CN113726387A - 基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算系统及方法 - Google Patents

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CN113726387A CN202111010164.9A CN202111010164A CN113726387A CN 113726387 A CN113726387 A CN 113726387A CN 202111010164 A CN202111010164 A CN 202111010164A CN 113726387 A CN113726387 A CN 113726387A
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Abstract

本发明提供了一种基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算系统及方法，所述系统包括多个边缘设备、可重构全息超表面、移动边缘计算服务器和控制模块，控制模块根据卸载任务的延时和本地任务的延时计算任务的任务总延时，并以可重构全息超表面的信号传输速率最大为目标，根据任务总延时对可重构全息超表面的传输速率进行优化。通过可重构全息超表面作为数据传输的媒介，实现了在RHS辅助下对移动边缘进行计算，应用本发明的方法或系统，能够使多用户无线通信系统的用户总数据速率最大化。

Description

基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算系统及方法
技术领域
本发明涉及无线通讯技术领域，特别是涉及基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算系统及方法。
背景技术
随着5G时代的全面到来，移动边缘计算通过将服务器下沉到网络边缘，能够满足各类低延时的任务需求，是无线通信系统中的重要组成部分。因此，如何保障移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)服务器与边缘设备间的无线通信质量，成为人们关注的重点。同时，传统天线体型较大、成本较高，不便于大批量的部署在MEC服务器上。为此，即将到来的第六代(6G)无线通信对天线技术提出了严格的要求，如容量增强和精确的波束控制。虽然广泛使用的碟形天线和相控阵天线都有能力实现这些目标，但它们都存在着自身固有的缺陷，严重阻碍了它们的未来发展。具体而言，碟形天线需要沉重而昂贵的波束转向机械，而相控阵高度依赖功率放大器，耗电功率大，移相电路复杂，移相器众多，尤其是在高频波段。因此，为了满足未来6G无线系统中指数增长的移动设备的数据需求，需要更经济高效的天线技术。在现有的天线技术中，全息天线作为一种小尺寸、低功耗的平面天线，以其低制造成本和低硬件成本的多波束控制能力受到越来越多的关注。具体地说，全息天线利用金属贴片在表面构建全息图案，根据干涉原理记录参考波和目标波之间的干涉。然后，参考波的辐射特性可以通过全息图案来改变，以产生所需的辐射方向。
然而，随着移动设备的爆炸性增长，传统的全息天线面临着巨大的挑战，因为一旦全息图案建立，传统全息天线其辐射方向图就固定了，因此无法满足移动通信的需求。由于超材料的可控性，新兴的RHS技术在改善传统全息天线的不足方面显示出极大的潜力。RHS是一种超轻薄的平面天线，天线表面嵌有许多超材料辐射单元。具体而言，由天线馈源产生的参考波以表面波的形式激励RHS，使得基于印刷电路板(PCB)技术制造的拥有紧凑结构的RHS成为可能。根据全息图案，每个辐射单元可以通过电控制参考波的辐射幅度来产生所需的辐射方向。因此，相比于传统的碟形天线和相控阵天线，RHS无需重型机械运动装置和复杂的移相电路就可以实现动态波束成形，可以大大节省天线制造成本以及功率损耗，同时其轻薄的结构也十分便于安装。
同时，现有于RHS的现有研究工作大致集中于RHS硬件组件设计和辐射方向控制上。然而，大多数研究仅证明了RHS实现动态多波束控制的可行性。目前还没有工作研究RHS辅助下的移动边缘计算方案及系统。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的是提供一种基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算系统及方法，实现了在RHS辅助下对移动边缘进行计算，应用本发明的方法或系统，能够使多用户无线通信系统的用户总数据速率最大化。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算系统，包括：
