CN113411394A - 一种超密集网络场景下卸载任务的处理的方法及装置 - Google Patents

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CN113411394A CN202110676580.6A CN202110676580A CN113411394A CN 113411394 A CN113411394 A CN 113411394A CN 202110676580 A CN202110676580 A CN 202110676580A CN 113411394 A CN113411394 A CN 113411394A
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Abstract

本发明提供一种超密集网络场景下卸载任务的处理方法及装置，方法包括：获得边缘计算中心设备或者中继设备的空闲资源、终端时延需求以及能耗；将所述空闲资源与所述终端时延需求量化为效用函数；根据所述效用函数确定任务的卸载模式；按照所述卸载模式将任务卸载至边缘计算中心设备或者中继设备。本发明的方案充分利用了大量用户设备的空闲计算资源，实现满足用户带宽、时延需求的前提下，提高资源利用效率并降低能耗。

Description

一种超密集网络场景下卸载任务的处理的方法及装置
技术领域
本发明涉及边缘计算技术领域，特别是指一种超密集网络场景下卸载任务的处理的方法及装置。
背景技术
超密集网络(UDN，ultra-dense network)通过部署大量发射功率低、覆盖面积小的接入节点(AP，access point)，提高了单位面积吞吐量，以满足人流密集场景中用户对数据业务的高需求。另一方面，为了满足UDN中用户对大数据量、低时延计算任务的需求，并考虑到用户终端本身受电池寿命、计算能力的限制，UDN需要与一些计算卸载技术相结合才能进一步满足用户对于计算业务的需求。其中，移动边缘计算(MEC，mobile edge computing)技术在众多技术中脱颖而出，其通过在用户附近的AP设备上部署MEC服务器，实现低时延、高带宽的计算卸载。
关于UDN与MEC结合的研究，目前已经有一些研究成果。目前大部分研究都是基于每个AP部署一个MEC服务器的前提，但该假设在UDN实际部署是不现实的，原因如下：一方面，UDN中部署的AP主要以功能简单、处理能力有限的低功率节点为主，并且包括许多用户私有节点，很多AP本身不支持MEC功能；另一方面，UDN中AP的部署数量级将与用户设备的数量级持平，为每个AP均另外配置MEC服务器会导致较高的部署成本，在实际场景中难以实现。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种超密集网络场景下卸载任务的处理方法及装置。充分利用了大量用户设备的空闲计算资源，实现满足用户带宽、时延需求的前提下，提高资源利用效率并降低能耗。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
本发明提供一种超密集网络场景下卸载任务的处理方法，包括：
获得边缘计算中心设备或者中继设备的空闲资源、终端时延需求以及能耗；
将所述空闲资源与所述终端时延需求量化为效用函数；
根据所述效用函数确定任务的卸载模式；
按照所述卸载模式将任务卸载至边缘计算中心设备或者中继设备。
可选的，
通过公式
Figure BDA0003117937650000021
得到所述终端时延需求；
其中，τi为终端Ui的时延需求；
Figure BDA0003117937650000022
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP，若连接状态为连接，则
Figure BDA0003117937650000023
为1，若连接状态为未连接，则
Figure BDA0003117937650000024
为0；
Figure BDA0003117937650000025
为终端Ui可用传输的计算数据大小；
Figure BDA0003117937650000026
为终端Ui与每个部署移动边缘计算服务器的接入点El之间的上行传输速率；
Figure BDA0003117937650000027
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure BDA0003117937650000028
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure BDA0003117937650000029
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；
Figure BDA00031179376500000210
是终端Ui到终端Un的上行传输速率；
Figure BDA00031179376500000211
是终端Ui到中继Am的上行传输速率；
Figure BDA00031179376500000212
是中继Am到终端Uj的下行传输速率；
Figure BDA00031179376500000213
是终端Uj空闲计算能力；
Figure BDA00031179376500000214
为终端Ui的可用计算资源。
可选的，
通过公式
Figure BDA00031179376500000215
得到所述能耗；
其中，ei是终端Ui的能耗；
Figure BDA00031179376500000216
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP，若连接状态为连接，则
Figure BDA00031179376500000217
为1，若连接状态为未连接，则
Figure BDA00031179376500000218
为0；Pi u是终端Ui的发射功率；
Figure BDA00031179376500000219
为终端Ui可用传输的计算数据大小；
Figure BDA00031179376500000220
为终端Ui与每个部署移动边缘计算服务器的接入点El之间的上行传输速率；
Figure BDA00031179376500000221
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure BDA00031179376500000222
是终端Ui到终端Un的上行传输速率；
Figure BDA00031179376500000223
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure BDA00031179376500000224
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；
Figure BDA00031179376500000225
是所连中继的发射功率；
Figure BDA0003117937650000031
是终端Ui到中继Am的下行传输速率；
Figure BDA0003117937650000032
为终端Ui的可用计算资源；
Figure BDA0003117937650000033
是终端Uj上中央处理器CPU每转的功耗。
可选的，
所述空闲资源包括通信资源和计算资源；
通过公式
Figure BDA0003117937650000034
得到所述通信资源；其中，b1和b2是使用子载波的个数，b1与b2的关系为1≤b1≤b2，θ(b)是关于带宽的价值函数，j表示链路；
通过公式
Figure BDA0003117937650000035
得到所述计算资源；其中，c1和c2是计算资源，c1和c2的关系为1≤c1≤c2，ξ(c)是计算资源的价值函数，j表示链路。
可选的，将所述空闲资源与所述终端时延需求量化为效用函数，包括：
通过公式
Figure BDA0003117937650000036
得到请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；其中，
Figure BDA0003117937650000037
为请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；ωi为时延需求所量化的加权值；θi为终端Ui的计算资源；ξi为终端Ui的通信资源；
通过公式
Figure BDA0003117937650000038
得到计算卸载服务供应者的效用函数；其中，
Figure BDA0003117937650000039
为计算卸载服务供应者的效用函数；θi为终端Ui的计算资源；ξi为终端Ui的通信资源。
可选的，根据所述效用函数确定任务的卸载模式，包括：
根据所述效用函数，确定任务的卸载模式为移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP与设备到设备D2D协作式卸载模式；
根据所述效用函数，确定任务的卸载模式为设备到设备D2D方式的卸载模式。
