CN110446265B - 一种节能的基于动态分组的noma的移动边缘计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种节能的基于动态分组的NOMA的移动边缘计算方法，应用于无线通讯技术和边缘计算领域，为解决现有技术中存在的资源浪费的问题，本发明按照无线设备的需要分配时隙，再动态的将使用同一时频资源的用户定义为一个用户组，提高了资源的利用率；本发明相较于基于正交多址接入的边缘计算系统和基于固定用户分组的NOMA的边缘计算系统，大大降低了无线设备的能耗，延长了无线设备的使用寿命；由于本发明中动态NOMA本着按需分配的原则，更适合5G网络中多种多样的计算需求和异构的无线接入设备。

Description

一种节能的基于动态分组的NOMA的移动边缘计算方法
技术领域
本发明属于无线通讯技术和边缘计算领域，特别涉及一种边缘计算任务卸载技术。
背景技术
随着物联网的高速发展，到2025年，将有近300亿的无线设备(传感器、可穿戴设备、车辆等)通过无线接入网接入到物联网中。这对5G网络有限的频谱资源提出了一个巨大的挑战。为了应付这一挑战，学术界提出了基于功率域的非正交多址接入技术(Non-orthogonal multiple Access,NOMA)。相较于传统的正交接入技术(如TDMA，OFDMA)，NOMA允许多个用户同时使用同一时频资源，在接收机处使用串行干扰消除技术(successiveinterference cancellation,SIC)进行多用户检测，因此在频谱资源受限的情况下，能同时为多个用户提供接入服务，进而提高了频谱效率。
此外，由于无线设备的处理性能以及电池能量有限，当用户有计算密集的任务时，无线设备很难满足用户的计算需求。为了解决该问题，移动边缘计算(Mobile EdgeComputing,MEC)被提出在网络边缘部署边缘服务器并使之与基站建立连接，通过基站提供的无线接入技术为用户提供计算服务。在移动边缘计算的场景中，无线设备通过无线信道将计算任务卸载到与基站直连的边缘服务器上进行处理，得益于边缘服务器强大的计算能力，边缘计算不但降低了任务的处理时延，而且还能提高无线设备的能效。
为了能在5G网络中为大量且多样的无线设备提供计算服务，学术界将以上两种技术结合，在移动边缘计算系统中使用NOMA来为更多的无线设备提供计算服务。目前，针对在边缘计算系统中使用NOMA的研究主要有以下三种：
(1)使用基于FDMA(frequency division multiple access,频分多址)的NOMA为无线设备提供计算服务(参考文献：Kiani A,Ansari N.“Edge computing aware NOMA for5G networks[J].”IEEE Internet of Things Journal,2018,5(2):1299-1306.)：该文章提出将频谱资源划分为多个正交的频谱资源块，并将用户划分为多个互不相交的用户分组。不同的用户组正交的使用频谱资源块，在同一个组中的用户在相同的频谱资源块上使用NOMA技术进行复用。
(2)使用基于TDMA(Time division multiple access，时分多址)的NOMA为无线设备提供计算服务(参考文献：Z.Yang,J.Hou,and M.Shikh-Bahaei,“Energy efficientresource allocation for mobile-edge computation networks with NOMA,”arXivpreprint arXiv:1809.01084,2018.)：在该文献中，作者首先将用户分为多个互不相交的用户组，然后在按照分组为用户分配时隙，不同的用户组占用不同的时隙，同一用户组内的用户在相同时频资源块上使用NOMA技术进行复用。
(3)使用纯NOMA的方式为无线设备提供计算服务(参考文献：Pan Y,Chen M,YangZ,et al.“Energy-Efficient NOMA-Based Mobile Edge Computing Offloading[J].”IEEE Communications Letters,2018,23(2):310-313.)：在该文献中，基站覆盖范围内的所有用户在相同的时频资源上使用NOMA技术进行复用，同时将计算任务卸载到MEC服务器。由于在同一资源上复用的用户数太多会导致接收机的复杂程度剧增，因而该种方式在实际应用中是不可取的。