多个边缘设备，用于发起带有延时敏感的任务，并对所述任务进行分类，得到卸载任务和本地任务，并对所述卸载任务进行处理；
移动边缘计算服务器，与所述边缘设备连接，用于对所述本地任务进行计算，得到计算结果；
可重构全息超表面，与所述移动边缘计算服务器连接，用于接收所述边缘设备的本地任务，并将所述本地任务传输至所述移动边缘计算服务器，并将所述计算结果发送至所述边缘设备；
控制模块，分别与所述可重构全息超表面、所述边缘设备和所述移动边缘计算服务器连接，用于根据所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时计算所述任务的任务总延时，并通过以所述可重构全息超表面的信号传输速率最大为目标进行优化，以缩短计算任务总延时。
优选地，所述边缘设备包括：
任务量阈值确定单元，用于确定任务量阈值；
分类单元，与所述任务量阈值确定单元连接，用于获取所述任务的数据量，并判断所述数据量是否大于所述任务量阈值，若是，则将所述任务确定为所述本地任务，若否，则将所述任务确定为所述卸载任务。
优选地，所述任务总延时的计算公式为：
Figure BDA0003238639000000031
其中，T为所述任务总延时，L为所述边缘设备的个数，βl为所述任务的分类值，当所述任务为所述卸载任务时，βl为0，当所述任务为所述本地任务时，βl为1，
Figure BDA0003238639000000032
为第l个任务在所述边缘设备上处理的延时时间，
Figure BDA0003238639000000033
为第l个任务在所述移动边缘计算服务器上处理的延时时间。
优选地，所述控制模块包括：
获取模块，用于获取所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时；
计算模块，根据所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时计算所述任务总延时；
最优模型确定模块，用于以所述可重构全息超表面的信号传输速率最大为目标，基于系统总用户速率最大化算法对所述任务总延时进行处理，得到最优波束成型模型；
速率确定模块，用于根据所述最优波束成型模型控制所述可重构全息超表面的传输速率。
优选地，所述最优模型确定模块包括：
初始化单元，用于对每个超材料辐射单元的辐射振幅进行初始化，得到第一全息波束成形模型；
第一优化单元，用于基于数字波束成形优化算法对所述第一全息波束成形模型进行优化，得到第一数字波束成形模型；
第二优化单元，用于基于全息波束成形优化算法对所述第一数字波束成形模型进行优化，得到第二全息波束成型模型；
第三优化单元，用于根据所述第二全息波束成型模型对所述第一数字波束成形模型进行优化，得到第二数字波束成形模型；
第四优化单元，用于以相邻迭代过程中的用户接收数据的总数据速率的差小于预设阈值为目标，对所述第二数字波束成形模型和所述第二全息波束成型模型进行交替迭代求解，得到所述最优波束成型模型。
一种基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算方法，包括：
控制边缘服务器发起带有延时敏感的任务，并对所述任务进行分类，得到卸载任务和本地任务，并对所述卸载任务进行处理；
基于移动边缘计算服务器对所述本地任务进行计算，得到计算结果；
接收所述边缘设备的本地任务，并将所述本地任务传输至所述移动边缘计算服务器，并将所述计算结果发送至所述边缘设备；
根据所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时计算所述任务的任务总延时，并以可重构全息超表面的信号传输速率最大为目标，根据所述任务总延时对所述可重构全息超表面的传输速率进行优化。
优选地，所述对所述任务进行分类，得到卸载任务和本地任务，包括：
确定任务量阈值；
获取所述任务的数据量，并判断所述数据量是否大于所述任务量阈值，若是，则将所述任务确定为所述本地任务，若否，则将所述任务确定为所述卸载任务。
优选地，所述任务总延时的公式为：
Figure BDA0003238639000000041
其中，T为所述任务总延时，L为所述边缘设备的个数，βl为所述任务的分类值，当所述任务为所述卸载任务时，βl为0，当所述任务为所述本地任务时，βl为1，