可选的，所述移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP与设备到设备D2D协作式卸载模式包括：
基于非正交多址接入NOMA的能耗与终端时延需求，终端UE将任务卸载到移动边缘计算服务器MEC和/或通过D2D方式进行终端UE间的计算卸载，得到卸载结果；
根据所述卸载结果，得到协作式接入选择问题为
Figure BDA0003117937650000041
Figure BDA0003117937650000042
Figure BDA0003117937650000043
Figure BDA0003117937650000044
Figure BDA0003117937650000045
Figure BDA0003117937650000046
Figure BDA0003117937650000047
Figure BDA0003117937650000048
Figure BDA0003117937650000049
Figure BDA00031179376500000410
Figure BDA00031179376500000411
其中P1为协作式选择问题，
Figure BDA00031179376500000412
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP；
Figure BDA00031179376500000413
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure BDA00031179376500000414
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure BDA00031179376500000415
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；
Figure BDA00031179376500000416
为请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；Φm为MEC-AP的集合；Φd为提供计算卸载的终端UE集合；Φr为中继接入点AP的集合；
Figure BDA00031179376500000417
为终端Ui的请求带宽；
Figure BDA00031179376500000418
为El的可用带宽；
Figure BDA00031179376500000419
为终端Ui的请求计算资源；Ti q为终端Ui的所允许的最大时延；
Figure BDA00031179376500000420
为终端Ui的需要传输的计算数据的大小；Ril为终端Ui的到El的数据传输速率；Fl a为El的可用计算资源；
Figure BDA00031179376500000421
为终端Un的可用带宽；Rin为终端Ui的到终端Un的数据传输速率；
Figure BDA00031179376500000422
为终端Un的空闲计算能力；
Figure BDA00031179376500000423
为中继Am的请求带宽；
Figure BDA00031179376500000424
为终端Uj的可用带宽；Rim为终端Ui的到中继Am的数据传输速率；Rij为终端Ui的到终端Uj的数据传输速率；
Figure BDA00031179376500000425
为终端Uj的可用计算资源；C1a、C1b、C2a、C2b、C2c、C3a、C3b、C4a、C4b是序号。
可选的，根据所述效用函数，确定任务的卸载模式为设备到设备D2D方式的卸载模式，包括：
基于全双工FD的中继AP，终端UE将任务卸载到远端终端UE，得到卸载结果；
根据所述卸载结果，得到功率、带宽的混合整数非线性规划MINP问题：
Figure BDA0003117937650000051
Figure BDA0003117937650000052
Figure BDA0003117937650000053
Figure BDA0003117937650000054
Figure BDA0003117937650000055
Figure BDA0003117937650000056
Figure BDA0003117937650000057
Figure BDA0003117937650000058
C5:γ≥γth
Figure BDA0003117937650000059
Figure BDA00031179376500000510
其中P2为功率、带宽的混合整数非线性规划MINP问题；ei为终端Ui的能耗；
Figure BDA00031179376500000511
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP；
Figure BDA00031179376500000512
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure BDA00031179376500000513
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure BDA00031179376500000514
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；
Figure BDA00031179376500000515
为请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；Φm为MEC-AP的集合；Φd为提供计算卸载的终端UE集合；Φr为中继接入点AP的集合；Pi u为终端Ui的发射功率；
Figure BDA00031179376500000516
为终端Ui的请求带宽；
Figure BDA00031179376500000517
为El的可用带宽；Ti q为终端Ui的所允许的最大时延；Pi uMax为终端Ui的最大发射功率；Ril为终端Ui的到El的数据传输速率；Fl a为El的可用计算资源；
Figure BDA00031179376500000518
为终端Un的可用带宽；
Figure BDA00031179376500000519
为中继Am的请求带宽；
Figure BDA00031179376500000520
为终端Uj的可用带宽；τi为终端Ui的终端时延需求；C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7是序号。
本发明提供一种超密集网络场景下卸载任务的处理装置，包括：
收发模块，用于获得边缘计算中心设备或者中继设备的空闲资源、终端时延需求以及能耗；
处理模块，用于将所述空闲资源与所述终端时延需求量化为效用函数；根据所述效用函数确定任务的卸载模式；按照所述卸载模式将任务卸载至边缘计算中心设备或者中继设备。
本发明提供一种计算机可读存储介质，存储指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上述的方法。
本发明的上述方案至少包括以下有益效果：
本发明的上述方案，通过获得边缘计算中心设备或者中继设备的空闲资源、终端时延需求以及能耗；将所述空闲资源与所述终端时延需求量化为效用函数；根据所述效用函数确定任务的卸载模式；按照所述卸载模式将任务卸载至边缘计算中心设备或者中继设备；充分利用了大量用户设备的空闲计算资源，实现满足用户带宽、时延需求的前提下，提高资源利用效率并降低能耗。
附图说明
图1是本发明的实施例超密集网络场景下卸载任务的处理方法的流程示意图；
图2是本发明的实施例的终端UE通过中继传输的网络拓扑图；
图3是本发明的实施例的终端UE利用非正交多址接入技术NOMA通过多接入移动边缘计算无线访问接入点MEC-AP传输的网络拓扑图；
图4是本发明的实施例的多个终端UE利用NOMA技术通过MEC-AP传输的网络拓扑图；
图5是本发明的实施例的终端UE通过D2D设备到设备链路传输的网络拓扑图；
图6是本发明的实施例中协作式选择问题P1的流程示意图；
图7是本发明的实施例中功率、带宽的混合整数非线性规划MINP问题P2的流程示意图；
图8是本发明的实施例中效用值的对比图；
图9是本发明的实施例中卸载成功率的对比图；
图10是本发明的实施例中网络能耗的对比图；
图11是本发明的实施例超密集网络场景下卸载任务的处理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如图1所示，本发明的实施例提出一种超密集网络场景下卸载任务的处理方法，其特征在于，包括：
步骤11，获得边缘计算中心设备或者中继设备的空闲资源、终端时延需求以及能耗；
步骤12，将所述空闲资源与所述终端时延需求量化为效用函数；
步骤13，根据所述效用函数确定任务的卸载模式；
步骤14，按照所述卸载模式将任务卸载至边缘计算中心设备或者中继设备。