以上三种方式的共同点在于，他们都是先进行用户的分组，然后再按照固定的用户分组进行相应的资源分配。但是，该种模式存在一个明显的缺陷。为了从NOMA技术中获益，在以上用户分组中，通常将信道质量差的用户与信道质量较好的用户进行配对，分配到相同的用户组中。但是，由于无线设备的异构性，当一个用户组中信道质量差的无线设备有更多的任务需要卸载(需要传输更多的数据到基站)，而信道质量好的无线设备任务量较少时，为了照顾信道质量差的用户，需要分配更多的无线资源给该用户组，但是对于信道质量好的用户，并不需要太多的无线资源进行任务卸载，因而就会造成资源的浪费，从而降低频谱资源的利用效率和无线设备的能效。
发明内容
为解决现有基于NOMA的移动边缘计算方法中，同一分组中既存在信道质量好的用户也存在信道质量差的用户，为照顾信道质量差的用户，该分组需要分配更多无线资源，对于该分组中信道质量好的用户，形成资源过剩，造成资源浪费的问题，本发明提出一种节能的基于动态分组的NOMA的移动边缘计算方法，按照无线设备的需要分配无线资源，再动态的将使用同一时频资源的用户定义为一个用户组，提高了资源的利用率。
本发明采用的技术方案为：一种节能的基于动态分组的NOMA的移动边缘计算方法，包括：
S1、在相邻卸载周期的间隙，基站覆盖范围内的所有无线设备向基站上传反馈信息；
S2、基站以其覆盖范围内的所有无线设备的能耗最小化为优化目标，根据反馈信息为每个无线设备分配时隙，且映射到同一时隙的无线设备在该时隙上利用NOMA技术进行复用；
S3、基站根据所分配的时隙计算各无线设备在每个时隙的最优卸载量，从而得到各无线设备在每个时隙的发射功率；
S4、基站将计算得到的各无线设备所分配的时隙及时隙对应的发射功率作为调度结果广播给其覆盖范围内的所有无线设备；
S5、接收到调度结果的无线设备，在对应的卸载周期根据所分配到的时隙及时隙对应的发射功率进行任务卸载；
S6、任务卸载至基站后，基站将任务上传到与之直连的边缘服务器上进行处理，边缘服务器在处理完成之后将结果通过基站传回到无线设备处。
进一步地，步骤S2具体为：
将卸载周期内的时隙个数乘以每个时隙允许的同时使用的用户个数，得到该卸载周期内待编号的时隙总数；对时隙总数按序编号，并将已编号的时隙按照从小到大的顺序排列；将基站所覆盖范围内的所有无线设备按照其信道增益从大到小的顺序排列；
按照无线设备正交使用时频资源的方式，以基站所覆盖范围内的所有无线设备的能耗最小化为优化目标，确定每个无线设备分配的时隙编号；
将映射到同一时隙的无线设备在该时隙上利用NOMA技术进行复用。
更进一步地，步骤S2所述将映射到同一时隙的无线设备在该时隙上利用NOMA技术进行复用，具体为：将无线设备所分配时隙的编号对卸载周期内实际的时隙个数取模加一处理后，得到无线设备分配的实际时隙；将映射到同一实际时隙的无线设备在该时隙上利用NOMA技术进行复用。
进一步地，在所述卸载周期内无线设备和基站之间的信道增益保持不变
进一步地，步骤S1所述反馈信息包括：无线设备的任务的输入数据量、处理每bit输入数据所需的CPU周期数、每CPU周期的能耗、CPU频率、与基站之间的信道增益。
进一步地，步骤S5具体为：无线设备根据收到的调度结果对任务进行拆分，分为需要卸载到基站的第一子任务，与需要本地处理的第二子任务，根据所分配的时隙以对应的发射功率将第一子任务卸载到基站，同时在本地处理第二子任务。
更进一步地，步骤S6包括：边缘服务器在处理完无线设备的第一子任务后，及时通过基站将计算结果返回对应无线设备处，该无限设备将本地计算结果与边缘服务器的计算结果进行合并。
本发明的有益效果：本发明通过在边缘计算系统中使用动态分组的NOMA技术，使得边缘计算系统能够为更多的无线设备提供计算服务，提高了系统的吞吐量以及无线资源的利用效率，为5G网络的大规模接入、计算提供了有效的解决方案；本发明的方法具备以下优点：
1、通过使用动态分组的NOMA作为该框架的多址接入技术，使得无线设备不需要先绑定为用户组再进行无线资源的分配，而是先按照无线设备的需要分配无线资源，再动态的将使用同一时频资源的用户定义为一个用户组，提高了资源的利用率，更能适应5G网络中异构的无线设备及多种多样的计算需求；
2、由于NOMA本身的特性，本发明的方法相较于使用正交多址接入的边缘计算框架能够容纳更多的用户，为更多的无线设备提供服务，并且大大降低了无线设备的整体能耗，延长了无线设备的使用寿命。
附图说明
图1为本发明实施例采用的异构网络场景图；
图2为本发明实施例提供的方法流程图；
图3为本发明实施例提供的时隙分配流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。
