CN111464976B - 一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法 - Google Patents

一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，应用于无线通讯技术和边缘计算领域，针对现有的车辆边缘计算方法中，服务器的覆盖范围与计算资源有限和车辆的高速移动性所造成的连接链路不稳定的问题；本发明将车队和具有边缘计算能力的RSU为任务卸载车辆提供任务处理服务，进行任务和资源分配的联合优化，使车联网环境下车载任务执行的时延和能量消耗最小化；并聚合多个车辆的计算能力，以头车作为任务卸载点，根据车队的计算资源和通信链路状况完成任务的二次卸载，并在车队内分配频谱资源，降低了车队内部交互的通信开销，提高了在车联网中车辆网络拓扑快速变化环境下的传输可靠性。

Description

一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法
技术领域
本发明属于无线通讯技术和边缘计算领域，特别涉及一种车辆任务卸载技术。
背景技术
车联网(Internet of Vehicles,IoV)是物联网(Internet of Things,IoT)在汽车行业的重要应用，被认为是下一代智能交通系统的信息基础。为了减少交通事故，提高出行便利，车辆自动驾驶、智能辅助驾驶等智能交通应用数量不断增加。然而，这些新兴的应用不仅需要较高的计算复杂度，而且对时延敏感。目前车载设备有限的计算能力和存储能力可能不能完全满足要求。另一方面，将移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)与车辆网络相结合的车辆边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)被普遍认为是处理计算密集型任务的一种有效的方法。在这种情况下，车辆的计算密集型任务可以被卸载到接近它们的边缘服务器，而不是远程云服务器，从而大大降低了任务的处理延迟。
车队(Platoon)是道路上行驶方向一致的一组车辆。在车队中，头车由司机控制行驶方向和速度，后面跟随的车辆与头车保持一致。车辆以车队的形式行驶可以提高道路的安全性，降低燃油的消耗，同时有效地减少交通堵塞。车队已被确定为一种绿色车辆交通管理策略，以提高能源效率、环境可持续性、道路容量和道路安全，其中通过车辆之间的控制信息交换来确保车队的稳定性。
目前，针对车辆边缘计算中的任务处理研究主要有以下两种：
(1)任务卸载研究(参考文献：Y.Liu,S.Wang,J.Huang,and F.Yang,“Acomputation offloading algorithm based on game theory for vehicular edgenetworks,”in Proc.IEEE ICC,Kansas City,MO,USA,May 2018,pp.1–6.)：该文研究了多车之间的计算卸载决策，将该问题转化为一个多用户计算卸载博弈问题，证明了博弈中纳什均衡的存在性，提出了一种分布式计算卸载算法来计算纳什均衡。如果太多的任务被卸载到相同的边缘服务器，性能增益将会降低。
(2)资源分配研究(参考文献：J.Du,F.R.Yu,X.Chu,J.Feng,and G.Lu,“Computation offloading and resource allocation in vehicular networks basedon dual-side cost minimization,”IEEE Trans.Veh.Technol.,vol.68,no.2,pp.1079–1092,Feb.2019.)：该文研究了资源管理的随机优化问题。它通过联合优化车辆的卸载决策和本地CPU频率，以及服务器侧的无线资源分配和服务器供应，将车辆和MEC服务器的成本降至最低。
此外，与智能手机或平板电脑相比，车辆具有强大的计算能力，并且随着车辆数量的增加，车辆的总计算能力也会增加。因此，如果能够利用车辆来提供任务卸载服务，则车辆网络的计算性能将得到改善。但面对IoV庞大的计算需求，单个车辆的计算能力是非常有限的。若能聚合多个车辆的计算能力，则更能满足任务卸载的要求，即将车队引入车辆边缘计算系统。
发明内容
为解决现有的车辆边缘计算方法中，服务器的覆盖范围与计算资源有限和车辆的高速移动性所造成的连接链路不稳定的问题，本发明提出一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法。
本发明采用的技术方案为：一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，基于的车联网场景包括：沿公路部署的若干RSU服务器、车队服务器以及中心控制器，所述车队服务器包括若干车队成员服务器，记其中一个车队成员服务器为车头服务器；中心控制器以最小化车载任务执行的时延和能量消耗为目标，来决策将任务卸载至RSU服务器或车队服务器；若任务卸载至RSU服务器，则各RSU服务器根据资源分配信息进行任务处理；若任务卸载至车队服务器，则将任务卸载至车头服务器，然后由车头服务器向剩下的车队成员服务器进行任务的再次卸载。