该实施例基于超密集网络(UDN,ultra-dense network)和移动边缘计算技术(MEC,mobile edge computing)，针对UDN中MEC服务器部署受限的限制条件，通过引入设备到设备(D2D，device-to-device)通信技术来充分利用UDN的设备中大量空闲资源，确定卸载模式，按照卸载模式将任务卸载至边缘计算中心设备或者中继设备，实现满足用户带宽、时延需求的前提下，提高资源利用效率并降低能耗。
需要说明的是，本实施例可以基于典型UDN场景，当然也可以用于其他场景。
如图2至图5所示，图2是终端UE通过中继传输的网络拓扑图；图3是终端UE利用非正交多址接入技术NOMA通过多接入移动边缘计算无线访问接入点MEC-AP传输的网络拓扑图；图4是多个终端UE利用NOMA技术通过MEC-AP传输的网络拓扑图；图5是终端UE通过D2D设备到设备链路传输的网络拓扑图；
本发明的实施例中，基于典型UDN场景下的网络模型为部署有一个宏基站(MBS,macro base station)，N个独立且随机分布的终端UE，密度为λu，M个密集部署且具备全双工(FD,full duplex)功能的接入点(AP,access point)，可以是微微蜂窝基站与毫微微蜂窝基站，服从泊松点过程(PPP,Poisson point process)分布，接入点AP密度为λa。部分接入点AP上部署了MEC服务器，即MEC服务器部署数量为L(L<M)。终端UE为集合U＝{U1,U2,…,UN}；接入点AP按可用计算资源从大到小的排序，得到接入点AP的集合为向量A＝{A1,A2,…,AM}；每个部署MEC服务器的AP称为移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP，MEC-AP用集合E＝{E1,E2,…,EL}来表示，其中E1至EL依次对应A1到AL；本实施例中的设备到设备D2D通信使用的频带与蜂窝网为同一频带，需要子载波分配方法避免相邻网络中产生的同频干扰；系统总频带B被分成Ψ个连续子载波，用集合S＝{S1,S2,…,SΨ}来表示，其中，每个子载波的带宽为B0；El最多能同时为Ql个用户提供计算卸载服务，其中，
Figure BDA0003117937650000081
降低了NOMA中串行干扰消除(SIC,successive interference cancellation)解码的复杂度和功率消耗；MEC-AP在接收计算任务的时候不利用全双工FD功能进行下行传输，减少了MEC-AP端的自干扰。
将计算卸载的模型进行量化，第n个用户Un的状态信息可用
Figure BDA0003117937650000082
表示，其中Bq为请求带宽；Br为可用带宽，这里，请求带宽和可用带宽的单位优选的为MHz(兆赫兹)；Cq为请求计算资源，请求计算资源指的是Gigacycles(CPU转数)，Dq为需要传输的计算数据大小，Dq的单位优选的为bits(字位)；Tq为所允许的最大时延，Tq的单位优选的为s(秒)，PuMax为终端UE最大发射功率，PuMax的单位优选的为W(瓦特)，Fu为终端UE空闲计算能力，空闲计算能力指每秒运行CPU转数，这里的CPU转数单位优选的为GHz(千兆赫兹)，Pcpu为设备的计算功耗，设备的计算功耗指CPU每转的功耗，其公式优选的为W/Giga cycle(每1个CPU转数的瓦特值)；
将Ak的当前状态进行量化
Figure BDA0003117937650000083
其中Ba为可用带宽，这里可用带宽的单位优选的为MHz(兆赫兹)，Fa为可用计算资源，可用计算资源指的是每秒运行的CPU转数，可用计算资源的单位优选的为GHz(千兆赫兹)，若没有装备MEC服务器则可用计算资源的值为0，PaMax为接入点AP最大发射功率，Qk为Ak当前可连接最大用户数目。
本发明一可选的实施例中，
通过公式
Figure BDA0003117937650000091
得到所述终端时延需求；
其中，τi为终端Ui的时延需求；
Figure BDA0003117937650000092
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP，若连接状态为连接，则
Figure BDA0003117937650000093
为1，若连接状态为未连接，则
Figure BDA0003117937650000094
为0；
Figure BDA0003117937650000095
为终端Ui可用传输的计算数据大小；
Figure BDA0003117937650000096
为终端Ui与每个部署移动边缘计算服务器的接入点El之间的上行传输速率；
Figure BDA0003117937650000097
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure BDA0003117937650000098
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure BDA0003117937650000099
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；
Figure BDA00031179376500000910
是终端Ui到终端Un的上行传输速率；
Figure BDA00031179376500000911
是终端Ui到中继Am的上行传输速率；
Figure BDA00031179376500000912
是中继Am到终端Uj的下行传输速率；
Figure BDA00031179376500000913
是终端Uj空闲计算能力；
Figure BDA00031179376500000914
为终端Ui的可用计算资源。
本实施例中的通信过程包括终端UE的上行链路和设备到设备D2D过程中中继到终端UE的下行链路。
本发明一可选的实施例中，通过公式
Figure BDA00031179376500000915
得到所述能耗；
其中，ei是终端Ui的能耗；
Figure BDA00031179376500000916
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP，若连接状态为连接，则
Figure BDA00031179376500000917
为1，若连接状态为未连接，则
Figure BDA00031179376500000918
为0；Pi u是终端Ui的发射功率；
Figure BDA00031179376500000919
为终端Ui可用传输的计算数据大小；
Figure BDA00031179376500000920
为终端Ui与每个部署移动边缘计算服务器的接入点El之间的上行传输速率；
Figure BDA00031179376500000921
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure BDA00031179376500000922
是终端Ui到终端Un的上行传输速率；
Figure BDA00031179376500000923
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure BDA00031179376500000924
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；
Figure BDA00031179376500000925
是所连中继的发射功率；
Figure BDA00031179376500000926
是终端Ui到中继Am的下行传输速率；
Figure BDA00031179376500000927
为终端Ui的可用计算资源；
Figure BDA00031179376500000928
是终端Uj上中央处理器CPU每转的功耗。
需要说明的是，本实施例中，若无中继情况，则能耗的公式中无
Figure BDA00031179376500000929
项。
这里，对本实施例中的通信模型进行说明：
通过来连接矩阵
Figure BDA0003117937650000101
和
Figure BDA0003117937650000102
表示终端UE的连接情况，YN×ψ表示子载波分配情况，其中
Figure BDA0003117937650000103
表示不连接中继的情况，
Figure BDA0003117937650000104
表示连接中继的情况。
在终端Ui与Ej连接的情况下，即
Figure BDA0003117937650000105
且SIC解码器成功解码，则基于NOMA的信干燥比SINR(signal-to-interference-plus-noise ratios)为
Figure BDA0003117937650000106
其中，Ui到Aj的上行信道增益，
Figure BDA0003117937650000107
为Aj接收端收到的小区间干扰，可通过对功率分配与子载波分配来控制该部分干扰。
Figure BDA0003117937650000108
