CN112738822A - 移动边缘计算环境中基于noma的安全卸载和资源分配方法 - Google Patents

移动边缘计算环境中基于noma的安全卸载和资源分配方法 Download PDF

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庞善臣
孙欢欢
乔思波
王淑玉
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Abstract

本发明公开了一种移动边缘计算环境中基于NOMA的安全卸载和资源分配方法，该方法包括如下步骤：A、构建窃听者存在的场景下多用户多服务器的移动边缘计算系统架构，初始化移动设备端待处理任务和边缘服务器的相关参数；B、采用NOMA作为多址接入方式，计算卸载用户的保密容量；C、提出优化问题，构建基于保密容量约束下的系统效用函数；D、提出一种联合安全卸载和资源分配的算法，通过有限次迭代获取最优的卸载策略。本发明适用于多小区多服务器的场景，不仅实现了任务的安全卸载，而且提高了频谱效率和系统收益，降低了任务完成的时延和能耗。

Description

移动边缘计算环境中基于NOMA的安全卸载和资源分配方法
技术领域
本发明属于移动边缘计算技术领域，具体涉及一种移动边缘计算环境中基于NOMA的安全卸载和资源分配方法。
背景技术
随着无线接入网的迅速发展，新型应用程序的数量不断增加(如虚拟现实、人脸识别和在线游戏等)。新型应用程序通常是计算密集型的，并且对时延具有较高的要求，然而移动设备端的计算能力和电量有限，无法满足这些需求。为了解决上述挑战，移动边缘计算(MEC)在更靠近移动设备的网络边缘提供设备所需的服务和云端计算能力。资源受限的移动设备通过将密集型的任务卸载到MEC服务器，降低任务的完成时间和设备的电量消耗，从而提高用户体验。
然而，用户设备的爆炸式增长造成大规模的网络连接，导致信道发生严重的阻塞，增加了卸载任务的传输时间。为了提高无线接入网的频谱效率，实现大规模网络连接，我们使用非正交多址接入技术(NOMA)作为多址接入方式。NOMA使一组卸载用户共享同一频谱信道进行传输，并使用连续干扰消除技术(SIC)来降低同一信道内用户间的干扰。另一方面，由于卸载任务需要通过无线链路传输到边缘服务器，导致额外的时延和能耗。与传统的云计算中心不同，MEC服务器的资源有限，因此计算任务的卸载决策和资源分配成为实现高效卸载的关键问题。此外，由于无线链路的开放性，任务卸载到服务器的过程中很容易遭受外部的威胁，从而导致隐私泄露问题。
综上所述，现有的大部分工作都没有考虑到多用户多服务器场景下，基于NOMA的安全卸载以及资源分配的问题。如何在多用户多服务器场景下，使用NOMA作为多址接入方式，通过安全卸载和合理的资源分配，避免隐私泄露，降低时延和能耗，提高系统收益，是边缘计算中亟需考虑的关键问题。
发明内容
为了解决现有技术中的问题，本发明提出了一种移动边缘计算环境中基于NOMA的安全卸载和资源分配方法，本发明以NOMA作为多址接入方式，研究了安全卸载和资源分配问题，对任务卸载、上传功率以及计算资源进行优化，避免隐私泄露，提高系统收益。
本发明所采用的技术方案如下：一种移动边缘计算环境中基于NOMA的安全卸载和资源分配方法，包括以下步骤：
A、构建存在窃听者场景下多用户多服务器的移动边缘计算系统架构，初始化移动设备端待处理任务和边缘服务器的相关参数；
B、采用NOMA作为多址接入方式，计算卸载用户的保密容量；
C、提出优化问题，构建基于保密容量约束下的系统效用函数；
D、提出一种联合安全卸载和资源分配的算法。
步骤A中，考虑了多用户多服务器的场景，与同一个MEC服务器关联的用户作为一组，不同组之间使用正交频分复用作为多址接入方式，每个组占用一个子信道，组内使用NOMA作为多址接入方式。移动设备端待处理任务和边缘服务器的相关参数包括：移动用户集合N＝{1,2,3,...,N}、边缘服务器集合M＝{1，,2,3,...,M}、用户组集合Q＝{1,2,...,Qm}、每个组的集合Qm＝{1,2,...,qm}、用户n的任务Tn＝{αn,βn}、任务卸载决策变量on,m,n∈N,m∈M。
步骤B的具体方法为：使用NOMA作为多址接入方式，分别计算用户n到MEC服务器m和窃听者e的信噪比。接收端使用SIC技术解码来自同一组用户的信号，对用户信道增益递减排序，依次进行解码。根据任务到达MEC端和窃听者的速率Rn,m,Rn,e，计算保密容量。由于窃听者信道增益的不确定性，我们考虑最坏情况下用户的保密能力。
步骤C的具体方法为：为了降低任务的完成时间和用户端能耗，我们构建了保密容量、计算资源和上传功率约束下的系统效用函数。该函数综合考虑了任务的完成时间和用户端能耗，衡量了用户卸载所获得的收益。
步骤D的具体方法为：步骤C提出的问题是混合整数非线性规划问题，获取最优解具有一定的挑战性。为了解决该问题，我们将原始问题划分为三个子问题：上传功率分配问题P1、计算资源分配问题P2以及任务卸载决策问题P3。对于问题P1，该问题是非凸的，我们对其目标函数求一阶导数，然后采用低复杂度的二分法进行搜索以求解上传功率分配问题；对于问题P2，其目标函数的海塞矩阵是正定的，并且约束是凸的，因此我们使用KKT条件求解问题P2；对于问题P3，我们提出了一种启发式的卸载算法，首先根据信道增益和信道增益阈值，初始化所有用户的卸载策略，然后根据当前的系统效用函数，更新每个用户的卸载策略，寻找使系统收益更高的卸载策略。通过有限次迭代，进而获取最优的卸载策略。
附图说明
为了更清楚的说明本发明的技术方案，下面将对发明内容中所需要使用的附图作简要地介绍。
图1是本发明移动边缘计算环境中基于NOMA的安全卸载和资源分配方法具体实施方式的流程图。
图2是本发明的系统模型示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的实施方式进一步详细描述。
如图1所示，移动边缘计算环境中基于NOMA的安全卸载和资源分配方法的具体实施流程为：
A.构建多用户多服务器移动边缘计算系统架构，初始化相关参数：本实施例的系统模型示意图如图2所示，在一个包含8个用户设备，3台边缘服务器以及3个窃听者的网络中进行安全卸载决策。用户设备n的任务大小αn∈[300,400]kb，计算能力fl,n∈[0.6,1.2]GHZ，上传功率pup,n∈[0.6,1.3]W，边缘服务器m的计算能力fs,m∈[10,12]GHZ，总带宽10MHZ。
B.采用NOMA作为多址接入方式，计算卸载用户的保密容量；
C.提出优化问题，构建基于保密容量约束下的系统效用函数；
D.实现本专利提出的联合安全卸载和资源分配算法；
E.通过有限次迭代，获取最优卸载策略。

