CN114363961B - 一种基于信息新鲜度的车联网边缘服务器服务方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于信息新鲜度的车联网边缘服务器服务方法，该方法各源节点在每个传输时隙开始时采集实时状态信息，并将状态更新的数据包发送到边缘服务器系统，数据包包括监测到的数据、来源以及状态更新生成时的时间戳；服务器系统采取后到先服务的计算单元选择策略分配给计算单元进行处理；同时，采取数据包管理策略对计算单元中的包更新次序进行优化；最后将处理完成的信息传输到云平台，更新云平台中的状态信息，以实现信息的及时送达；本发明服务策略使用信息年龄作为评估状态更新及时性的度量指标，利用排队论和随机混杂技术，结合所提出的服务策略，可显著降低系统的平均信息年龄。
Description
技术领域
本发明属于车联网技术领域，涉及一种基于信息新鲜度的车联网边缘服务器服务方法。
背景技术
近年来，随着实时物联网的发展，各种实时应用成为人们关注的焦点，这些应用对状态信息的新鲜度有很高的要求，过时的状态更新可能会导致设备做出错误的决策。例如，在医疗、环境监测、交通等领域的大量应用中，需要从源节点向目的节点发送包含时间戳的状态信息，例如实时传感器数据、状态控制信息和节点的实时位置信息等。在车联网中，车辆需要及时共享彼此的状态信息(例如位置、速度、加速度等)，以确保安全。而传统的性能指标，如吞吐量、时延等并不能有效的刻画系统中状态更新的及时性，因此，信息年龄作为一种新的指标用于量化信息的新鲜程度而受到广泛研究。
现有的文献中广泛考虑了AoI(信息年龄)的问题，但是大量的关于AoI的研究只关注了数据传输和排队的策略。在一些实时应用中，数据包的处理对于AoI的影响也是不容忽视的。以自动驾驶为例，当状态更新以图像的形式传输到服务器时，还需要数据的处理来揭示图像中的信息。因此，状态信息的处理也不容忽视。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于信息新鲜度的车联网边缘服务器服务方法，该方法能够对不同来源之间的数据包进行更好的管理，从而降低系统的信息年龄。
为了解决上述技术问题，本发明的基于信息新鲜度的车联网边缘服务器服务方法如下：
将服务器中计算模块分为至少两个计算速率不同的计算单元；服务器的缓冲区采取后到先服务的方式，将新的数据包传输给计算模块；当数据包到达率低于计算模块总体的计算速率时，选择计算速率最高的计算单元作为主计算单元，其他计算单元作为从计算单元；在数据包到达率高于计算模块总体的计算速率时，选择计算速率最低的计算单元作为主计算单元，其他计算单元作为从计算单元；
当查询到主计算单元和从计算单元都空闲时，新到的数据包直接进入主计算单元，由主计算单元对该数据包进行服务处理；
当查询到主计算单元繁忙而某一从计算单元空闲时，将主计算单元中的数据包重新分配给从计算单元，由从计算单元对该数据包从头进行服务处理，主计算单元接收最新的数据包；
当查询到主计算单元和所有从计算单元都繁忙时，先判断主计算单元和从计算单元中的数据包来源是否有相同的；在搜寻到从计算单元中有与主计算单元中来源相同的数据包时，则从计算单元将该数据包丢弃，接收主计算单元中来源相同的数据包并从头进行服务处理，主计算单元接收最新的数据包；
当查询到主计算单元和所有从计算单元都繁忙，但是主计算单元和从计算单元中的数据包来源都不相同时，则将最新的数据包放在缓存区；
当主计算单元中的数据包完成服务处理后，所有从计算单元将来自同一个源节点的数据包全部丢弃；
主计算单元和从计算单元完成数据包服务处理后将其上传到云平台。
所述的主计算单元和从计算单元当前的状态通过服务器轮询的方式获得。
所述的计算模块分为两个计算速率不同的计算单元，其中一个作为主计算单元，另一个作为从计算单元。
