[发明专利]一种面向空天地一体化网络的边缘计算资源融合管理方法

权利要求书

1.一种面向空天地一体化网络的边缘计算资源融合管理方法空天地一体化信息网络通常以高轨卫星作为天基骨干网，以低轨卫星作为天基接入网或者天基用户；

高轨卫星中部署计算设备，可以为移动终端提供云服务，低轨卫星作为边缘节点，将自身的计算能力租赁给终端；

天基基础设施作为边缘计算节点，必然要为地面终端提供地基基础设施难于提供的网络服务；

其特征在于：这些服务分为两种类型；

1)天基基础设施作为地面网络的辅助，面向地基网络不可达的区域或者地面网络能力不足的场景，提供通用的计算服务；

2)天基基础设施作为服务的直接提供者，围绕其独有的遥感或航拍图像，提供专用的计算服务；

在以上两个典型场景中，地面终端均需要天基边缘计算资源的支撑；由于单个卫星计算能力有限，当需要多个边缘服务器的计算资源时，本文提供聚合和组合两种计算资源融合方式；

1.2空天地一体化边缘计算资源聚合

空天地一体化边缘计算资源的聚合方法主要面向通用的计算任务，适用于上节提到的第一种服务提供场景；参考面向对象里的聚合，提出空天地一体化计算资源的聚合概念；在计算资源聚合中，任意一个终端中的计算资源都可以独立存在，为用户设备提供通用的计算能力；

1.3空天地一体化边缘计算资源组合

空天地一体化边缘计算资源的组合方法主要面向遥感图像、航拍图像的专用计算任务，适用于上节提到的第二种服务提供场景；参考面向对象里的组合，提出空天地一体化边缘计算资源的组合概念；在计算资源组合中，任意一个终端中的计算资源并非独立存在，而是相互协作，共同完成一个完整的任务；

低轨卫星所拍摄的高分遥感图像是天基基础设施所特有的数据；用户希望使用这些数据，必然要消耗天基基础设施的计算、传输资源；由天基基础设施根据用户的需求，将处理后数据量较小的结果下发给用户；

由于单个基础设施计算能力有限，而图像处理通常需要消耗较多的计算资源；若天基基础设施之间需要进行协作，需要预先将一个任务分解为若干个子任务，由各个边缘节点协作完成；卫星需按照预设的任务，执行各自的操作；

将空天地一体化边缘计算资源的管理与地面边缘计算场景相对应，组合方法相当于在软件即服务层面向用户终端提供了面向遥感图像或航拍图像的应用；当应用涉及到多个边缘节点时，其协作方式与协作过程由软件预设，用户只需直接租赁云软件即可；

2边缘计算资源管理模型

2.1边缘计算资源管理场景

在空天地一体化应用场景中，天基基础设施由天基信息网络运营商负责管理；运营商提供基础设施的租赁业务，并考虑在用户可接受的开支范围内达到利润最大化；而用户则需要租赁天基基础设施，并在满足计算需求的前提下达到效益的最大化；

为了更有效地获知天基基础设施的服务质量，用户设备之间交互其服务满意度，能够有效获知天基基础设施的服务质量，从而为资源租赁决策提供建议性评价；

边缘计算资源管理的本质是服务提供方与服务的使用者之间的博弈过程，双方都通过一定策略谋求利益的最大化；对边缘计算过程中所涉及到的通信及计算的开销进行建模，从而得到博弈的总体模型，进而提出求解效益最大化的方法；

2.2计算开销建模

首先对计算资源的开销进行建模；考虑空间中随机分布的多个边缘节点与多个用户终端的场景；UE＝{1，2，…，M}表示用户设备集合，用户设备总数量为M个；使用EN＝{1，2，…，N}表示边缘节点集合，边缘节点总数量为N个；假设在这些边缘节点中存在跨节点的专用计算服务，提供专用计算服务的边缘节点集合记做EG＝{eg₁，eg₂，...，eg_L}，其中共有L个专用服务；对于第l个服务，共同提供专用服务的节点集合记做假设边缘节点之间能够通过无线链路彼此通信；对于通用计算服务，每个用户设备中的任务可以卸载到边缘节点，且设备只能同时与一个边缘节点通信；对于需要多个节点协作的专用计算服务，由一个代理直接与用户设备通信；代理节点协调并控制节点集合内部的计算及传输过程；根据空天地一体化边缘计算资源的两种服务提供形式，针对用户设备m，给出两种类型的边缘计算任务：通用计算任务及专用计算任务；两种类型的任务定义如下：