Claims (5)

1.一种移动边缘计算环境中基于NOMA的安全卸载和资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
A、构建存在窃听者场景下多用户多服务器的移动边缘计算系统架构，初始化移动设备端待处理任务和边缘服务器的相关参数；
B、采用NOMA作为多址接入方式，计算卸载用户的保密容量；
C、提出优化问题，构建基于保密容量约束下的系统效用函数；
D、提出一种联合安全卸载和资源分配的算法。
2.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算环境中基于NOMA的安全卸载和资源分配方法，其特征在于，所述步骤A中考虑了多用户多服务器的场景，与同一个MEC服务器关联的用户作为一组，不同组之间使用正交频分复用作为多址接入方式，每个组占用一个子信道，组内使用NOMA作为多址接入方式。移动设备端待处理任务和边缘服务器的相关参数包括：移动用户集合N＝{1,2,3,...,N}、边缘服务器集合M＝{1，,2,3,...,M}、用户组集合Q＝{1,2,...,Qm}、每个组的集合Qm＝{1,2,...,qm}、用户n的任务Tn＝{αn,βn}、任务卸载决策变量on,m,n∈N,m∈M。
3.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算环境中基于NOMA的安全卸载和资源分配方法，其特征在于，所述步骤B的具体方法为：使用NOMA作为多址接入方式，分别计算用户n到MEC服务器m和窃听者e的信噪比。接收端使用SIC技术解码来自同一组用户的信号，对用户信道增益递减排序，依次进行解码。根据任务到达MEC端和窃听者的速率Rn,m,Rn,e，计算保密容量。由于窃听者信道增益的不确定性，我们考虑最坏情况下用户的保密能力。
4.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算环境中基于NOMA的安全卸载和资源分配方法，其特征在于，所述步骤C中的具体方法为：为了降低任务的完成时间和用户端能耗，我们构建了保密容量、计算资源和上传功率约束下的系统效用函数。该函数综合考虑了任务的完成时间和用户端能耗，衡量了用户卸载所获得的收益。
5.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算环境中基于NOMA的安全卸载和资源分配方法，其特征在于，所述步骤D的具体方法为：步骤C提出的问题是混合整数非线性规划问题，获取最优解具有一定的挑战性。为了解决该问题，我们将原始问题划分为三个子问题：上传功率分配问题P1、计算资源分配问题P2以及任务卸载决策问题P3。对于问题P1，该问题是非凸的，我们对其目标函数求一阶导数，然后采用低复杂度的二分法进行搜索以求解上传功率分配问题；对于问题P2，其目标函数的海塞矩阵是正定的，并且约束是凸的，因此我们使用KKT条件求解问题P2；对于问题P3，我们提出了一种启发式的卸载算法，首先根据信道增益和信道增益阈值，初始化所有用户的卸载策略，然后根据当前的系统效用函数，更新每个用户的卸载策略，寻找使系统收益更高的卸载策略。通过有限次迭代，进而获取最优的卸载策略。
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