所述的计算模块分为两个以上的计算单元，其中一个计算单元计算速率最大，其他三个计算单元计算速率相同；当计算速率最大的计算单元作为主计算单元时，另外三个作为从计算单元；当其中一个计算速率较小的计算单元作为主计算单元时，另外三个作为从计算单元。
所述的计算模块分为两个以上的计算单元，其中包含一个计算速率最大的计算单元，一个计算速率最小的计算单元；当计算速率最大的计算单元作为主计算单元时，另外三个作为从计算单元；当计算速率最小的计算单元作为主计算单元时，另外三个作为从计算单元。
有益效果：
本发明使用信息年龄作为评估状态信息更新及时性的一个度量指标，引入LCFS排队理论和SHS(随机混杂)技术，服务器系统采取后到先服务(Last Come First Served，LCFS)的计算单元选择策略，将数据包被分配给计算单元进行处理；同时，采取信息包管理策略对计算单元中的包更新次序进行优化；最后将处理完成的信息传输到云平台，更新云平台中的状态信息，以实现信息的及时送达。本发明利用排队论和随机混杂(StochasticHybrid Systems，SHS)技术，结合所提出的服务策略，可显著降低系统的平均信息年龄。
仿真结果表明，与目前已有的其他技术方法相比，本发明提出的一种基于信息新鲜度的车联网终端服务方法显著的降低了平均信息年龄。
附图说明
图1为车联网边缘服务器系统示意图；
图2为本发明的基于信息新鲜度的车联网边缘服务器服务方法流程图；
图3为本发明的计算模块数据包管理策略示意图。
图4为系统数据包到达率为2时实施例1与其他策略关于源1信息年龄对比；
图5为系统数据包到达率为8时实施例1与其他策略的关于源1信息年龄对比；
图6为实施例1不采取主从计算单元转换的信息年龄；
图7为实施例1与不采取主从计算单元转换策略的关于系统的信息年龄的对比。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
如图1所示，车联网边缘服务器通常包括缓冲区和计算模块；多个源节点在每个传输时隙开始时采集实时状态信息并将其以数据包的形式通过无线通信链路传输到缓冲区；其中数据包包括监测到的数据、来源以及生成时的时间戳；缓冲区将数据包传输给计算模块，由计算模块对数据包进行服务处理后上传到云平台。
实施例1
本实施例考虑了一种最差条件下的信息年龄，即计算模块中包含两个计算单元，其中一个作为主计算单元，另一个作为从计算单元，主计算单元始终接收最新的数据包，从计算单元接收从主计算单元传送过去的数据包。
如图2所示，本发明的基于信息新鲜度的车联网终端服务方法如下：
选择策略：
将计算模块分为两个计算速率不同的计算单元；缓冲区采取后到先服务(LastCome First Served，LCFS)的方式，将新的数据包传输给计算模块，在数据包到达率不同时，选择不同的计算单元作为主计算单元将获得不同的信息年龄。因此，数据包到达率低于计算模块总体的计算速率时，选择计算速率高的计算单元作为主计算单元，并将数据包由缓冲区传送到该计算单元进行服务处理；在数据包到达率高于计算模块总体的计算速率时，选择计算速率低的计算单元作为主计算单元，并将数据包由缓冲区传送到该计算单元进行服务处理。在数据包到达率变化时，主从计算单元可以动态的进行选择。
包管理策略：
首先通过服务器轮询的方式，获得当前主计算单元和从计算单元的状态；
当查询到计算模块空闲时，即主计算单元和从计算单元中都没有数据包，此时新到的数据包直接进入主计算单元，由主计算单元对该数据包进行服务处理；
当查询到主计算单元繁忙而从计算单元空闲时，当有新的数据包到达时，此时将主计算单元中的数据包重新分配给从计算单元，由从计算单元对该数据包从头进行服务处理，主计算单元接收最新的数据包；