为受到小区内干扰，与Aj接收端SIC解码顺序相关，其中Pt u是Aj所连终端UE中信道增益第t高的终端UE所对应的发射功率，i’为终端Ui的信道增益是Aj所连终端UE中第i’高的终端UE，可通过SIC来控制该部分干扰。Bi为分配给终端Ui的子载波总带宽，N0为接收端的噪声密度；
设备到设备D2D链路包括不连接中继的情况与连接中继的情况：
不连接中继的情况的相应SINR为
Figure BDA0003117937650000109
可以通过公式
Figure BDA00031179376500001010
计算得到；其中，
Figure BDA00031179376500001011
为节点i至j的链路受到周围同频带的干扰；
连接中继的情况，本实施例中只考虑连接一个中继，全双工FD仅在中继端使用，中继同时只服务一个终端UE，则相应的SINR表示为
Figure BDA00031179376500001012
和
Figure BDA00031179376500001013
其中
Figure BDA00031179376500001014
对应Ui至中继Am的链路，可以通过公式
Figure BDA00031179376500001015
计算得到，其中，
Figure BDA00031179376500001016
为中继Am端经过自干扰消除技术的自干扰剩余自干扰大小；
Figure BDA00031179376500001017
对应中继Am至Uj的链路，可以通过公式
Figure BDA00031179376500001018
计算得到。
本发明一可选的实施例中，所述空闲资源包括通信资源和计算资源；
通过公式
Figure BDA0003117937650000111
得到所述通信资源；其中，b1和b2是使用子载波的个数，b1与b2的关系为1≤b1≤b2，θ(b)是关于带宽的价值函数，j表示链路；
通过公式
Figure BDA0003117937650000112
得到所述计算资源；其中，c1和c2是计算资源，c1和c2的关系为1≤c1≤c2，ξ(c)是计算资源的价值函数，j表示链路。
本实施例中，在MEC-AP与D2D中继上分别使用NOMA与FD技术，可以在扩展计算卸载连接数的同时，保证时延和带宽；由于UDN网络中AP、UE的部署与异构资源(通信与计算资源)都具有很强的随机性和密集性，因此资源的利用效率和能耗是网络的关键性能。
需要说明的是，传输速率的公式为
Figure BDA0003117937650000113
数据传输速率R与使用带宽B的关系呈凹且非减型函数，将网络中的通信资源的价值通过公式
Figure BDA0003117937650000114
进行量化，其中b1和b2是使用子载波的个数，θ(b)是关于带宽的价值函数；将计算资源的价值通过公式
Figure BDA0003117937650000115
进行量化，计算能力与计算资源c1和c2是线性相关的，所以ξ(c)表示计算资源的价值函数；
本发明一可选的实施例中，将所述空闲资源与所述终端时延需求量化为效用函数，包括：
通过公式
Figure BDA0003117937650000116
得到请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；其中，
Figure BDA0003117937650000117
为请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；ωi为时延需求所量化的加权值；θi为终端Ui的计算资源；ξi为终端Ui的通信资源；
通过公式
Figure BDA0003117937650000118
得到计算卸载服务供应者的效用函数；其中，
Figure BDA0003117937650000119
为计算卸载服务供应者的效用函数；θi为终端Ui的计算资源；ξi为终端Ui的通信资源。
本实施例中，时延需求所量化的加权值ωi通过公式
Figure BDA0003117937650000121
计算得到；其中，时延需求Ti q直接影响每个用户的选择优先级，通过给通信资源和计算资源的价值函数加权构成效用函数。
Figure BDA0003117937650000122
表示请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数，
Figure BDA0003117937650000123
越高，则
Figure BDA0003117937650000124
为所连接的计算卸载服务者(MEC-AP或其他UE)带来的价值越高；
Figure BDA0003117937650000125
为计算卸载服务供应者的效用函数，用来量化其所对应的通信、计算能力。
本发明一可选的实施例中，步骤13包括：
步骤131，根据所述效用函数，确定任务的卸载模式为移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP与设备到设备D2D协作式卸载模式；
步骤132，根据所述效用函数，确定任务的卸载模式为设备到设备D2D方式的卸载模式。
进一步地，步骤131包括：所述移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP与设备到设备D2D协作式卸载模式包括：
基于非正交多址接入NOMA的能耗与终端时延需求，终端UE将任务卸载到移动边缘计算服务器MEC和/或通过D2D方式进行终端UE间的计算卸载，得到卸载结果；
根据所述卸载结果，得到协作式接入选择问题为
Figure BDA0003117937650000131
Figure BDA0003117937650000132
Figure BDA0003117937650000133
Figure BDA0003117937650000134
Figure BDA0003117937650000135
Figure BDA0003117937650000136
Figure BDA0003117937650000137
Figure BDA0003117937650000138
Figure BDA0003117937650000139
Figure BDA00031179376500001310
Figure BDA00031179376500001311
其中P1为协作式选择问题，
Figure BDA00031179376500001312
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP；
Figure BDA00031179376500001313
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure BDA00031179376500001314
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure BDA00031179376500001315
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；
Figure BDA00031179376500001316
为请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；Φm为MEC-AP的集合；Φd为提供计算卸载的终端UE集合；Φr为中继接入点AP的集合；
Figure BDA00031179376500001317
为终端Ui的请求带宽；
Figure BDA00031179376500001318
为El的可用带宽；
Figure BDA00031179376500001319
为终端Ui的请求计算资源；Ti q为终端Ui的所允许的最大时延；
Figure BDA00031179376500001320
为终端Ui的需要传输的计算数据的大小；Ril为终端Ui的到El的数据传输速率；Fl a为El的可用计算资源；
Figure BDA00031179376500001321
为终端Un的可用带宽；Rin为终端Ui的到终端Un的数据传输速率；
Figure BDA00031179376500001322
为终端Un的空闲计算能力；
Figure BDA00031179376500001323
为中继Am的请求带宽；
Figure BDA00031179376500001324
为终端Uj的可用带宽；Rim为终端Ui的到中继Am的数据传输速率；Rij为终端Ui的到终端Uj的数据传输速率；
Figure BDA00031179376500001325
为终端Uj的可用计算资源。
本实施例中，基于使更高处理能力的服务者为需求更高的UE提供服务，提出
Figure BDA00031179376500001326
为协作式接入选择问题，其中，C1a中的连接变量与连接矩阵
Figure BDA00031179376500001327
和
Figure BDA00031179376500001328