Figure BDA0003238639000000042
为第l个任务在所述边缘设备上处理的延时时间，
Figure BDA0003238639000000043
为第l个任务在所述移动边缘计算服务器上处理的延时时间。
优选地，所述根据所述任务的任务总延时控制所述可重构全息超表面，以产生最大传输速率，包括：
获取所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时；
根据所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时计算所述任务总延时；
以所述可重构全息超表面的信号传输速率最大为目标，基于系统总用户速率最大化算法对所述任务总延时进行处理，得到最优波束成型模型；
根据所述最优波束成型模型控制所述可重构全息超表面的传输速率。
优选地，所述基于系统总用户速率最大化算法对所述任务总延时进行处理，得到最优波束成型模型，包括：
对每个超材料辐射单元的辐射振幅进行初始化，得到第一全息波束成形模型；
基于数字波束成形优化算法对所述第一全息波束成形模型进行优化，得到第一数字波束成形模型；
基于全息波束成形优化算法对所述第一数字波束成形模型进行优化，得到第二全息波束成型模型；
根据所述第二全息波束成型模型对所述第一数字波束成形模型进行优化，得到第二数字波束成形模型；
以相邻迭代过程中的用户接收数据的总数据速率的差小于预设阈值为目标，对所述第二数字波束成形模型和所述第二全息波束成型模型进行交替迭代求解，得到所述最优波束成型模型。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明提供了一种基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算系统及方法，通过可重构全息超表面作为数据传输的媒介，实现了在RHS辅助下对移动边缘进行计算，根据任务总延时对系统进行优化，能够使多用户无线通信系统的用户总数据速率最大化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的实施例中的可重构全息超表面示意图；
图2为本发明提供的实施例中的表面波传播示意图；
图3为本发明提供的实施例中的基于RHS的移动边缘计算系统示意图；
图4为本发明提供的实施例中的移动边缘计算方法的示意图；
图5为本发明提供的实施例中的迭代式算法示意图；
符号说明：
1-馈源，2-平面波导，3-超材料辐射单元，4-PIN二极管，5-表面波。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种天线装置及其能量效率优化方法及系统，能够对各个方向的信息进行接收和传输，从而满足移动通信的需求，且能够提升可重构全息超平面能量效率。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明提供的实施例中的可重构全息超表面示意图，如图1所示，本实施例中的可重构全息超表面包括馈源1、平行板波导2和超材料辐射单元阵列3，超材料辐射单元阵列3包括阵列排布的多个超材料辐射单元。
图2为本发明提供的实施例中的表面波传播示意图，如图2所示，其中馈源1发出电磁波，电磁波在平行板波导上以表面波5的形式进行传播，传播过程中，超材料辐射单元由多个PIN二极管4进行控制，通过调节超材料辐射单元3对应的PIN二极管4的开关状态，可实现对传播至超材料辐射单元上电磁波的有限离散辐射振幅调节，若有I个PIN二极管4控制一个超材料辐射单元3，则该单元具有2I个离散幅度可调节值，因此，将超表面单元中的PIN二极管开关4的状态调节为目标开关值，在所述超材料辐射单元3上辐射出的电磁波幅度值为目标离散化幅度值。
图3为本发明提供的实施例中的基于RHS的移动边缘计算系统示意图；，如图3所示，本实施例中的系统应用了上述可重构全息超表面，其中系统包括有多个边缘设备，用于发起带有延时敏感的任务，并对所述任务进行分类，得到卸载任务和本地任务，并对所述卸载任务进行处理；移动边缘计算服务器，与所述边缘设备连接，用于对所述本地任务进行计算，得到计算结果；可重构全息超表面，与所述移动边缘计算服务器连接，用于接收所述边缘设备的本地任务，并将所述本地任务传输至所述移动边缘计算服务器，并将所述计算结果发送至所述边缘设备；控制模块，分别与所述可重构全息超表面、所述边缘设备和所述移动边缘计算服务器连接，用于根据所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时计算所述任务的任务总延时，并通过以所述可重构全息超表面的信号传输速率最大为目标进行优化，以缩短计算任务总延时。