本发明应用的异构网络场景为：如图1所示的密集接入的商圈场景，由各类无线终端、可穿戴设备、智能车辆以及各类环境感知的传感器等组成的无线接入网络，设备都有一些计算需求需要卸载到边缘服务器进行相应的处理。本实施例将这些异构的无线设备统一起来，用一个集合
Figure BDA0002170747780000041
来表示。
基于以上场景，本发明提供了一种基于动态用户分组的NOMA的边缘计算任务卸载框架，如图2所示，包括以下步骤：
S1、首先以时间T为卸载周期，该卸载周期足够短，使得在该周期内，基站覆盖范围内的无线设备和基站之间的信道增益保持不变。在卸载周期起始位置前(两个卸载周期间隔)，基站覆盖范围内的无线设备向基站反馈需要卸载的任务信息，包括：任务的输入数据量、处理每bit任务输入数据所需的CPU周期数，无线设备每个CPU周期的能耗，此外还需要反馈无线设备的计算能力，以及无线设备与基站之间的信道增益。这些需要反馈的信息用一个集合来表示：{Lk,Ck,ek,fk,hk}，分别表示无线设备k的任务的输入数据量Lk，处理每bit输入数据所需的CPU周期数Ck，每个CPU周期的能耗ek，CPU频率fk，与基站之间的信道增益hk。
任务卸载周期T被划分为N个等长的时隙τ＝T/N，为这些时隙进行编号并记为
Figure BDA00021707477800000511
Figure BDA00021707477800000512
每个时隙允许Kmax用户同时使用，为了减小接收机的复杂度，本实施例中每个时隙允许2个用户同时使用。
S2、基站接收到无线设备的反馈信息之后，为无线设备分配时隙，时隙分配过程如图3所示，包括以下分步骤：
S21、首先，建立一个以最小化无线设备的整体能耗的优化问题：
Figure BDA0002170747780000051
Figure BDA0002170747780000052
Figure BDA0002170747780000053
Figure BDA0002170747780000054
Figure BDA0002170747780000055
其中，lk,n表示无线设备k在第n时隙的任务卸载量；lk表示无线设备k需要卸载的任务量；αk,n表示时隙的分配指示符，αk,n＝1表示时隙n分配给无线设备k，αk,n＝0表示时隙n未分配给无线设备k；
Figure BDA0002170747780000056
表示无线设备的最小卸载量，无线设备为了能在卸载周期内完成计算任务，必须至少卸载
Figure BDA0002170747780000057
的数据量到边缘服务器；B表示无线信道的带宽，记βk＝σ2/hk，β0＝0。
S22、假设有N×2个时隙，为了方便表示，为每个时隙编号，记这些时隙为：N′＝{1,2,…,N×2}，然后将无线设备按照信道增益降序排列，h1≥h2≥…≥hK。；
S23、按照无线设备正交使用时频资源的方式，以所有无线设备的能耗为优化目标，确定为每个无线设备分配的时隙个数，该问题可以建模成如下的一个凸优化问题：
Figure BDA0002170747780000058
Figure BDA0002170747780000059
Figure BDA00021707477800000510
其中，bk表示无线设备k使用的时隙个数；
本实施例中使用YALMIP求解框架结合MOSEK求解器得到本步骤凸优化问题的最优解，得到为每个用户分配的最优时隙个数。时隙按照从小到大的顺序，无线设备按照信道增益从大到小的顺序，将时隙N′分配给每个无线设备；
S24、将分配给无线设备的时隙编号对实际的时隙个数N取模加一即可得到分配给无线设备的实际时隙编号，映射到同一实际时隙编号的无线设备在该时隙上利用NOMA技术进行复用。使用α来指示时隙的分配情况，α为K×N的矩阵，用αk,n＝1表示时隙n分配给了用户k；
S3、根据时隙的分配情况决策出每个无线设备的任务卸载量，进而得到无线设备的发送功率。具体过程为：
时隙的分配确定之后，将时隙的分配指示矩阵代入到S21中的优化问题，就可以得到一个简单的凸优化问题：
Figure BDA0002170747780000061
Figure BDA0002170747780000062
Figure BDA0002170747780000063
通过求解该凸优化问题得到每个无线设备在每个时隙的最优卸载量；本步骤的凸优化问题可以使用YALMIP框架结合MOSEK求解器进行求解，应用其它的凸优化求解工具也可以进行求解。
在求得每个用户在每个时隙的最优卸载量之后，结合时隙的分配指示矩阵可以求得每个设备的发射功率，具体的求解公式为：
Figure BDA0002170747780000064