对应；C1b限制了每个用户只连接一个接入节点来进行计算负载；C2a保证MEC-AP的连接UE个数不超过SIC解码个数限制；C2b、不连接中继的D2D过程中的C3a和连接中继的D2D过程中的C4a保证带宽资源能够满足UE需求；C2c、C3b和C4b保证终端时延需求。其中，传输速率的计算是以最差的网络情况，即考虑周围全部潜在干扰时，与AP能使用的最大功率与带宽为条件计算的出来的数值。
本发明一可选的实施例中，步骤132包括：
基于全双工FD的中继AP，终端UE将任务卸载到远端终端UE，得到卸载结果；
根据所述卸载结果，得到功率、带宽的混合整数非线性规划MINP问题：
Figure BDA0003117937650000141
Figure BDA0003117937650000142
Figure BDA0003117937650000143
Figure BDA0003117937650000144
Figure BDA0003117937650000145
Figure BDA0003117937650000146
Figure BDA0003117937650000147
Figure BDA0003117937650000148
C5:γ≥γth
Figure BDA0003117937650000149
Figure BDA00031179376500001410
其中P2为功率、带宽的混合整数非线性规划MINP问题；ei为终端Ui的能耗；
Figure BDA00031179376500001411
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP；
Figure BDA00031179376500001412
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure BDA00031179376500001413
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure BDA00031179376500001414
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；Ui u为请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；Φm为MEC-AP的集合；Φd为提供计算卸载的终端UE集合；Φr为中继接入点AP的集合；Pi u为终端Ui的发射功率；
Figure BDA00031179376500001415
为终端Ui的请求带宽；
Figure BDA00031179376500001416
为El的可用带宽；Ti q为终端Ui的所允许的最大时延；Pi uMax为终端Ui的最大发射功率；Ril为终端Ui的到El的数据传输速率；Fl a为El的可用计算资源；
Figure BDA00031179376500001417
为终端Un的可用带宽；
Figure BDA0003117937650000151
为中继Am的请求带宽；
Figure BDA0003117937650000152
为终端Uj的可用带宽；τi为终端Ui的终端时延需求。
本实施例中，
Figure BDA0003117937650000153
是功率、带宽的混合整数非线性规划MINP问题；其中，C1保证在使用NOMA的接收端时可以成功完成SIC解码；yik表示第i个UE是否使用第k个子载波，使用则为1；C3限制了传输过程的使用带宽；C4保证时延能够满足需求；C5保证数据能够被顺利接收；C6和C7限制了发射功率不超过发射端的最大功率。
下面对协作式接入选择问题P1和功率、带宽的混合整数非线性规划MINP问题P2的算法进行具体的说明：
由于每个供应者的处理能力有差异，尤其是对于UE，计算卸载任务的负载过高会影响任务进程与电池寿命，因此协作式接入选择问题P1需要保证优化目标并让更高处理能力的计算卸载服务供应者与更高需求的UE连接；功率、带宽的混合整数非线性规划MINP问题P2需要考虑异构资源的分布、用户需求、干扰情况以及达到能耗最低。
如图6所示，协作式接入选择问题P1时多维0-1背包问题，基于动态规划方法的协作式接入选择算法，根据效用函数计算可得，宏基站MBS收集网络信息，进行初始化，将所有计算卸载服务供应者按效用值降序排序得到Z＝{Z1,Z2,…,ZV}，筛选出请求计算卸载任务的UE并按任务量降序排序得到O＝{O1,O2,…,OW}，ZV对应的
Figure BDA0003117937650000154
三维效用函数状态矩阵为V＝{V1,V2,…,VV}。
功率、带宽的混合整数非线性规划MINP(mixed-integer non-linearprogramming)问题P2在保证满足终端UE的条件下，通过控制功率和子载波分配来达到能耗最小化；如图7所示，将P2分为子载波分配问题和功率分配问题，基于用户位置，以MBS为原点，将区域分为面积相等的四个区域，每个区域的用户集合分别记为U1、U2、U3以及U4，对于每个区域，将用户按距离原点由近到远的顺序排序
Figure BDA0003117937650000155
Figure BDA0003117937650000156
对应U中的
Figure BDA0003117937650000157
fq(w)为第q象限的Uq与U中用户对应关系，d为分配子载波方式，d＝1为顺序分配，d＝-1为逆序分配，通过图7所示的方式能给保证了地理上相邻的UE尽可能占用不重叠的子载波，以减小相邻小区间的干扰。
通过协作式接入选择问题P1和功率、带宽的混合整数非线性规划MINP问题P2，P2中的变量只剩下P，通过量子粒子群算法(QPSO,quantum behaved particle swarmoptimization)进行对P进行计算，具体的算法为
Figure BDA0003117937650000161
该算法基于QPSO的功率分配，具体地，
输入为：(a)连接变量X,Y和约束条件C1，C4-C7；(b)网络状态信息{O,Z,I,J}；(c)迭代最大次数Δ以及迭代初始值Δ'；(d)初始解P(Δ')；
迭代方式为：当e(P)未收敛且Δ'<Δ时，根据QPSO规则更新解集P并求出相应的e，Δ'＝Δ'+1；
输出为：功率分配解集P。
一个具体的实施例中，基于MATLAB软件，采用蒙特卡罗方法对本实施例中的方法进行仿真。仿真过程中的参数如下：所考虑场景面积为500m×600m，由于终端UE个数为60到120个不同情况，AP个数为60。UDN中AP存在有不同类型，最大发射功率为20个1W与30个0.5W，覆盖半径分别为40m与10m。MEC服务器的个数存在[20,30,40]三种情况，SIC解码功率阈值Pth为1mW。由于网络的随机性，计算任务数据量Dq从[0.5,1,1.5,2](Mbits)中随机选取，每个用户请求计算任务的CPU转数需求Cq与Dq相关，其对应关系从[500,1000](cycles/bit)中随机选取，时延需求
Figure BDA0003117937650000162
为[0.5,1,1.5,2](s)。计算能力Fu与Fa分别从[2,5,10](GHz)与[15,25](GHz)中随机选取，计算功耗为90(W/Giga cycles)，系统可用带宽20MHz，子载波带宽为180kHz。
如图8所示，对不同用户数量情况下传统接入策略与所提接入策略的效用值大小进行比较。其中，传统接入策略为请求用户接入最近且能满足任务需求的节点(MEC-AP，中继或D2D节点)。系统效用值Uu和Uol越大，说明更多处理能力强的服务设备用于需求更大的UE。结果表明，所提接入算法的系统效用值显著高于传统算法，并随着用户个数的增加而不明显波动，由于UDN具有很强的随机性，传统方案只考虑接收信号强度，而不考虑网络的资源分布情况，对于资源的利用效率和自身稳定性容易受到影响。
如图9所示，对考虑D2D与不考虑D2D对于计算卸载成功率的影响进行比较，由于UDN中UE与计算资源分布的随机性，若只采用MEC技术，在部署成本允许范围内，许多UE虽然在MEC-AP的覆盖范围内，但MEC-AP连接数目已经达到最大，就无法对其进行计算卸载。D2D的协作能够充分利用UE的计算资源，并且可以通过中继来进行范围扩展，因此会显著提高卸载成功率。
如图10所示，在相同网络环境中，对所提计算卸载策略使用NOMA与正交多址接入(OMA,orthogonal multiple access)两种接入方案的系统能耗进行比较。如图8和图9所示，说明在密集场景中，相较于传统方案，本实施例所提协作式计算卸载方案在保证用户时延需求的前提下，显著提高了计算卸载成功率并降低计算卸载过程的系统总能耗，并且随着用户密的度增加，其仍能够保证较好的性能，适应UDN中用户密集的情况。
本发明的实施例通过获得边缘计算中心设备或者中继设备的空闲资源、终端时延需求以及能耗；将所述空闲资源与所述终端时延需求量化为效用函数；根据所述效用函数确定任务的卸载模式；按照所述卸载模式将任务卸载至边缘计算中心设备或者中继设备；充分利用了大量用户设备的空闲计算资源，实现满足用户带宽、时延需求的前提下，提高资源利用效率并降低能耗。
本发明还提供一种超密集网络场景下卸载任务的处理装置110，包括：
收发模块111，用于获得边缘计算中心设备或者中继设备的空闲资源、终端时延需求以及能耗；