在图3中，所述移动边缘计算服务器和所述可重构全息超表面构成了基于RHS的MEC服务器。
优选地，所述边缘设备包括：
任务量阈值确定单元，用于确定任务量阈值；
分类单元，与所述任务量阈值确定单元连接，用于获取所述任务的数据量，并判断所述数据量是否大于所述任务量阈值，若是，则将所述任务确定为所述本地任务，若否，则将所述任务确定为所述卸载任务。
优选地，所述任务总延时的计算公式为：
Figure BDA0003238639000000071
其中，T为所述任务总延时，L为所述边缘设备的个数，βl为所述任务的分类值，当所述任务为所述卸载任务时，βl为0，当所述任务为所述本地任务时，βl为1，
Figure BDA0003238639000000072
为第l个任务在所述边缘设备上处理的延时时间，
Figure BDA0003238639000000073
为第l个任务在所述移动边缘计算服务器上处理的延时时间。
在本实施例具体应用过程中，考虑一个含有L个边缘设备的移动边缘网络，每个边缘设备发起一个延时敏感的任务。为满足用户需求，减少任务延时，若发起的计算任务较为简单，则在边缘设备本地处理；若较为复杂，边缘设备可以将处理不了的任务卸载到MEC服务器上进行处理，由MEC服务器计算后，将结果返回到边缘设备。每个任务的总延时包括计算延时和传输延时。具体的，对于一个待处理数据量为D的任务，若在边缘设备本地进行处理，则延时可以表示为
Figure BDA0003238639000000081
其中t表示任务的计算时间，αloc表示边缘设备本地的处理能力，即每单位时间内能够处理多少数据。若卸载到MEC服务器上进行处理，则延时可以表示为
Figure BDA0003238639000000082
其中αM表示MEC服务器的处理能力，τ表示边缘设备和MEC服务器之间传输时间，η表示处理后的压缩率，即计算结果的数据量和原始数据的数据量之比，R表示传输速度。则系统中的总任务延时可以表示为：
Figure BDA0003238639000000083
其中βl用于表示任务是在本地处理还是在MEC服务器上进行处理，即βl＝1表示任务在边缘设备本地处理，βl＝0表示任务在MEC服务器上进行处理。具体的，当在本地处理的任务延时不能满足用户需求(任务延时超过阈值
Figure BDA0003238639000000084
)，即
Figure BDA0003238639000000085
时，边缘设备会将任务卸载到MEC服务器，即βl＝0，否则βl＝1。角标l表示第l个边缘设备相关的变量。本发明目标是最小化系统中的任务总延时。
为最小化任务总延时，需要加速系统中的传输速度，我们在MEC服务器上配备RHS，并将任务总延时最小化问题转换为总传输速度最大化问题。为方便叙述，对无线通信场景中的变量进行字母表述与假设。
如图1至图3所示，考虑一个装有K个馈源的可重构全息超表面(Reconfigurableholographic surface,RHS)的MEC服务器，与L个边缘设备进行通信。假设RHS由M×N个超材料辐射单元祖成，每个辐射单元的辐射幅度可取值为
Figure BDA0003238639000000086
对每个超材料辐射单元的辐射振幅Mm,n(即传输到每一个超材料辐射单元的参考波的能量辐射至自由空间的比例)进行0-1之间的初始化。RHS每个辐射单元与每个边缘设备之间的传输信道均可根据实际情况利用计算机进行模拟，MEC服务器与边缘设备l之间的信道矩阵用Hl表示；假设MEC服务器向边缘设备发送的信号为s，其中s是一个L维列向量，sl表示发送给用户l的信号。MEC服务器对于发送给边缘设备的信号首先进行数字波束成形，然后将编码后的信号输入RHS的馈源中，馈源发出携带有发送信号的参考波经过RHS的全息波束成形(即每个辐射单元根据Mm,n对参考波能量向自用空间辐射以形成固定方向的波束)发送给各个边缘设备，则每个边缘设备接收到的信号可以表示为：
yl＝HlMVlsl+HlM∑l'≠lVl'sl'+zl，
其中，V是数字波束成形矩阵，Hl，Vl分别是矩阵H，V中关于边缘设备l的部分，M是由元素
Figure BDA0003238639000000091
构成的矩阵，ks为参考波在RHS表面传播的传播矢量，
Figure BDA0003238639000000092
为第k个馈源到第(m,n)个辐射单元的距离矢量，zl为信道中的高斯白噪声。总传输速率可以表示为：