车头服务器向其他车队成员服务器进行任务的再次卸载，具体为：根据各车队成员服务器的计算资源以及车头服务器与剩下的车队成员服务器之间的通信质量，进行任务的再次卸载。
中心控制器根据计算得到的车队成员服务器的计算资源得到任务分配比例；
中心控制器根据任务分配比例以及车头服务器与剩下的车队成员服务器之间的通信质量进行频谱资源的分配；
各车队成员服务器根据分配的频谱资源进行任务处理。
每个任务卸载车辆在每个任务周期只卸载给一个RSU服务器或一个车队服务器。
还包括：中心服务器在相邻任务周期收集车辆网络中的计算与通信信息，所述车辆网络中的计算与通信信息具体为：车载任务的输入数据量、处理每bit输入数据所需的CPU周期数、RSU服务器或车队服务器的最大计算能力、有卸载任务需求的车辆和车头服务器的传输功率、有卸载任务需求的车辆与RSU服务器之间或车队成员服务器之间的信道增益。
还包括中心控制器根据收集到的车辆网络中的计算与通信信息，进行强化学习来进行后续任务卸载决策和资源分配。
本发明的有益效果：本发明通过一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，使得车队和具有边缘计算能力的RSU都能够为任务卸载车辆提供任务处理服务，进行任务和资源分配的联合优化，使车联网环境下车载任务执行的时延和能量消耗最小化。在考虑实际环境的影响因素，比如车辆的移动性以及系统动态性的情况下，比较V2I(vehicle-to-infrastructure)和V2V(vehicle-to-vehicle)两种通信形式，通过车队协同进行资源调度，充分利用了IoV系统中空闲的车辆资源。另外，本发明聚合多个车辆的计算能力，考虑到车队的可内部分割特性，将车队中头车作为任务卸载点，同时根据车队的计算资源和通信链路状况完成任务的二次卸载，并在车队内分配频谱资源，更加考虑到了不同车队的局部特性，且车队内部交互的通信开销也相应降低，提高了在车联网中车辆网络拓扑快速变化环境下的传输可靠性，降低了任务处理的整体能耗，延长了车载设备的使用寿命，满足智能交通应用的复杂计算和时延敏感要求。
附图说明
图1为本发明实施例的车联网场景示意图。
图2为本发明提供的基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法流程图。
图3为本发明实施的强化学习网络架构图。
图4为本发明实施例的车队内部任务再分配时隙示意图。
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。
本发明应用的车联网场景为：如图1所示的密集的公路场景，单向双车道，不属于任何车队的独立车辆有一些计算任务需求需要卸载到服务器进行相应的处理，这些车辆表示为
Figure BDA0002459973320000031
服务器包括沿公路部署的RSU和由一组行驶在同一车道上并保持恒定相对速度的车辆组成的车队，每个车队有一个车头。本实施例将这两种服务器统一表示为
Figure BDA0002459973320000032
即m个RSU，n个车队。第i个车队的大小为Ni。
基于上述场景，本发明提供了一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，如图2所示，包括以下步骤：
S1、在相邻任务周期的间隙，中心控制器收集车辆网络中的计算与通信信息。
首先以时间t为任务周期，该任务周期足够短，使得在该周期内，车辆速度和车辆位置保持不变。在两个任务周期间隔，中心服务器收集车辆网络中的计算与通信信息，包括：车载任务的输入数据量、处理每bit输入数据所需的CPU周期数、服务器的最大计算能力、有卸载任务需求的车辆和头车的传输功率、有卸载任务需求的车辆与服务器之间和车队成员之间的信道增益。这些需要反馈的信息用一个集合来表示：
Figure BDA0002459973320000041
其中
Figure BDA0002459973320000042
分别表示在第t个周期第u个车载任务的输入数据量
Figure BDA0002459973320000043
处理每bit输入数据所需的CPU周期数
Figure BDA0002459973320000044
服务器的最大计算能力ft，有卸载任务需求的车辆和头车的传输功率pt，有卸载任务需求的车辆与RSU服务器之间和车队成员之间的信道增益Rt。
S2、每一个时隙，需要进行任务处理的车辆将处理请求上报给中心控制器。
中心控制器根据所接收到的车辆网络中的计算与通信信息，中心控制器作为智能体根据这些信息进行强化学习来进行后续任务卸载决策和资源分配。