处理模块112，用于将所述空闲资源与所述终端时延需求量化为效用函数；根据所述效用函数确定任务的卸载模式；按照所述卸载模式将任务卸载至边缘计算中心设备或者中继设备。
可选的，通过公式
Figure BDA0003117937650000171
得到所述终端时延需求；
其中，τi为终端Ui的时延需求；
Figure BDA0003117937650000172
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP，若连接状态为连接，则
Figure BDA0003117937650000173
为1，若连接状态为未连接，则
Figure BDA0003117937650000174
为0；
Figure BDA0003117937650000175
为终端Ui可用传输的计算数据大小；
Figure BDA0003117937650000176
为终端Ui与每个部署移动边缘计算服务器的接入点El之间的上行传输速率；
Figure BDA0003117937650000181
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure BDA0003117937650000182
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure BDA0003117937650000183
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；
Figure BDA0003117937650000184
是终端Ui到终端Un的上行传输速率；
Figure BDA0003117937650000185
是终端Ui到中继Am的上行传输速率；
Figure BDA0003117937650000186
是中继Am到终端Uj的下行传输速率；
Figure BDA0003117937650000187
是终端Uj空闲计算能力；
Figure BDA0003117937650000188
为终端Ui的可用计算资源。
可选的，通过公式
Figure BDA0003117937650000189
得到所述能耗；
其中，ei是终端Ui的能耗；
Figure BDA00031179376500001810
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP，若连接状态为连接，则
Figure BDA00031179376500001811
为1，若连接状态为未连接，则
Figure BDA00031179376500001812
为0；Pi u是终端Ui的发射功率；
Figure BDA00031179376500001813
为终端Ui可用传输的计算数据大小；
Figure BDA00031179376500001814
为终端Ui与每个部署移动边缘计算服务器的接入点El之间的上行传输速率；
Figure BDA00031179376500001815
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure BDA00031179376500001816
是终端Ui到终端Un的上行传输速率；
Figure BDA00031179376500001817
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure BDA00031179376500001818
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；
Figure BDA00031179376500001819
是所连中继的发射功率；
Figure BDA00031179376500001820
是终端Ui到中继Am的下行传输速率；
Figure BDA00031179376500001821
为终端Ui的可用计算资源；
Figure BDA00031179376500001822
是终端Uj上中央处理器CPU每转的功耗。
可选的，所述空闲资源包括通信资源和计算资源；
通过公式
Figure BDA00031179376500001823
得到所述通信资源；其中，b1和b2是使用子载波的个数，b1与b2的关系为1≤b1≤b2；
通过公式
Figure BDA00031179376500001824
得到所述计算资源；其中，c1和c2是计算资源，c1和c2的关系为1≤c1≤c2。
可选的，将所述空闲资源与所述终端时延需求量化为效用函数，包括：
通过公式
Figure BDA00031179376500001825
得到请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；其中，
Figure BDA00031179376500001826
为请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；ωi为时延需求所量化的加权值；θi为终端Ui的计算资源；ξi为终端Ui的通信资源；
通过公式
Figure BDA00031179376500001827
得到计算卸载服务供应者的效用函数；其中，
Figure BDA00031179376500001828
为计算卸载服务供应者的效用函数；θi为终端Ui的计算资源；ξi为终端Ui的通信资源。
可选的，根据所述效用函数确定任务的卸载模式，包括：
根据所述效用函数，确定任务的卸载模式为移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP与设备到设备D2D协作式卸载模式；
根据所述效用函数，确定任务的卸载模式为设备到设备D2D方式的卸载模式。
可选的，所述移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP与设备到设备D2D协作式卸载模式包括：
基于非正交多址接入NOMA的能耗与终端时延需求，终端UE将任务卸载到移动边缘计算服务器MEC和/或通过D2D方式进行终端UE间的计算卸载，得到卸载结果；
根据所述卸载结果，得到协作式接入选择问题为
Figure BDA0003117937650000191
Figure BDA0003117937650000192
Figure BDA0003117937650000193
Figure BDA0003117937650000194
Figure BDA0003117937650000195
Figure BDA0003117937650000196
Figure BDA0003117937650000197
Figure BDA0003117937650000198
Figure BDA0003117937650000199
Figure BDA00031179376500001910
Figure BDA00031179376500001911
其中P1为协作式选择问题，
Figure BDA00031179376500001912
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP；
Figure BDA00031179376500001913
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure BDA00031179376500001914
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure BDA00031179376500001915
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；
Figure BDA0003117937650000201
为请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；Φm为MEC-AP的集合；Φd为提供计算卸载的终端UE集合；Φr为中继接入点AP的集合；
Figure BDA0003117937650000202
为终端Ui的请求带宽；
Figure BDA0003117937650000203
为El的可用带宽；
Figure BDA0003117937650000204
为终端Ui的请求计算资源；Ti q为终端Ui的所允许的最大时延；
Figure BDA0003117937650000205
为终端Ui的需要传输的计算数据的大小；Ril为终端Ui的到El的数据传输速率；Fl a为El的可用计算资源；
Figure BDA0003117937650000206
为终端Un的可用带宽；Rin为终端Ui的到终端Un的数据传输速率；
Figure BDA0003117937650000207
为终端Un的空闲计算能力；
Figure BDA0003117937650000208
为中继Am的请求带宽；
Figure BDA0003117937650000209
为终端Uj的可用带宽；Rim为终端Ui的到中继Am的数据传输速率；Rij为终端Ui的到终端Uj的数据传输速率；