Figure BDA0003238639000000093
至此，将本发明的是最小化系统中的任务总延时转化为了总传输速度最大化问题。
优选地，所述控制模块包括：
获取模块，用于获取所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时。
计算模块，根据所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时计算所述任务总延时。
最优模型确定模块，用于以所述可重构全息超表面的信号传输速率最大为目标，基于系统总用户速率最大化算法对所述任务总延时进行处理，得到最优波束成型模型。
速率确定模块，用于根据所述最优波束成型模型控制所述可重构全息超表面的传输速率。
优选地，所述最优模型确定模块包括：
初始化单元，用于对每个超材料辐射单元的辐射振幅进行初始化，得到第一全息波束成形模型。
第一优化单元，用于基于数字波束成形优化算法对所述第一全息波束成形模型进行优化，得到第一数字波束成形模型。
第二优化单元，用于基于全息波束成形优化算法对所述第一数字波束成形模型进行优化，得到第二全息波束成型模型。
第三优化单元，用于根据所述第二全息波束成型模型对所述第一数字波束成形模型进行优化，得到第二数字波束成形模型。
第四优化单元，用于以相邻迭代过程中的用户接收数据的总数据速率的差小于预设阈值为目标，对所述第二数字波束成形模型和所述第二全息波束成型模型进行交替迭代求解，得到所述最优波束成型模型。
图4为本发明提供的实施例中的移动边缘计算方法的示意图，如图4所示，本实施例中还提供了一种基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算方法，包括：
步骤100：控制边缘服务器发起带有延时敏感的任务，并对所述任务进行分类，得到卸载任务和本地任务，并对所述卸载任务进行处理。
步骤200：基于移动边缘计算服务器对所述本地任务进行计算，得到计算结果。
步骤300：接收所述边缘设备的本地任务，并将所述本地任务传输至所述移动边缘计算服务器，并将所述计算结果发送至所述边缘设备。
步骤400：根据所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时计算所述任务的任务总延时，并以可重构全息超表面的信号传输速率最大为目标，根据所述任务总延时对所述可重构全息超表面的传输速率进行优化。
优选地，所述根据所述任务的任务总延时控制所述可重构全息超表面，以产生最大传输速率，包括：
获取所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时；
根据所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时计算所述任务总延时；
以所述可重构全息超表面的信号传输速率最大为目标，基于系统总用户速率最大化算法对所述任务总延时进行处理，得到最优波束成型模型。
根据所述最优波束成型模型控制所述可重构全息超表面的传输速率。
优选地，所述基于系统总用户速率最大化算法对所述任务总延时进行处理，得到最优波束成型模型，包括：
对每个超材料辐射单元的辐射振幅进行初始化，得到第一全息波束成形模型。
基于数字波束成形优化算法对所述第一全息波束成形模型进行优化，得到第一数字波束成形模型。
基于全息波束成形优化算法对所述第一数字波束成形模型进行优化，得到第二全息波束成型模型。
根据所述第二全息波束成型模型对所述第一数字波束成形模型进行优化，得到第二数字波束成形模型。
以相邻迭代过程中的用户接收数据的总数据速率的差小于预设阈值为目标，对所述第二数字波束成形模型和所述第二全息波束成型模型进行交替迭代求解，得到所述最优波束成型模型。
图5为本发明提供的实施例中的迭代式算法示意图，如图5所示，本发明采用迭代式算法，1)保持全息波束成形矩阵不变，求解功率分配问题，进而推导出数字波束成形矩阵；2)给定数字波束成形矩阵，优化全息波束成形矩阵，并确保该矩阵在可选范围之内；3)重复步骤1)，直到两次相邻的迭代的数据速率的差值小于预设的阈值。
下面分别介绍步骤1和步骤2的求解方法。
步骤1：数字波束成形模块设计
根据步骤1中仿真所得的初始的超材料辐射单元的辐射振幅Mm,n信道矩阵Hl，为了使所有用户总数据速率达到最大值，数字波束成形方案可以表示为：
Figure BDA0003238639000000111
其中，
Figure BDA0003238639000000112