1)通用计算任务，记做其中Q_m代表传输到边缘节点的任务量，代表任务J_m计算最大的时延容忍；

2)专用计算任务，专用计算任务可以看做面向专用服务节点集合的计算任务；其数学表示为：其中SQ_m代表租赁专用服务的任务量，代表任务SJ_m计算最大的时延容忍；

对通用计算任务的计算进行建模，专用计算任务通过节点的归并与映射转化为通用计算任务模型；考虑两种影响因素：时延和能耗；

1)时延；基于以上的任务模型，任务J_m从用户设备m卸载到边缘节点n传输时延表示为公式其中r_mn表示数据传输速率；边缘节点n中计算任务的时延公式为C_n代表边缘节点的计算能力；边缘节点中任务的最大排队时延其中F{x_m＝0}等待系数函数，代表用户设备m将任务J_m卸载到边缘节点所需等待系数；一次卸载任务的全部时延公式为

2)能耗；任务J_m在边缘节点n的计算能耗公式为其中η_n代表边缘节点n的每个CPU周期能耗系数；从用户设备m卸载到边缘节点n的传输能耗公式其中ρ_mn表示边缘节点n和用户设备m之间的传输功率；

2.3资源分配模型

边缘计算服务租赁分为两种场景：

1)单一服务租赁场景；此场景以提出的空天地一体化边缘计算资源聚合方法为基础，所有天基边缘节点均提供通用计算任务的租赁；所有节点具有相同的逻辑结构，提供相同的计算服务；

2)混合服务租赁场景；此场景面向空天地一体化边缘计算资源融合方法；此时，天基边缘节点既可提供通用计算任务的租赁，又可提供专用计算任务的租赁；其中，提供专用计算任务的节点集合由服务代理统一提供租赁业务，多个节点的计算及交互过程由服务本身提前预设；用户租赁服务后，所有节点的任务固定，不可由用户自由更改；此时，提供专用服务的节点集合可以认为是一个节点，整个场景可以将所有边缘节点集合分为两组，一组提供通用计算服务，一组提供专用计算服务，两组之间的决策互不影响；

以上两种场景中，天基基础设施和用户设备之间的交互均可以被建模为两阶段的斯坦克伯格博弈框架；在第一阶段，每个服务提供商即天基基础设施设置计算资源的最佳价格；在第二阶段，用户即用户设备根据边缘节点的价格确定所需的最佳计算资源量；

斯坦科尔伯格博弈模型由服务提供者、消费者、效用函数和行动策略四部分组成，具体表示为：其中，EN，UE分别表示服务的提供者及消费者，G，F分别表示提供者及消费者的效用函数，分别表示服务提供者的定价策略和服务消费者的资源租赁策略；在空天地一体化边缘计算场景中，天基边缘节点EN是服务的提供者，它宣布将计算资源出售给用户设备的价格用户设备UE称作消费者，它们为边缘计算资源付费并从边缘节点接收计算服务假设用户设备的计算需求集合为其中Q_j，Q_m为用户设备j，m的计算需求，边缘节点的计算资源定价集合为其中P_n为边缘节点n的计算资源定价；服务提供者和消费者的效用函数如下：

1)用户设备的效用函数；考虑了用户终端之间的交互信息；对于用户设备，边缘节点的评价通过对数函数的满意度来建模；除了考虑用户设备对每个边缘节点的满意度外，用户设备还参考其他设备对每个边缘节点的满意度；在这种情况下，可以由不同的用户设备对每个边缘节点进行适当的评估；问题模型包括自身满意度、其他设备评价和在边缘节点计算的成本；对用户设备m，其效用函数F_m(P_n，Q_m，Q_-m)建模为公式(1)；

其中Q_-m表示除了用户设备m之外的用户传输到边缘节点的任务量，U_j，U_m表示用户j，m的满意度，其计算采用对数函数，其计算见公式(2)；

U_m＝aln(1+Q_m) (2)

a表示用户设备的满意度系数，取值设置为10；

公式(1)中，表示从其他用户设备获取的服务满意度信息，；由于天基基础设施计算及传输环境不稳定，易于受外部影响，因此用户设备更倾向于考虑其他设备的服务情况，从而制定自身的资源租赁策略；矩阵表示用户设备m₁从用户设备m₂获得的影响系数，由之前的交互信息统计计算得出，取值范围在[0，1]之间；的值越高表示两个用户设备的环境接近程度越近；考虑用户设备m和用户设备j彼此之间的影响是一样的，即

D_m表示用户设备m的支付开销，公式表示为D_m＝P_n×Q_m；是用户设备m的传输能耗，ζ是能耗的系数因子，取值为1；

2)边缘节点的效用函数G_n；对于边缘节点n，其效用函数等于利润减去自身的开销，公式表示为式(3)；

其中是边缘节点n的计算能耗，ξ是能耗的系数因子，用于确定计算能耗的适当权重，取值为1。