[发明专利]基于NOMA的车辆边缘计算网络优化方法、系统、介质及应用

说明书

本发明属于通信技术领域，公开了一种基于NOMA的车辆边缘计算网络优化方法、系统、介质及应用，所述车辆边缘计算网络优化方法包括：初始化参数；计算任务的本地处理时间；将所有要执行任务卸载的用户按照信道增益降序排列；执行用户分簇；对于每一簇内的最后一个用户采用最大的功率发送；当最后一个用户的发送功率确定后，前一个用户取满足最大时延需求的发送功率；得到第M‑2个用户的功率…一直到第一个用户的发送功率；算法执行结束，得到用户分簇及功率分配策略。本发明可以在保证用户任务执行时延的前提下，通过协同卸载决策、用户分簇、功率控制和计算资源分配的联合优化，有效减少系统的总成本，最小化用户的总经济开销，减少成本消耗。

技术领域

本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种基于NOMA的车辆边缘计算网络优化方法、系统、介质及应用。

背景技术

目前，移动边缘计算(MEC)技术通过将计算和存储资源部署在网络边缘，为用户提供超低时延、高带宽的网络服务，缓解了网络中时延的影响，将MEC和车联网结合起来能够降低任务处理延迟和能耗等方面的问题。非正交多址接入(NOMA)允许不同终端用户共享相同的频谱、时间和空间等资源进行并行传输，并通过在接收端进行串行干扰消除(SIC,Successive Interference Cancellation)抵消干扰，从而实现正确解调，它能够提高频谱利用率，缓解数据流量的拥塞，从而降低时延。

将MEC和NOMA引入车联网，可以大大提高系统任务处理性能，减小任务处理时间并支持海量车辆大连接。对于车联网的特殊场景来说，车辆的能量供给充足，不需考虑能耗问题，但其处理任务的时延是至关重要的。另外，如果执行任务卸载的话，要给运营商支付相应的费用。因此，基于边缘计算的车联网主要考虑降低任务执行时延和经济开销两个因素。由于NOMA和MEC关注点不同，因此，将NOMA和MEC结合引入车联网中，可以通过MEC减小任务处理时延、开销，再通过NOMA容纳更多的用户，获得更高的任务卸载传输速率，进一步提升任务卸载的性能。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有车联网存在任务处理延迟长，能耗高。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于NOMA的车辆边缘计算网络优化方法、系统、介质及应用。

本发明是这样实现的，一种基于NOMA的车辆边缘计算网络优化方法，所述基于NOMA的车辆边缘计算网络优化方法包括：假定传输和处理不能同时进行，如果任务n在MEC服务器处理，任务的输入数据首先会被传送到MEC服务器，然后由MEC服务器处理；由于多个用户采用非正交多址的方式使用信道资源，即使用相同信道资源的用户被分到一个簇中；每个簇使用一个子载波，一共有J个子载波，故所有卸载的用户分成J个簇，每个簇中的所有用户使用同一子载波上传数据；通过合理的卸载决策和用户分簇保证簇内用户之间信道有一定的差异，配合发送端的功率控制以及在接收端采用SIC技术来区分同一个簇中的不同用户。

进一步，所述基于NOMA的车辆边缘计算网络优化方法包括以下步骤：

步骤一，初始化参数：用户个数N，分簇总数＝每个AP内子载波的个数J；

步骤二，计算任务的本地处理时间，如果本地处理时间不超过本地处理最大时延，那么车辆用户任务就在本地处理，本地执行的用户集合用N₀表示；否则，就将任务卸载到MEC服务器进行处理，卸载用户集合用N₁表示；

步骤三，对于所有要执行任务卸载的用户按照信道增益降序排列

步骤四，执行用户分簇，第{j,j+J,j+2J…}个用户分成一簇，使用第j个子载波，其中j≤J；

步骤五，假定每个簇中最多有M个用户，对于每一簇内的最后一个用户，即第M个用户采用最大的功率发送；