P＝diag{p1,p2,…,pL}是一个对角矩阵，pL为基站为第L个用户分配的功率，最优的
Figure BDA0003238639000000113
Figure BDA0003238639000000114
μl为QH(QQH)-1的第l个对角元素，ν为满足等式
Figure BDA0003238639000000115
Figure BDA0003238639000000116
的归一化因子，上标H表示矩阵的共轭转置，HL表示第L个信道矩阵，M为所述第一全息波束成形模型中的全息波束成形矩阵，。
步骤2：基于RHS的全息波束成形方案设计
根据步骤2中所得的优化数字波束成形方案，利用分支定界法确定每个辐射单元的最优离散幅度值，令
Figure BDA0003238639000000121
则通过优化整数sm,n的值即可确定最优的全息波束成形方案，具体包括：
(1)首先求得无整数约束约束下的最优sm,n值和总数据速率和上限
通过引入辅助变量γl,δl可以将速率最大化问题改写成：
Figure BDA0003238639000000122
其中，
Figure BDA0003238639000000123
Figure BDA0003238639000000124
Figure BDA0003238639000000125
定义
Figure BDA0003238639000000126
为
Figure BDA0003238639000000127
关于下标m,n下标做向量化得到的MN维列向量，则
Figure BDA0003238639000000128
的线性近似可以表示成
Figure BDA0003238639000000129
这里ηl为矩阵Re(bl)[Re(bl)]T+Im(bl)[Im(bl)]T的最大特征值，
Figure BDA00032386390000001210
为对应于ηl的特征向量的第(m-1)N+n个分量。
通过
Figure BDA00032386390000001211
可以得到最优的γl,δl，具体表达如下：
Figure BDA00032386390000001212
Figure BDA00032386390000001213
根据求得的
Figure BDA00032386390000001214
利用MATLAB中的二次规划算法即可求解出最优的sm,n值和相应的最大总数据速率和记为Rmax，检验最优sm,n值是否都为整数，若是，则结束全息波束成形的优化，反之则进行如下所述的分支定界法优化。
(2)分支定界法优化sm,n
分支：任意选择一个非整数
Figure BDA0003238639000000131
进行分支，记其值为
Figure BDA0003238639000000132
构造两个约束条件：
Figure BDA0003238639000000133
和
Figure BDA0003238639000000134
其中
Figure BDA0003238639000000135
代表不超过fm,n的最大整数将这两个约束条件分别加入问题(*),利用MATLAB中的二次规划算法继续求解两个后继优化问题(*1)和(*2)相应最优的sm,n值和相应的最大总数据速率和。
定界：以每个后继问题为一分支并标明求解的结果，与其他后继问题解的结果中，找出总数据速率最大者作为新的上界
Figure BDA0003238639000000136
从已符合整数条件的分支中找出总数据速率最小者作为新的下界R。
比较与剪枝：各分支中的数据速率，若有小于R者则进行剪枝，后续不再考虑，若有大于R者，但不符合整数条件，则继续进行分支操作，一直到最后最大速率和等于R为止，对应的整数sm,n即为所求。通过sm,n可以获得Mm,n的值。
优选地，所述对所述任务进行分类，得到卸载任务和本地任务，包括：
确定任务量阈值。
获取所述任务的数据量，并判断所述数据量是否大于所述任务量阈值，若是，则将所述任务确定为所述本地任务，若否，则将所述任务确定为所述卸载任务。
优选地，所述任务总延时的公式为：
Figure BDA0003238639000000137
其中，T为所述任务总延时，L为所述边缘设备的个数，βl为所述任务的分类值，当所述任务为所述卸载任务时，βl为0，当所述任务为所述本地任务时，βl为1，
Figure BDA0003238639000000138
为第l个所述边缘设备的延时时间，
Figure BDA0003238639000000139
为所述移动边缘计算服务器的延时时间。
本发明的有益效果如下：