在强化学习中，智能体通过与环境的交互作用和试错学习来寻找最优策略。状态、行为和奖励是强化学习的三个关键因素，我们将任务描述为马尔可夫决策过程(MDP)。我们定义了一个4元组
Figure BDA0002459973320000045
分别代表状态空间、动作空间、奖励
Figure BDA0002459973320000046
和转换函数
Figure BDA0002459973320000047
其中
Figure BDA0002459973320000048
Figure BDA0002459973320000049
是在采取动作a时从状态s转移到状态s'的概率。
在此我们采用DDPG网络架构，如3所示。
DDPG拥有4个网络，分别是Actor当前网络，Actor目标网络，Critic当前网络，Critic目标网络。2个Actor网络的结构相同，2个Critic网络的结构相同。其中Actor当前网络负责策略网络参数θμ的迭代更新，负责根据当前状态s选择当前动作a，用于和环境交互生成下一状态s'和奖励R。Actor目标网络负责根据经验回放池中采样的下一状态s'选择最优下一动作a'。网络参数θμ'定期从当前网络的θμ复制，规则为
Figure BDA00024599733200000410
其中τ∈[0,1]为更新系数。Critic当前网络负责价值网络参数θQ的迭代更新，负责计算当前Q值
Figure BDA00024599733200000411
其中α和γ分别是学习率和折损因子。Critic目标网络负责计算目标Q值中的Q(s′,a′)部分，网络参数θQ'定期从当前网络的θQ复制。策略梯度的计算公式为
Figure BDA0002459973320000051
建立一个以最小化车联网环境下车载任务执行的时延和能量消耗的优化问题：
Figure BDA0002459973320000052
其中，
Figure BDA0002459973320000053
为第t个周期的任务集合，
Figure BDA0002459973320000054
为服务器集合，
Figure BDA0002459973320000055
为任务周期集合，T为任务周期总数，
Figure BDA0002459973320000056
分别为卸载决策变量、任务分配比例变量和频谱分配比例变量，α和β是权重因数，ρ,θ,ω分别为卸载决策变量、任务分配比例变量和频谱分配比例变量，Δt为时隙长度，
Figure BDA0002459973320000057
为任务处理的总时延，
Figure BDA0002459973320000058
为任务处理的总能耗，Pu,Pi L,Pth分别为任务卸载车辆、头车的传输功率和传输功率门限，
Figure BDA0002459973320000059
分别为任务卸载车辆与头车之间、头车与车队成员之间的信噪比和信噪比门限。
S3、中心控制器根据当前时隙的信道质量和任务卸载车辆与服务器的链路持续时间，以在任务车辆连接范围内的服务器为对象进行任务卸载决策。
Figure BDA00024599733200000510
表示卸载决策变量，
Figure BDA00024599733200000511
表示任务卸载给服务器i。每个时隙每个任务只能卸载给一个服务器，因此
Figure BDA00024599733200000512
第i个服务器的坐标记为
Figure BDA00024599733200000513
车队的坐标即为头车的坐标。使用
Figure BDA00024599733200000514
表示任务卸载车辆在第t个时隙内的行驶速度，使用
Figure BDA00024599733200000515
表示第i个车队在第t个时隙内的行驶速度。任务卸载车辆在第i个RSU覆盖范围内行驶的路程为
Figure BDA00024599733200000516
其中ri、
Figure BDA00024599733200000517
分别为第i个服务器的覆盖范围、第u个携带任务车辆的纵坐标和第i个服务器的纵坐标。在第i个RSU覆盖范围内的停留时间为
Figure BDA0002459973320000061
其中
Figure BDA0002459973320000062
分别为第u个携带任务车辆的横坐标和第i个服务器的横坐标。任务卸载车辆在第i个车队覆盖范围内行驶的路程
Figure BDA0002459973320000063
Li为第i个车队的长度，ri L、ri Mem分别为第i个车队的车头和成员的通信覆盖范围，vrel为相对速度，
Figure BDA0002459973320000064
在第i个车队覆盖范围内的停留时间为
Figure BDA0002459973320000065
为了简便，距离
Figure BDA0002459973320000066
设为每一个时隙开始的时候的两者的距离，
Figure BDA0002459973320000067
车辆与RSU中心的每个时隙内距离保持不变。经过一个时隙距离变化为
