[发明专利]一种车联网中车边协同的任务卸载调度及资源分配方法

说明书

本发明提供了一种车联网中车边协同的任务卸载调度及资源分配方法。主要包括如下步骤：1、生成任务描述集合μ＝{H_i|1≤i≤I},H_i＝(s_i,c_i)，构建网络中任务卸载调度，资源分配的数学模型P1；2、在给定CPU频率的情况下，基于深度学习DQN算法求解问题P1，求得任务卸载调度决策(x_i,α_i)，求得目标值V；3、基于求得的卸载调度决策(x_i,α_i)，构建数学模型P2，采用梯度下降法求得CPU频率求得目标值V'；4、比较目标值V和V'的差值，如果V‑V'＜χ，则退出，否则重复步骤2和步骤3；应用本发明，解决了移动车辆边缘网络中任务卸载调度和资源分配优化问题，有效地降低了网络中任务的执行时延和能耗。

技术领域

本发明属于无线网络技术领域，涉及一种车联网中车边协同的任务卸载调度及资源分配方法。

背景技术

随着信息通信技术的发展，车联网(Internet ofVehicles，IoV)引起了学术界和产业界的广泛关注。传统的车辆网络旨在通过车辆到一切(Vehicle-to-Everything，V2X)通信的数据交换来改善驾驶体验和实现安全应用。在5G时代，车辆网络的概念已经扩展到车联网(Internet of Vehicles，IoV)，通过通信和计算技术来实现智能化和交互式应用。大量的车载应用可以在IoV中实现，如辅助/自动驾驶和排管、城市交通管理和车载信息娱乐服务。

虽然IoV技术前景广阔，但实现IoV应用仍面临挑战。其中一个障碍是车辆有限的机载计算能力。例如，一辆拥有10个高分辨率摄像头的自动驾驶汽车可能每秒产生2亿像素的数据，而这些数据需要快速进行处理。只由车辆终端处理计算密集型应用程序的任务不能满足任务时延的需求，也会造成很大的能耗。为了克服这一局限性，车联网边缘计算(Vehicular Edge Computing，VEC)成为一种新的方式，为汽车用户提供快速、节能的计算服务。通过车辆与边缘节点通信，资源受限的车辆用户可以将他们的计算密集型任务转移到与路边单元(Road-Side Units，RSU)同步的高性能边缘服务器上进行处理。同时，与传统的移动云计算相比，由于边缘服务器靠近车辆，任务卸载造成的网络延迟可以显著降低。因此，一些需要高计算能力的应用，如路径导航、视频流分析和目标检测，可以在带有边缘服务器的车载网络中实现。

边缘计算虽然可以有效解决车辆终端计算密集型应用程序的任务处理问题，但边缘处理能力是有限的，无法满足全部任务都在边缘进行计算的需求。

鉴于以上考虑，本发明提供了一种车联网中车边协同的任务卸载调度及资源分配方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种车联网中车边协同的任务卸载调度及资源分配方法。通过对卸载决策、调度决策和CPU频率进行联合优化，目标是最小化执行延迟和能量消耗。

发明的技术解决方案如下：