(1)相比于传统的碟形天线通过笨重的机械装置控制天线转动从而实现波束控制的方式，且后期维修费用高昂，RHS尺寸小，制造使用PCB技术使其结构紧凑而轻薄，制造成本大大降低，易于直接安装在发射装置上，采用电控制的方式可以达到很好的动态多波束控制效果，因此RHS非常适用于多用户移动通信。
(2)RHS功耗低，硬件成本低：相控阵天线虽然也利用电控制波束方向，但是相控阵依赖于大量的移相器控制每根天线中电磁波的相位，同时还需要大量功率放大器，因此，相控阵天线需要复杂的移相电路，且功率损耗大，硬件成本高。相比之下，RHS则不需要移相器以及复杂的移相电路，利用二极管开关状态即可控制每个辐射单元辐射电磁波能量的不同，即通过调幅的方式就可以完成波束控制，因此用RHS辅助多用户通信功耗低，硬件成本也很低，相对相控阵天线有很大的优势。
(3)本发明解决现有尚无研究RHS辅助下的移动边缘计算方案及系统的问题。应用本发明的系统及方法，使多用户无线通信系统的用户总数据速率最大化，能够解决现有技术的不足。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的方法而言，由于其与实施例公开的系统相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见系统部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算系统，其特征在于，包括：
多个边缘设备，用于发起计算任务，并对所述任务进行分类，得到卸载任务和本地任务，并对所述卸载任务进行处理；
移动边缘计算服务器，与所述边缘设备连接，用于对所述本地任务进行计算，得到计算结果；
可重构全息超表面，与所述移动边缘计算服务器连接，用于接收所述边缘设备的本地任务，并将所述本地任务传输至所述移动边缘计算服务器，并将所述计算结果发送至所述边缘设备；
控制模块，分别与所述可重构全息超表面、所述边缘设备和所述移动边缘计算服务器连接，用于根据所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时计算任务总延时，并通过以所述可重构全息超表面的信号传输速率最大为目标进行优化，以缩短计算任务总延时。
2.根据权利要求1所述的基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算系统，其特征在于，所述边缘设备包括：
任务量阈值确定单元，用于确定任务量阈值；
分类单元，与所述任务量阈值确定单元连接，用于获取所述任务的数据量，并判断所述数据量是否大于所述任务量阈值，若是，则将所述任务确定为所述本地任务，若否，则将所述任务确定为所述卸载任务。
3.根据权利要求1所述的基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算系统，其特征在于，所述任务总延时的计算公式为：
Figure FDA0003238638990000011
其中，T为所述任务总延时，L为所述边缘设备的个数，βl为所述任务的分类值，当所述任务为所述卸载任务时，βl为0，当所述任务为所述本地任务时，βl为1，
Figure FDA0003238638990000012
为第l个任务在所述边缘设备上处理的延时时间，
Figure FDA0003238638990000013
为第l个任务在所述移动边缘计算服务器上处理的延时时间。
4.根据权利要求1所述的基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算系统，其特征在于，所述控制模块包括：
获取模块，用于获取所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时；
计算模块，根据所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时计算所述任务总延时；
最优模型确定模块，用于以所述可重构全息超表面的信号传输速率最大为目标，基于系统总用户速率最大化算法对所述任务总延时进行处理，得到最优波束成型模型；
速率确定模块，用于根据所述最优波束成型模型控制所述可重构全息超表面的传输速率。
5.根据权利要求4所述的基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算系统，其特征在于，所述最优模型确定模块包括：
初始化单元，用于对每个超材料辐射单元的辐射振幅进行初始化，得到第一全息波束成形模型；
