知无线电的能效优化方法。通过将认知无线电、无线充能与移动边缘计算相结合，并利用信号检测理论与凸优化理论，对认知网络中边缘计算上传时间、上传功率以及本地CPU计算频率进行优化，从而解决边缘计算系统中没有授权频谱的次用户频谱接入困难、续航能力与计算能力差的问题，有效提高了频谱效率和次用户计算能力，使得次用户能效最大化。