[发明专利]一种移动边缘计算系统的移动中继位置控制方法

说明书

一种移动边缘计算系统的移动中继位置控制方法，适用于无线移动网络使用。移动中继设备为用户设备与基站之间提供数据中继服务，并且为用户设备提供算力能力以内的数据计算服务；当用户设备发出计算请求后对任务计算所需要的算力支持进行判断，当任务的算力要求小于移动中继设备的计算能力时，则对应任务直接在移动中继设备中进行处理，当任务算力要求超过移动中继设备的计算能力时，则移动中继设备将当前任务发送至与基站的服务器中进行处理，之后通过移动中继设备中继发送到用户设备。其利用任务数据量大小来优化移动中继的位置，寻找移动中继距离和通信信道条件的最佳折中方案，从而达到最小化用户设备中应用程序的任务完成时间的目标。

技术领域

本发明涉及一种移动边缘计算系统的移动中继位置控制方法，尤其适用于无线移动网络使用的一种移动边缘计算系统的移动中继位置控制方法。

背景技术

随着无线移动网络和移动应用的快速发展，UE应用程序的计算规模越来越大，并且对计算时延也更加敏感。由于UE的计算资源有限，很难在满足计算时延的前提下执行大型的移动应用程序。新兴的MEC技术成为缓解UE计算资源短缺的有效途径，它使传统的无线接入网具有业务本地化和近距离部署的条件，更加方便的为UE提供计算、存储以及通信业务，从而减少网络操作，降低时延，提升用户体验。然而，在某些应用场景中，如山区、灾后环境等，UE与BS的直接通信链路被障碍物阻断或者UE根本不在BS的覆盖范围内，造成UE无法使用BS提供的MEC服务。UAV具有机动性强、灵活度高等特点，多旋翼UAV还可以垂直起飞、降落或在空中悬停。利用UAV携带微基站和MEC设备在UE覆盖区域上空飞行或悬停，可以协助UE完成数据收集和实时计算等任务。UAV还可以作为中继节点将UE的任务输入数据转发给BS执行，加快任务执行速度，降低任务完成时间。

然而，在现有UAV辅助的MEC系统中，大多数研究专注于通过优化系统中的资源分配策略以最小化UAV和UE的能耗，而没有关注如何通过优化UAV的悬停位置，以获得系统中最佳通信信道条件，最小化UE中应用程序的任务完成时间。由于目前的大部分计算密集型应用程序是延迟敏感的，因此通过寻找最佳UAV悬停位置以最小化任务完成时间是降低系统时延，提升用户体验的有效手段。

目前，已有众多国内外学者在UAV辅助的MEC系统方向进行了大量研究，并提出了以下解决方案：

文献1：F.Zhou,Y.Wu,H.Sun,Z.Chu,UAV-enabled mobile edge computing:Offloading optimization and trajectory design,Proc.IEEE ICC,pp.1-6,Feb.2018.

文献2：J.Hu,M.Jiang,Q.Zhang,Q.Li,and Jiayin Qin,“Joint optimization ofUAV position,time slot allocation,and computation task partition in multiuseraerial mobile-edge computing systems,”IEEE Transactions on VehicularTechnology,vol.68,pp.7231-7235,July.2019.

文献3：Y.Du,K.Yang,K.Wang,G.Zhang,Y.Zhao,and D.Chen,“Joint resourcesand workflow scheduling in UAV-enabled wirelessly-powered MEC for IOTsystems,”IEEE Transactions on Vehicular Technology,pp.1–14,Oct.2019.

文献4：王毅，华梦，马鹏阁，薛鹏，闫立超，杨少川，赵飞，张松伟，牛铜，无人机辅助移动边缘计算系统及其信息比特分配方法，发明专利，201810755471。