Figure BDA0002459973320000068
Figure BDA0002459973320000069
Δt分别为t时隙第u个携带任务车辆的速度和一个时间周期的长度。同样，车辆与车队leader车辆的距离
Figure BDA00024599733200000610
也设为每一个时隙开始的时候的两者的距离，经过一个时隙距离变化为
Figure BDA00024599733200000611
从
Figure BDA00024599733200000612
到第i个服务器的信道增益
Figure BDA00024599733200000613
其中
Figure BDA00024599733200000614
为任务卸载车辆和第i个服务器(RSU覆盖范围中心或车头)之间的距离，G为放大器和天线引入的功率增益常数，h0～CN(0,1)表示瑞利衰落的复高斯变量。第t个时隙从任务卸载车辆到第i个服务器传输第u个任务的信噪比表示为
Figure BDA0002459973320000071
σ2为加性高斯白噪声的功率。第t个时隙从任务卸载车辆到第i个服务器的传输速率
Figure BDA0002459973320000072
B代表上传信道的带宽。
则从任务卸载车辆到RSU服务器的传输时延为
Figure BDA0002459973320000073
Figure BDA0002459973320000074
为第t个周期从第u个任务卸载车辆到第i个RSU的信噪比。传输能耗为
Figure BDA0002459973320000075
从任务卸载车辆到车队服务器的头车的传输时延为
Figure BDA0002459973320000076
传输能耗为
Figure BDA0002459973320000077
ω表示频谱分配比例。
S4、若卸载到车队，中心控制器根据头车上报的车队成员资源信息进行任务比例的分配，若卸载到RSU，则转到S6；
Figure BDA0002459973320000078
表示任务分配比例变量，表示第t个时隙第u个任务给第i个车队的第j辆车分配
Figure BDA0002459973320000079
比例的任务，
Figure BDA00024599733200000710
所述的车队成员资源信息体现为车队成员的计算能力，本申请中
Figure BDA00024599733200000711
的取值与车辆的计算能力
Figure BDA00024599733200000712
成正比。
S5、中心控制器根据头车上报的车队成员间的信道质量和所分配的任务比例进行频谱资源的分配；
Figure BDA00024599733200000713
表示频谱分配比例变量，表示第t个时隙给第i个车队的第j辆车分配
Figure BDA00024599733200000714
比例的频谱，
Figure BDA00024599733200000715
与S4中相似，第t个时隙从头车到车队成员传输第u个任务的信噪比表示为
Figure BDA00024599733200000716
Figure BDA00024599733200000717
为头车和车队成员之间的信道增益。
则从头车到车队成员的传输时延为
Figure BDA00024599733200000718
传输能耗为
Figure BDA00024599733200000719
如图4所示，在一个周期，大时间尺度内(即图4所示的周期1、周期2、周期t、周期T)完成本周期所有任务的处理，一个周期时间可能有剩余也有可能无法处理所有的任务。S4、S5在图4所示小时间尺度内(t1、t2、t3、t4、t5、tu(1))完成，对每个任务进行任务比例的分配，每个任务的处理时间根据任务大小和当时的计算、通信能力的不同而不同。
S6、各个服务器根据资源分配信息进行任务处理。
若在RSU服务器进行任务卸载，则计算时延为
Figure BDA0002459973320000081
计算能耗为
Figure BDA0002459973320000082
其中fi t为第i个RSU服务器第t个时隙的计算能力，Pi t,R为RSU的计算功率。
若在车队服务器进行任务卸载，则计算时延为
Figure BDA0002459973320000083
计算能耗为
Figure BDA0002459973320000084
其中
Figure BDA0002459973320000085
为第i个车队的第j辆车在第t个时隙的计算能力，
Figure BDA0002459973320000086
为车队成员的计算功率。
用
Figure BDA0002459973320000087
表示该任务在这个时隙是否完成，
Figure BDA0002459973320000088
表示不能完成。
则总时延表示为：
Figure BDA0002459973320000089
对于卸载到RSU，当
Figure BDA00024599733200000810