当查询到主计算单元和从计算单元都繁忙时，新的数据包到达时，先判断主计算单元、从计算单元中的数据包来源是否有相同的，在搜寻到从计算单元中有与主计算单元中来源相同(即来自于同一源节点)的数据包时，则从计算单元将该数据包丢弃，接收主计算单元中来源相同的数据包并从头进行服务处理，主计算单元接收此时最新的数据包；
当查询到主计算单元、从计算单元都繁忙，但是主计算单元和从计算单元中的数据包来源都不相同时，此时将新的数据包放在缓存区。
当主计算单元中的数据包完成服务处理后，从计算单元将来自同一个源节点的数据包全部丢弃，因为来自同一个源节点的数据包，最新的数据包才是最有用的。
计算模块中的主计算单元、从计算单元完成数据包服务处理后将其上传到云平台。
实施例2
本实施例考虑了一种相对较好条件下的信息年龄，即计算模块中包含四个计算单元，其中一个作为主计算单元，另外三个作为从计算单元，主计算单元始终接收最新的数据包，从计算单元接收从主计算单元传送过去的数据包。
如图2所示，本发明的基于信息新鲜度的车联网终端服务方法如下：
选择策略：
将计算模块分为四个计算速率不同的计算单元(其中一个计算单元计算速率最大；其他三个计算单元计算速率可以相同或不同)；缓冲区采取后到先服务(Last ComeFirst Served，LCFS)的方式，将新的数据包传输给计算模块；在数据包到达率不同时，选择不同的计算单元作为主计算单元将获得不同的信息年龄。因此，数据包到达率低于计算模块总体的计算速率时，选择计算速率最高的计算单元作为主计算单元，并将数据包由缓冲区传送到该计算单元进行服务处理；在数据包到达率高于计算模块总体的计算速率时，选择计算速率最低的计算单元作为主计算单元(当一个计算单元计算速率较大；其他三个计算单元计算速率较小且相同时，选择计算速率较小的任一计算单元作为主计算单元)，并将数据包由缓冲区传送到该计算单元进行服务处理。在数据包到达率变化时，主从计算单元可以动态的进行选择。
包管理策略：
通过服务器轮询的方式，获得当前主计算单元和从计算单元的状态；
当查询到计算模块空闲时，即主计算单元和从计算单元中都没有数据包，此时新到的数据包直接进入主计算单元，由主计算单元对该数据包进行服务处理；
当查询到主计算单元繁忙而有从计算单元空闲时，新的数据包到达时，此时将主计算单元中的数据包重新分配给空闲的从计算单元，由该从计算单元对该数据包从头进行服务处理，主计算单元接收最新的数据包；
当查询到主计算单元和从计算单元都繁忙时，新的数据包到达时，先判断主计算单元与所有从计算单元中的数据包来源是否有相同的；若查询到某一从计算单元中有与主计算单元中来源相同(即来自于同一源节点)的数据包时，则该从计算单元将来源相同的数据包丢弃，接收主计算单元中来源相同的数据包并从头进行服务处理，主计算单元接收此时最新的数据包；
当查询到主计算单元和所有的从计算单元都繁忙，但是主计算单元和所有从计算单元中的数据包来源都不相同时，此时则将新的数据包放在缓存区。
当主计算单元中的数据包完成服务处理后，所有从计算单元将来自同一个源节点的数据包全部丢弃，因为来自同一个源节点的数据包，最新的数据包才是最有用的。
计算模块中的主计算单元、从计算单元完成数据包服务处理后将其上传到云平台。
信息年龄的计算
以实施例1为例，利用SHS技术计算该方法下系统的信息年龄。计算方法如下：
构建排队模型，将其转化为马尔可夫链，将采集状态信息的车辆标记为源节点，为了计算系统的AoI，需要分别计算各个源节点的AoI，将需要计算的源节点i标记为源1，状态更新的生成速率为λ1，其余的n-1个源节点组合为源2，由于各个源节点之间是相互独立的，因此源2的数据包生成速率为n-1个源节点的和μ2，计算步骤为：
首先，将其中的离散状态表示为q(t)＝q∈Q＝{0,1,...,8}，各状态如表1所示，q＝0表示主服务和从服务都为空，q＝8表示主计算单元和从计算单元中服务的数据包都是来自源2。