S4、在基站做出以上决策之后，及时将决策结果进行封装广播给覆盖范围内的所有用户。
步骤S1至S4的无线设备信息反馈及基站的决策过程均在相邻两个卸载周期的间隙内完成。本发明基站的决策过程的复杂度很低，基站决策过程的这一部分时间是非常短的，即使相比于卸载周期也几乎可以忽略不计的。
S5、无线设备根据接收到的调度结果，在对应的卸载周期利用相应的时隙及对应的发送功率进行任务卸载；无线设备根据接收到的调度信息将任务进行一定的拆分，分为两个子任务，记需要本地计算的子任务为el，需要卸载到基站的子任务为er。然后，在指定的时隙，以指定的发射功率将er卸载到基站处，同时，在本地处理子任务el。
S6、任务卸载到基站后，基站将任务上传到与之直连的边缘服务器上，边缘服务器在处理完这些计算任务之后再将结果通过基站传回到无线设备处。
边缘服务器在处理完无线设备的子任务er之后及时将计算结果返回到无线设备处，无线设备将计算结果合并。
通过上述实施例可以看出，本发明采用基于动态用户分组的NOMA的边缘计算系统，适用于异构网络场景中各种不同的计算需求，通过动态的用户分组提高了无线资源的利用率。同时，优化了无线设备的任务卸载量和发射功率，以达到降低能耗的目的。最后，相较于基于正交多址接入的移动边缘计算，本发明提出的方案能够为更多的无线设备提供计算服务，增加了系统的吞吐量，更加适用于5G网络中密集接入的场景。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (7)

1.一种节能的基于动态分组的NOMA的移动边缘计算方法，其特征在于，包括：
S1、在相邻卸载周期的间隙，基站覆盖范围内的所有无线设备向基站上传反馈信息；
S2、基站以其覆盖范围内的所有无线设备的能耗最小化为优化目标，根据反馈信息为每个无线设备分配时隙，且映射到同一时隙的无线设备在该时隙上利用NOMA技术进行复用；
S3、基站根据所分配的时隙计算各无线设备在每个时隙的最优卸载量，从而得到各无线设备在每个时隙的发射功率；
S4、基站将计算得到的各无线设备所分配的时隙及时隙对应的发射功率作为调度结果广播给其覆盖范围内的所有无线设备；
S5、接收到调度结果的无线设备，在对应的卸载周期根据所分配到的时隙及时隙对应的发射功率进行任务卸载；
S6、任务卸载至基站后，基站将任务上传到与之直连的边缘服务器上进行处理，边缘服务器在处理完成之后将结果通过基站传回到无线设备处。
2.根据权利要求1所述的一种节能的基于动态分组的NOMA的移动边缘计算方法，其特征在于，步骤S2具体为：
将卸载周期内的时隙个数乘以每个时隙允许的同时使用的用户个数，得到该卸载周期内待编号的时隙总数；对时隙总数按序编号，并将已编号的时隙按照从小到大的顺序排列；将基站所覆盖范围内的所有无线设备按照其信道增益从大到小的顺序排列；
按照无线设备正交使用时频资源的方式，以基站所覆盖范围内的所有无线设备的能耗最小化为优化目标，确定每个无线设备分配的时隙编号；
将映射到同一时隙的无线设备在该时隙上利用NOMA技术进行复用。
3.根据权利要求2所述的一种节能的基于动态分组的NOMA的移动边缘计算方法，其特征在于，步骤S2所述将映射到同一时隙的无线设备在该时隙上利用NOMA技术进行复用，具体为：将无线设备所分配时隙的编号对卸载周期内实际的时隙个数取模加一处理后，得到无线设备分配的实际时隙；将映射到同一实际时隙的无线设备在该时隙上利用NOMA技术进行复用。
4.根据权利要求3所述的一种节能的基于动态分组的NOMA的移动边缘计算方法，其特征在于，在所述卸载周期内无线设备和基站之间的信道增益保持不变。
5.根据权利要求4所述的一种节能的基于动态分组的NOMA的移动边缘计算方法，其特征在于，步骤S1所述反馈信息包括：无线设备的任务的输入数据量、处理每bit输入数据所需的CPU周期数、每CPU周期的能耗、CPU频率、与基站之间的信道增益。
6.根据权利要求2所述的一种节能的基于动态分组的NOMA的移动边缘计算方法，其特征在于，步骤S5具体为：无线设备根据收到的调度结果对任务进行拆分，分为需要卸载到基站的第一子任务，与需要本地处理的第二子任务，根据所分配的时隙以对应的发射功率将第一子任务卸载到基站，同时在本地处理第二子任务。
7.根据权利要求6所述的一种节能的基于动态分组的NOMA的移动边缘计算方法，其特征在于，步骤S6包括：边缘服务器在处理完无线设备的第一子任务后，及时通过基站将计算结果返回对应无线设备处，该无线设备将本地计算结果与边缘服务器的计算结果进行合并。
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