时，
Figure BDA00024599733200000811
若卸载到车队，当
Figure BDA00024599733200000812
时，
Figure BDA00024599733200000813
Figure BDA00024599733200000814
由此得到整个车辆网络系统中对各时隙任务处理的结果，包括任务处理时延和能耗。
通过上述实施例可以看出，本发明采用基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，通过引入基于车队的车辆边缘计算机制，利用车队和RSU的计算能力，使得基于车队的任务处理的时延代价和能量消耗最小化，进而提高了在车联网中车辆网络拓扑快速变化环境下的传输可靠性，降低了任务处理的整体能耗，延长了车载设备的使用寿命，更适用于智能交通场景中大量复杂计算和时延敏感任务的要求。
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。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，其特征在于，基于的车联网场景包括：沿公路部署的若干RSU服务器、车队服务器以及中心控制器，所述车队服务器包括若干车队成员服务器，记其中一个车队成员服务器为车头服务器；中心控制器以最小化车载任务执行的时延和能量消耗为目标，来决策将任务卸载至RSU服务器或车队服务器；若任务卸载至RSU服务器，则各RSU服务器根据资源分配信息进行任务处理；若任务卸载至车队服务器，则将任务卸载至车头服务器，然后由车头服务器向剩下的车队成员服务器进行任务的再次卸载；优化问题表达式为：
Figure FDA0003048917190000011
Figure FDA0003048917190000012
Figure FDA0003048917190000013
其中，
Figure FDA0003048917190000014
为第t个周期的任务集合，
Figure FDA0003048917190000015
为服务器集合，
Figure FDA0003048917190000016
为任务周期集合，T为任务周期总数，
Figure FDA0003048917190000017
分别为卸载决策变量、任务分配比例变量和频谱分配比例变量，α和β是权重因数，ρ,θ,ω分别为卸载决策变量、任务分配比例变量和频谱分配比例变量，Δt为时隙长度，
Figure FDA0003048917190000018
为任务处理的总时延，
Figure FDA0003048917190000019
为任务处理的总能耗，Pu,Pi L,Pth分别为任务卸载车辆、头车的传输功率和传输功率门限，
Figure FDA00030489171900000110
γth分别为任务卸载车辆与头车之间、头车与车队成员之间的信噪比和信噪比门限。
2.根据权利要求1所述的一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，其特征在于，车头服务器向其他车队成员服务器进行任务的再次卸载，具体为：根据各车队成员服务器的计算资源以及车头服务器与剩下的车队成员服务器之间的通信质量，进行任务的再次卸载。
3.根据权利要求2所述的一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，其特征在于，中心控制器根据车队成员服务器的计算资源得到任务分配比例。
4.根据权利要求3所述的一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，其特征在于，中心控制器根据任务分配比例以及车头服务器与剩下的车队成员服务器之间的通信质量进行频谱资源的分配。
5.根据权利要求4所述的一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，其特征在于，各车队成员服务器根据分配的频谱资源进行任务处理。
6.根据权利要求1所述的一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，其特征在于，每个任务卸载车辆在每个任务周期只卸载给一个RSU服务器或一个车队服务器。
7.根据权利要求5或6所述的一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法，其特征在于，还包括：中心服务器在相邻任务周期收集车辆网络中的计算与通信信息，所述车辆网络中的计算与通信信息具体为：车载任务的输入数据量、处理每bit输入数据所需的CPU周期数、RSU服务器或车队服务器的最大计算能力、有卸载任务需求的车辆和车头服务器的传输功率、有卸载任务需求的车辆与RSU服务器之间或车队成员服务器之间的信道增益。
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