表1马尔可夫链状态
| 状态 | 主计算单元中更新来源 | 从计算单元中更新来源 |
| 0 | - | - |
| 1 | 1 | - |
| 2 | 2 | - |
| 3 | - | 1 |
| 4 | - | 2 |
| 5 | 1 | 1 |
| 6 | 1 | 2 |
| 7 | 2 | 1 |
| 8 | 2 | 2 |
其中的连续状态x(t)＝[x0(t) x1(t) x2(t)]，x0(t)表示源1当前信息的年龄，x1(t)表示主计算单元中的更新完成后，源1的信息年龄的变化，x2(t)表示从计算单元中的更新完成后，信息年龄的变化，由此，构建出用于源1更新的SHS马尔可夫链，相应的SHS状态的转换如表2所示，ql到ql的过渡l表示离散状态ql到q′l以表中所述的指数速率λ(l)转换，Al为连续状态转换的二进制转移重置映射矩阵，xAl为发生过渡后的连续状态，是发生过渡后离散状态和连续状态之间的相关向量。
表2马尔可夫链状态转换
在每个离散状态q(t)＝q时，连续状态x(t)通过微分方程演化为分段线性函数：
bqj是一个二进制向量的集合，当q(t)＝q时：
如果年龄过程以单位速率增加，则bqj＝1，否则bqj＝0。
由于马尔可夫链是遍历的，所处状态的概率向量总是收敛到唯一个满足条件的静止的概率向量/>同时由于/>因此可以得出：
其中μ1和μ2为主计算单元和从计算单元的服务速率，ρ11＝λ1/μ1,ρ12＝λ1/μ2,ρ21＝λ2/μ1,ρ22＝λ2/μ2,ρ＝ρ11+ρ12+ρ21+ρ22,Φ＝1+ρ+ρ11ρ12+ρ11ρ22+ρ12ρ21+ρ21ρ22。
得到所在状态的概率向量后，通过以下方程求解：
通过表2和公式(3)搜集相关向量并丢弃相关向量，可以得到一个非负解：
将公式(8)，(9)和(11)带入公式(10)中，计算出利用/>便可以计算得出平均AoI。
实现效果：
为衡量本发明的基于信息新鲜度的车联网终端服务方法的技术效果，我们将该方法与现有的改进的LCFS with preemption(参考文献A.Javani,M.Zorgui and Z.Wang,“Age of Information in Multiple Sensing,”in 2020Information Theory andApplications Workshop(ITA),2020,pp.1-10.)和LCFS-S(参考文献R.D.Yates andS.K.Kaul,”The Age of Information:Real-Time Status Updating by MultipleSources,”IEEE Transactions on Information Theory,vol.65,no.3,pp.1807-1827,March.2019)进行了比较，同时也将进行主从计算单元转换和不进行主从计算单元转换的方法进行了比较，从主、从计算单元转换和包管理两方面来评价该方法的有效性。
图4和图5示出了系统的数据包到达率为2和8时在不同包管理策略下的源1的平均信息年龄比较图，由于LCFS with preemption针对的是计算单元的处理速率相同，仿真时设置计算单元的速率为1。从图中可以看出，本发明的方法(our strategy)和LCFS withpreemption都明显优于LCFS-S，而本发明的方法和LCFS with preemption策略关于AoI的曲线之间有一个交点。在交点之前，本发明的方法可以获得更小的信息年龄。由于源2是源1之外的其余源的集合，λ2＞＞λ1，在实际的网络系统中往往都对应于曲线交点之前的位置，本发明的方法可以获得更低的AoI。因此，本发明所提出方法相较于现有的方案可以获取更低的AoI。