第一优化单元，用于基于数字波束成形优化算法对所述第一全息波束成形模型进行优化，得到第一数字波束成形模型；
第二优化单元，用于基于全息波束成形优化算法对所述第一数字波束成形模型进行优化，得到第二全息波束成型模型；
第三优化单元，用于根据所述第二全息波束成型模型对所述第一数字波束成形模型进行优化，得到第二数字波束成形模型；
第四优化单元，用于以相邻迭代过程中的用户接收数据的总数据速率的差小于预设阈值为目标，对所述第二数字波束成形模型和所述第二全息波束成型模型进行交替迭代求解，得到所述最优波束成型模型。
6.一种基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算方法，其特征在于，包括：
控制边缘服务器发起带有延时敏感的任务，并对所述任务进行分类，得到卸载任务和本地任务，并对所述卸载任务进行处理；
基于移动边缘计算服务器对所述本地任务进行计算，得到计算结果；
接收所述边缘设备的本地任务，并将所述本地任务传输至所述移动边缘计算服务器，并将所述计算结果发送至所述边缘设备；
根据所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时计算所述任务的任务总延时，并以可重构全息超表面的信号传输速率最大为目标，根据所述任务总延时对所述可重构全息超表面的传输速率进行优化。
7.根据权利要求6所述的基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算方法，其特征在于，所述对所述任务进行分类，得到卸载任务和本地任务，包括：
确定任务量阈值；
获取所述任务的数据量，并判断所述数据量是否大于所述任务量阈值，若是，则将所述任务确定为所述本地任务，若否，则将所述任务确定为所述卸载任务。
8.根据权利要求6所述的基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算方法，其特征在于，所述任务总延时的公式为：
Figure FDA0003238638990000031
其中，T为所述任务总延时，L为所述边缘设备的个数，βl为所述任务的分类值，当所述任务为所述卸载任务时，βl为0，当所述任务为所述本地任务时，βl为1，
Figure FDA0003238638990000032
为第l个所述边缘设备的延时时间，
Figure FDA0003238638990000033
为所述移动边缘计算服务器的延时时间。
9.根据权利要求6所述的基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算系统，其特征在于，所述根据所述任务的任务总延时控制所述可重构全息超表面，以产生最大传输速率，包括：
获取所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时；
根据所述卸载任务的延时和所述本地任务的延时计算所述任务总延时；
以所述可重构全息超表面的信号传输速率最大为目标，基于系统总用户速率最大化算法对所述任务总延时进行处理，得到最优波束成型模型；
根据所述最优波束成型模型控制所述可重构全息超表面的传输速率。
10.根据权利要求9所述的基于可重构全息超表面辅助的移动边缘计算系统，其特征在于，所述基于系统总用户速率最大化算法对所述任务总延时进行处理，得到最优波束成型模型，包括：
对每个超材料辐射单元的辐射振幅进行初始化，得到第一全息波束成形模型；
基于数字波束成形优化算法对所述第一全息波束成形模型进行优化，得到第一数字波束成形模型；
基于全息波束成形优化算法对所述第一数字波束成形模型进行优化，得到第二全息波束成型模型；
根据所述第二全息波束成型模型对所述第一数字波束成形模型进行优化，得到第二数字波束成形模型；
以相邻迭代过程中的用户接收数据的总数据速率的差小于预设阈值为目标，对所述第二数字波束成形模型和所述第二全息波束成型模型进行交替迭代求解，得到所述最优波束成型模型。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115811793A (zh) * 2022-11-23 2023-03-17 广东工业大学 一种基于智能反射面辅助的能量采集移动边缘计算方法
CN115811793B (zh) * 2022-11-23 2024-02-09 广东工业大学 一种基于智能反射面辅助的能量采集移动边缘计算方法

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