[发明专利]一种基于任务块的车联网雾计算协作任务卸载控制方法

说明书

本发明涉及一种基于任务块的车联网雾计算协作任务卸载控制方法，不同车辆形成的联盟之间的资源在路边中心单元的控制和调度下实现共享，路边中心单元根据车辆周期反馈的可用计算资源、位置信息与联盟结构做出资源调度决策，不同的联盟依照路边中心单元的资源调度决策进行协作计算，每一个车辆可以在一定约束条件下自发地选择加入或离开多个联盟，每一个联盟自发选出一个首领车辆，首领车辆与路边中心单元进行通信，先由路边中心单元分配任务块至联盟，再由联盟组织内部的首领车辆对任务块进行进一步地分配。与现有技术相比，本发明具有提升本地车联网对任务的吞吐量，避免传输任务至远程服务器端，降低服务时延和传输开销等优点。

技术领域

本发明涉及车联网雾计算技术领域，尤其是涉及一种基于任务块的车联网雾计算协作任务卸载控制方法。

背景技术

近年来，随着智能交通系统和智慧城市概念的提出和发展，车联网受到越来越广泛的关注和研究。伴随智能车辆的数目逐渐攀升，车载单元(OBU)对计算任务的需求也在不断增加。移动应用诸如虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、自动驾驶以及各种车载娱乐项目对计算量和计算实时性的要求进一步上升，车辆自身的计算能力已经无法满足需求，而将计算任务卸载至远程服务器处理的传输时延又过于昂贵，不能满足一些对实时性要求高的服务(如自动驾驶)。因此，为了解决这一问题，车辆雾计算(VFC)的概念应运而生。

雾计算的目标是将远端的计算存储能力带到系统的边缘来。VFC的架构主要包括三个层次：远程服务器和数据中心所处的云层(Cloud Layer)，本地雾服务器(LFS)所处的小云朵层(Cloudlet Layer)，以及车辆所处的雾层(Fog Layer)。其中，本地雾服务器的作用是调度车辆产生的计算任务，决定将其传输至远程服务器或是在雾层解决。本地雾服务器在地理位置上分布较广，如路边中心单元(RSU)、基站(BS)等，其有效覆盖区域可被视作服务区，复数个服务区可以覆盖一个城市。在VFC架构下，车辆产生任务的同时也是服务的提供者，被视作一种计算和通讯的基础设施。其中车与车(V2V)以及车与设施(V2I)之间通过专用短程通信技术(DSRC)进行交流。在整个计算任务处理的过程中，最关键的问题在于“谁来计算任务”。车辆生成任务后，由LFS对计算任务进行调度，决定是将其卸载(offload)到远端服务器、在本地服务区内交给车辆解决，亦或是传输给邻近服务区的LFS处理。目前对于任务调度问题的处理主要有两种思路：一是将整个调度任务看作一个优化问题，总目标是在保证用户服务体验(QoE)和服务质量(QoS)的前提下，最小化任务时延或能源消耗，将任务分配给指定车辆；二是对车辆用户进行激励措施，包括合同机制、市场化货币机制等，鼓励车辆分享自身的计算和存储资源，从而增加系统整体的资源量。

但在现有VFC架构下的协同计算方案中，讨论的大多是车辆与任务之间点对点的传输与分配。然而，随着车辆智能服务的进一步升级，计算任务需求继续提升，RSU对计算任务的分配过程本身也将成为一种计算负担。因此，将任务分配过程本身的计算负担卸载至网络边缘成为了一种自然而然的考量。换言之，就是将若干个任务聚集为任务块后由RSU分配至车辆联盟，再由车辆联盟内部对任务块更进一步的细粒度分配。基于任务块的协作计算场景与传统的基于任务的协作计算场景有着各方面的不同之处，这主要表现在任务块对车辆之间的协作工作具有更高的要求。为了满足基于任务块场景下车辆协同计算的协作需求，引入联盟匹配(Matching-Coalition)算法对任务块与联盟之间进行一一匹配。联盟匹配算法是近年来提出的一种结合联盟博弈理论与匹配理论的方法，主要用于处理分布式场景下复杂动态环境中多目标匹配的协作问题。有关联盟匹配算法的应用可以参见。更进一步地，在传统的联盟博弈中，每一个玩家只可以加入一个联盟，因此联盟之间是相互分离的。这种非重叠的联盟划分策略忽视了一个玩家同时加入多个联盟所带来的可能潜在收益。每一个玩家为了自身利益可以同时加入多个联盟来分配自身有限的资源，从而获取更多的收益，这就叫做重叠联盟形成博弈(OCF game)。

发明内容