图6示出了在包管理策略下，不使用主从计算单元转换的包管理策略随着状态更新到达率的变化曲线。计算的系统的平均信息年龄选取了源节点为4，主计算单元的处理速率为μ1，从计算单元的处理速率为μ2。从图6中可以看出，当数据包的到达率λ较小时，主计算单元的处理速率μ1＝1.6，从计算单元的处理速率为μ2＝0.4时，能获取最低的AoI，而当数据包的到达率λ较高时，主计算单元的处理速率μ1＝0.4，从计算单元的处理速率为μ2＝1.6时，可以获得最低的AoI。这是由于在到达率较高时，主计算单元服务速率快，可能会导致主计算单元一直工作，而从计算单元一直空闲的情况，本发明所提出的主从计算单元的转换可以解决该类问题。
图7示出了在包管理策略下，是否使用主从计算单元转换的区别。使用主从计算单元转换的在图中标记为m-s。图7显示，在同一种包管理策略下，使用主从计算单元转换，可以获得更低的平均信息年龄。
本发明不仅降低了系统的信息年龄，还提升了服务器的效率。
本发明针对目前对时间敏感性的车联网系统，考虑到车辆状态信息以及服务器中计算单元处理状态更新，根据信息新鲜度的考量指标，提出了一种新的服务策略，相较于现有的策略，可以进一步的减小信息年龄，提高信息的新鲜程度；
本发明通过服务器中计算单元的选择，根据计算单元处理速率和车辆状态信息的生成速率进行主从计算单元的动态转换，提高服务器的处理速率和效率。
本发明不限于上述实施例，计算模块中计算单元的数量最小为2，计算单元数目由设备决定。
Claims (5)
1.一种基于信息新鲜度的车联网边缘服务器服务方法，其特征在于该方法如下：
将服务器中计算模块分为至少两个计算速率不同的计算单元；服务器的缓冲区采取后到先服务的方式，将新的数据包传输给计算模块；当数据包到达率低于计算模块总体的计算速率时，选择计算速率最高的计算单元作为主计算单元，其他计算单元作为从计算单元；在数据包到达率高于计算模块总体的计算速率时，选择计算速率最低的计算单元作为主计算单元，其他计算单元作为从计算单元；
当查询到主计算单元和从计算单元都空闲时，新到的数据包直接进入主计算单元，由主计算单元对该数据包进行服务处理；
当查询到主计算单元繁忙而某一从计算单元空闲时，将主计算单元中的数据包重新分配给从计算单元，由从计算单元对该数据包从头进行服务处理，主计算单元接收最新的数据包；
当查询到主计算单元和所有从计算单元都繁忙时，先判断主计算单元和从计算单元中的数据包来源是否有相同的；在搜寻到从计算单元中有与主计算单元中来源相同的数据包时，则从计算单元将该数据包丢弃，接收主计算单元中来源相同的数据包并从头进行服务处理，主计算单元接收最新的数据包；
当查询到主计算单元和所有从计算单元都繁忙，但是主计算单元和从计算单元中的数据包来源都不相同时，则将最新的数据包放在缓存区；
当主计算单元中的数据包完成服务处理后，所有从计算单元将来自同一个源节点的数据包全部丢弃；
主计算单元和从计算单元完成数据包服务处理后将其上传到云平台。
2.根据权利要求1所述的基于信息新鲜度的车联网边缘服务器服务方法，其特征在于所述的主计算单元和从计算单元当前的状态通过服务器轮询的方式获得。
3.根据权利要求1所述的基于信息新鲜度的车联网边缘服务器服务方法，其特征在于所述的计算模块分为两个计算速率不同的计算单元。
4.根据权利要求1所述的基于信息新鲜度的车联网边缘服务器服务方法，其特征在于所述的计算模块分为两个以上的计算单元，其中一个计算单元计算速率最大，其他三个计算单元计算速率相同。
5.根据权利要求1所述的基于信息新鲜度的车联网边缘服务器服务方法，其特征在于所述的计算模块分为两个以上的计算单元，其中包含一个计算速率最大的计算单元，一个计算速率最小的计算单元。
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