移動邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing,MEC)技術(shù)是當(dāng)前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的重要研究方向之一。MEC技術(shù)能將無線傳感器設(shè)備的本地計(jì)算任務(wù)卸載到邊緣云服務(wù)器進(jìn)行計(jì)算,從而大大提高了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算能力。但是無線網(wǎng)絡(luò)中大量設(shè)備同時進(jìn)行計(jì)算卸載會導(dǎo)致信號干擾和邊緣云服務(wù)器的計(jì)算負(fù)載過大。為了提高無線網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算質(zhì)量,首先提出了一種最小化多個無線傳感器設(shè)備的MEC系統(tǒng)計(jì)算時間周期的合理時間分配和計(jì)算卸載的策略,并采用了5G非正交多址接入和串行干擾刪除技術(shù)使多個無線設(shè)備可以利用相同的子載波同時進(jìn)行計(jì)算卸載,從而提高計(jì)算卸載的效率;然后建立了無線設(shè)備能量捕獲和任務(wù)計(jì)算的相關(guān)模型,將上述模型和策略建模為一個優(yōu)化問題進(jìn)行求解;最后通過數(shù)值分析實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提策略的有效性。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)科學(xué). 2020年S2期 北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

MEC系統(tǒng)模型

圖1 MEC系統(tǒng)模型表1 模型相關(guān)參數(shù)說明Table 1 Model related parameter description 參數(shù) 物理含義 PBS 基站發(fā)射功率 pi 第i個設(shè)備的發(fā)射功率 fi 第i個設(shè)備的CPU計(jì)算頻率 μ 能量轉(zhuǎn)換效率 hi 第i個設(shè)備的信道增益 Di 第i個設(shè)備的計(jì)算任務(wù) ρi 第i個設(shè)備本地計(jì)算量的權(quán)衡比例 α 能量捕獲時間占總時間周期的比例 Dedge 邊緣云服務(wù)器每個時間周期的計(jì)算負(fù)載 Zi 第i個設(shè)備計(jì)算每比特數(shù)據(jù)所需CPU周期數(shù)

首先分析本文所用到的計(jì)算策略算法的收斂性,如圖3所示,分別考慮了N為5個設(shè)備和3個設(shè)備這兩種情況,在這兩種情況下分別利用次梯度下降迭代37次和14次后收斂到了最優(yōu)解。同時把每次更新的拉格朗日乘子帶入到式(17)中T的最優(yōu)解中,結(jié)果如圖3所示。這兩種情況下設(shè)備本地計(jì)算CPU頻率和卸載功率都取隨機(jī)相同值作為初始化參數(shù),每個設(shè)備的計(jì)算任務(wù)的假設(shè)都是相同的,取值為Di=60 000 bits,其他環(huán)境中影響參數(shù)如上述參數(shù)一致。從圖3中可以看到,本文提出的計(jì)算策略的收斂速度還是比較快的,同時當(dāng)無線設(shè)備越少時,收斂就越快。接下來分別研究分析了目標(biāo)函數(shù)最小化時間周期與自變量參數(shù)設(shè)備變量之間的關(guān)系,實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果如圖4所示,我們分析了每個設(shè)備能量捕獲時間和任務(wù)計(jì)算時間的分配比α與最小化時間周期T之間的關(guān)系,實(shí)驗(yàn)中同時分別考慮了N為5個設(shè)備和3個設(shè)備這兩種情況,假設(shè)這兩種情況下設(shè)備本地計(jì)算CPU頻率和卸載功率都取隨機(jī)相同值作為初始化參數(shù),每個設(shè)備的任務(wù)量都相同,取值為Di=60 000 bits,α每次以0.05的比例進(jìn)行增加。


本文編號：2940298