[发明专利]一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法

说明书

本发明涉及一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法，属于移动通信技术领域。以最小化系统总时延和能耗为目标，联合优化无人机轨迹，通信资源分配及任务卸载比例。首先，在地面网络中，用户可通过D2D链路卸载任务，定义一个效率指标函数，由服务质量效用和成本共同决定，R‑ID可在F‑ID中选择效率指标函数值最大的F‑ID进行任务卸载；其次，在空中网络中，构建G2A任务卸载模型。R‑ID的计算任务通过无线链路卸载到无人机。本方案在优化无人机的轨迹，通信资源分配的同时，有效地降低了系统总开销。

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，涉及一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法。

背景技术

5G移动网络中的一个核心目标是为人们提供无处不在的连接，随时随地可以使用所有的应用程序和服务。互联网已经转向基于云的结构，云计算为终端用户提供了外包计算和存储功能。然而，随着近年来流量的激增，将超大容量的数据传输到云服务器中，不仅给通信带宽带来了沉重的负担，还造成了难以忍受的传输延迟，降低了终端用户对服务质量的满意度。除了实时交互和低延迟问题，随着移动用户和移动流量越来越多，对移动性和地理分布的支持也是至关重要的。为了满足物联网(Internet ofThings,IoT)环境对服务质量(Quality of Service,QoS)的高要求，改善无线带宽和端到端延迟，雾计算被提议作为云的扩展组件来承载更接近边缘的应用程序和服务。由于在网络边缘支持分布式低延迟计算，雾计算提供了大量可伸缩的资源，允许转移到距离IoT设备更近的位置计算，以克服集中式云计算的限制。

为了应对上述挑战，思科发布了雾计算的概念，其目标是在雾设备(如网关、路由器、交换机、IP摄像机等)上处理部分工作负载，从而减轻云计算服务器的负担。雾设备(FogNode,FN)部署在物联网设备附近，将云计算扩展到网络的边缘，这可以降低物联网终端对计算能力和电源的性能要求，还可以缩短计算密集型任务的计算延迟。

此外，在基站等基础设施有限甚至没有的情况下，无人机(UnmannedAerialVehicle，UAV)可以为物联网终端提供卸载机会并降低计算能耗，这是由于无人机有着灵活的机动性和低成本的优势，从而获得高概率的视距(LOS)空对地通道。无人机辅助雾计算可以进行计算卸载，并且可以部署在离物联网终端很近的地方，从而节约设备能源，提供低延迟服务，并且安全可靠。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法，该方法联合优化无人机轨迹，通信资源分配，任务卸载比例以最小化系统总开销。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法，该方法包括以下步骤：

S1：地面网络中D2D任务卸载方案；

S2：空地网络中G2A任务卸载方案；

S3：系统总开销优化方案。

可选的，在所述步骤S1中，建立一个地面网络D2D任务卸载模型，该模型由有需求的物联网设备R-ID和空闲物联网设备F-ID组成，设R-ID的集合为M，F-ID的集合为X。

可选的，在所述步骤S2中，将无人机看作是具有计算能力的边缘节点，即雾节点；在步骤S1的基础上，构建雾网络中无人机辅助的任务卸载模型；该模型第一层为地面网络，由R-ID和F-ID组成；第二层为空中网络，由无人机组成，为R-ID提供计算卸载服务。

可选的，在所述步骤S2中，设一个计算周期持续时间为T秒，将时间T分为Q个时隙；每个时隙长度为Δ秒，即T＝QΔ秒；无人机的轨迹在每个Δ时隙内大致固定，将计算周期离散化，确定每个Δ时隙内无人机的大致位置，然后通过离散点确定出无人机的轨迹；无人机沿着优化的轨迹飞行，并为其覆盖范围内的R-ID提供所需要的服务。

可选的，在所述步骤S1中，R-ID m到F-ID x的信噪比SINR为：