Figure BDA00031179376500002010
为终端Uj的可用计算资源。
可选的，根据所述效用函数，确定任务的卸载模式为设备到设备D2D方式的卸载模式，包括：
基于全双工FD的中继AP，终端UE将任务卸载到远端终端UE，得到卸载结果；
根据所述卸载结果，得到功率、带宽的混合整数非线性规划MINP问题：
Figure BDA00031179376500002011
Figure BDA00031179376500002012
Figure BDA00031179376500002013
Figure BDA00031179376500002014
Figure BDA00031179376500002015
Figure BDA00031179376500002016
Figure BDA00031179376500002017
Figure BDA00031179376500002018
C5:γ≥γth
Figure BDA00031179376500002019
Figure BDA00031179376500002020
其中P2为功率、带宽的混合整数非线性规划MINP问题；ei为终端Ui的能耗；
Figure BDA00031179376500002021
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP；
Figure BDA00031179376500002022
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure BDA00031179376500002023
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure BDA00031179376500002024
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；
Figure BDA0003117937650000211
为请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；Φm为MEC-AP的集合；Φd为提供计算卸载的终端UE集合；Φr为中继接入点AP的集合；Pi u为终端Ui的发射功率；
Figure BDA0003117937650000212
为终端Ui的请求带宽；
Figure BDA0003117937650000213
为El的可用带宽；Ti q为终端Ui的所允许的最大时延；Pi uMax为终端Ui的最大发射功率；Ril为终端Ui的到El的数据传输速率；Fl a为El的可用计算资源；
Figure BDA0003117937650000214
为终端Un的可用带宽；
Figure BDA0003117937650000215
为中继Am的请求带宽；
Figure BDA0003117937650000216
为终端Uj的可用带宽；τi为终端Ui的终端时延需求。
需要说明的是，该装置是与上述方法对应的装置，上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该装置的实施例中，也能达到相同的技术效果。
本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上所述的方法。上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该实施例中，也能达到相同的技术效果。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行，某些步骤可以并行或彼此独立地执行。对本领域的普通技术人员而言，能够理解本发明的方法和装置的全部或者任何步骤或者部件，可以在任何计算装置(包括处理器、存储介质等)或者计算装置的网络中，以硬件、固件、软件或者它们的组合加以实现，这是本领域普通技术人员在阅读了本发明的说明的情况下运用他们的基本编程技能就能实现的。
因此，本发明的目的还可以通过在任何计算装置上运行一个程序或者一组程序来实现。所述计算装置可以是公知的通用装置。因此，本发明的目的也可以仅仅通过提供包含实现所述方法或者装置的程序代码的程序产品来实现。也就是说，这样的程序产品也构成本发明，并且存储有这样的程序产品的存储介质也构成本发明。显然，所述存储介质可以是任何公知的存储介质或者将来所开发出来的任何存储介质。还需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行。某些步骤可以并行或彼此独立地执行。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种超密集网络场景下卸载任务的处理方法，其特征在于，包括：
获得边缘计算中心设备或者中继设备的空闲资源、终端时延需求以及能耗；
将所述空闲资源与所述终端时延需求量化为效用函数；
根据所述效用函数确定任务的卸载模式；
按照所述卸载模式将任务卸载至边缘计算中心设备或者中继设备。
2.根据权利要求1所述的超密集网络场景下卸载任务的处理方法，其特征在于，
通过公式
Figure FDA0003117937640000011
得到所述终端时延需求；
其中，τi为终端Ui的时延需求；
Figure FDA0003117937640000012
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP，若连接状态为连接，则
Figure FDA0003117937640000013
为1，若连接状态为未连接，则
Figure FDA0003117937640000014
为0；
Figure FDA0003117937640000015
为终端Ui可用传输的计算数据大小；
Figure FDA0003117937640000016
为终端Ui与每个部署移动边缘计算服务器的接入点El之间的上行传输速率；
Figure FDA0003117937640000017
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure FDA0003117937640000018
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure FDA0003117937640000019
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；
Figure FDA00031179376400000110
是终端Ui到终端Un的上行传输速率；
Figure FDA00031179376400000111
是终端Ui到中继Am的上行传输速率；
Figure FDA00031179376400000112
是中继Am到终端Uj的下行传输速率；
Figure FDA00031179376400000113
是终端Uj空闲计算能力；
Figure FDA00031179376400000114
为终端Ui的可用计算资源。
3.根据权利要求1所述的超密集网络场景下卸载任务的处理方法，其特征在于，
通过公式
Figure FDA00031179376400000115
得到所述能耗；
其中，ei是终端Ui的能耗；
Figure FDA00031179376400000116
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP，若连接状态为连接，则
Figure FDA00031179376400000117
为1，若连接状态为未连接，则
Figure FDA00031179376400000118
为0；
Figure FDA00031179376400000119
是终端Ui的发射功率；
Figure FDA00031179376400000120
为终端Ui可用传输的计算数据大小；
Figure FDA00031179376400000121
为终端Ui与每个部署移动边缘计算服务器的接入点El之间的上行传输速率；
Figure FDA0003117937640000021
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure FDA0003117937640000022
是终端Ui到终端Un的上行传输速率；
Figure FDA0003117937640000023
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure FDA0003117937640000024
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；
Figure FDA0003117937640000025
是所连中继的发射功率；
Figure FDA0003117937640000026
是终端Ui到中继Am的下行传输速率；
Figure FDA0003117937640000027
为终端Ui的可用计算资源；
Figure FDA0003117937640000028
是终端Uj上中央处理器CPU每转的功耗。
4.根据权利要求1所述的超密集网络场景下卸载任务的处理方法，其特征在于，
所述空闲资源包括通信资源和计算资源；
通过公式
Figure FDA0003117937640000029
得到所述通信资源；其中，b1和b2是使用子载波的个数，b1与b2的关系为1≤b1≤b2，θ(b)是关于带宽的价值函数，j表示链路；
通过公式
Figure FDA00031179376400000210
得到所述计算资源；其中，c1和c2是计算资源，c1和c2的关系为1≤c1≤c2，ξ(c)是计算资源的价值函数，j表示链路。
5.根据权利要求1所述的超密集网络场景下卸载任务的处理方法，其特征在于，将所述空闲资源与所述终端时延需求量化为效用函数，包括：
通过公式
Figure FDA00031179376400000211
得到请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；其中，
Figure FDA00031179376400000212
为请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；ωi为时延需求所量化的加权值；θi为终端Ui的计算资源；ξi为终端Ui的通信资源；
通过公式
Figure FDA00031179376400000213
得到计算卸载服务供应者的效用函数；其中，
Figure FDA00031179376400000214
为计算卸载服务供应者的效用函数；θi为终端Ui的计算资源；ξi为终端Ui的通信资源。
6.根据权利要求1所述的超密集网络场景下卸载任务的处理方法，其特征在于，根据所述效用函数确定任务的卸载模式，包括：
根据所述效用函数，确定任务的卸载模式为移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP与设备到设备D2D协作式卸载模式；
根据所述效用函数，确定任务的卸载模式为设备到设备D2D方式的卸载模式。
7.根据权利要求6所述的超密集网络场景下卸载任务的处理方法，其特征在于，所述移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP与设备到设备D2D协作式卸载模式包括：
基于非正交多址接入NOMA的能耗与终端时延需求，终端UE将任务卸载到移动边缘计算服务器MEC和/或通过D2D方式进行终端UE间的计算卸载，得到卸载结果；
根据所述卸载结果，得到协作式接入选择问题为
Figure FDA0003117937640000031
Figure FDA0003117937640000032
Figure FDA0003117937640000033
Figure FDA0003117937640000034
Figure FDA0003117937640000035
Figure FDA0003117937640000036
Figure FDA0003117937640000037
Figure FDA0003117937640000038
Figure FDA0003117937640000039
Figure FDA00031179376400000310
其中P1为协作式选择问题，
Figure FDA00031179376400000311
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP；
Figure FDA00031179376400000312
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure FDA00031179376400000313
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure FDA00031179376400000314
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；
Figure FDA00031179376400000315
为请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；Φm为MEC-AP的集合；Φd为提供计算卸载的终端UE集合；Φr为中继接入点AP的集合；
Figure FDA00031179376400000316
为终端Ui的请求带宽；
Figure FDA00031179376400000317
为El的可用带宽；
Figure FDA00031179376400000318
为终端Ui的请求计算资源；Ti q为终端Ui的所允许的最大时延；
Figure FDA00031179376400000319
为终端Ui的需要传输的计算数据的大小；Ril为终端Ui的到El的数据传输速率；Fl a为El的可用计算资源；
Figure FDA00031179376400000320
为终端Un的可用带宽；Rin为终端Ui的到终端Un的数据传输速率；
Figure FDA00031179376400000321
为终端Un的空闲计算能力；
Figure FDA00031179376400000322
为中继Am的请求带宽；
Figure FDA00031179376400000323
为终端Uj的可用带宽；Rim为终端Ui的到中继Am的数据传输速率；Rij为终端Ui的到终端Uj的数据传输速率；
Figure FDA0003117937640000041
为终端Uj的可用计算资源；C1a、C1b、C2a、C2b、C2c、C3a、C3b、C4a、C4b是序号。
8.根据权利要求1所述的超密集网络场景下卸载任务的处理方法，其特征在于，根据所述效用函数，确定任务的卸载模式为设备到设备D2D方式的卸载模式，包括：
基于全双工FD的中继AP，终端UE将任务卸载到远端终端UE，得到卸载结果；
根据所述卸载结果，得到功率、带宽的混合整数非线性规划MINP问题：
Figure FDA0003117937640000042
Figure FDA0003117937640000043
Figure FDA0003117937640000044
Figure FDA0003117937640000045
Figure FDA0003117937640000046
Figure FDA0003117937640000047
Figure FDA0003117937640000048
C5:γ≥γth
Figure FDA0003117937640000049
Figure FDA00031179376400000410
其中P2为功率、带宽的混合整数非线性规划MINP问题；ei为终端Ui的能耗；
Figure FDA00031179376400000411
为终端Ui与El的连接状态，El为每个部署移动边缘计算服务器的接入点MEC-AP；
Figure FDA00031179376400000412
表示终端Ui与终端Un之间设备到设备D2D的连接状态；
Figure FDA00031179376400000413
表示终端Ui与空闲资源Aj的连接情况；
Figure FDA00031179376400000414
则表示终端Ui通过中继最终与终端Uj的连接情况；
Figure FDA00031179376400000415
为请求计算卸载业务的终端Ui对应的效用函数；Φm为MEC-AP的集合；Φd为提供计算卸载的终端UE集合；Φr为中继接入点AP的集合；Pi u为终端Ui的发射功率；
Figure FDA00031179376400000416
为终端Ui的请求带宽；
Figure FDA00031179376400000417
为El的可用带宽；Ti q为终端Ui的所允许的最大时延；Pi uMax为终端Ui的最大发射功率；Ril为终端Ui的到El的数据传输速率；Fl a为El的可用计算资源；
Figure FDA00031179376400000418
为终端Un的可用带宽；
Figure FDA0003117937640000051
为中继Am的请求带宽；
Figure FDA0003117937640000052
为终端Uj的可用带宽；τi为终端Ui的终端时延需求；C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7是序号。
9.一种超密集网络场景下卸载任务的处理装置，其特征在于，包括：
收发模块，用于获得边缘计算中心设备或者中继设备的空闲资源、终端时延需求以及能耗；
处理模块，用于将所述空闲资源与所述终端时延需求量化为效用函数；根据所述效用函数确定任务的卸载模式；按照所述卸载模式将任务卸载至边缘计算中心设备或者中继设备。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至8任一项所述的方法。
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