CN114501550A - 一种车联网中基于noma的多任务卸载方法 - Google Patents

一种车联网中基于noma的多任务卸载方法 Download PDF

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CN114501550A CN202210162243.XA CN202210162243A CN114501550A CN 114501550 A CN114501550 A CN 114501550A CN 202210162243 A CN202210162243 A CN 202210162243A CN 114501550 A CN114501550 A CN 114501550A
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Abstract

本发明属于车联网系统中无线通信技术领域，涉及一种车联网中基于NOMA的多任务卸载方法，包括：初始化网络模型，确定请求卸载车辆用户数目、车辆用户的卸载任务和网络信道容量；判断请求卸载车辆用户数目是否超过网络信道容量，若当前车辆用户数目不超过网络信道容量，则选择基于OMA的卸载方法进行任务卸载，若超过网络信道容量，则选择基于NOMA的卸载方法进行任务卸载。本发明解决了多车辆用户同时卸载所面临的信道资源不足，任务卸载排序的问题，利用基于NOMA的卸载方法进行卸载，该方法可提高信道资源利用率和系统吞吐量，可有效地降低任务传输时延。

Description

一种车联网中基于NOMA的多任务卸载方法
技术领域
本发明属于车联网系统中无线通信技术领域，特别涉及一种车联网中基于NOMA的多任务卸载方法。
背景技术
随着车联网的快速发展，新型车载应用设备不断普及，如紧急预警、路径导航、出行娱乐等等，为人们提供了很好的便利服务。这些车载应用在提供服务的过程中中会产生相应的任务数据，而随着服务的增多，数据量相应增加，同时任务数据需要被快速处理，这要求车辆的车载单元(On Board Unit,OBU)需具备一定的计算能力。然而，对于车辆用户来说，由于其处理能力有限，无法支撑这么大的数据量，为此引入移动边缘计算(Mobile EdgeComputing，MEC)技术，借助网络边缘设备上的计算资源就近提供车辆所需数据处理计算能力，为车辆用户提供低时延、高带宽的网络服务。但是，由于越来越多的车辆任务数据卸载到网络边缘设备，会带来网络信道资源不足，多任务卸载排序的问题。
非正交多址接入(Non Orthogonal Multiple Access，NOMA)技术作为5G通信技术的关键技术之一，通过为终端用户分配不同的功率，允许不同用户在相同的信道资源进行并行传输，并在接收端进行串行干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)消除干扰，为多个用户提供服务，从而提高系统容量。与传统的正交多址接入(OrthogonalMultiple Access，OMA)技术相比，NOMA技术可以支撑更多的用户，提高频谱资源利用率，从而降低时延。由于NOMA的主要作用是通过多个用户共用相同的信道资源来提高容量，因此将NOMA技术引入到车联网中也起到相同的作用。
在同时引入NOMA和MEC的车联网系统中，为更好的提供服务，多车辆用户需要根据一定的用户分组策略确定哪些车辆选择在相同的信道资源上进行传输，同时根据功率分配策略为同组车辆用户分配发射功率，只有得到最佳用户分组和最优的功率分配，才能充分发挥出NOMA在提高车联网系统上的优势。由于车辆用户的快速移动和不稳定性，因此合理的用户分组策略和功率分配策略对提高系统性能有很大的影响。
发明内容
为了解决当前多车辆任务卸载到RSU所面临的信道资源不足的问题，本发明提出了一种车联网中基于NOMA的多任务卸载方法，其包括初始化数据，确定请求卸载车辆用户数目、车辆用户的卸载任务和网络信道容量；判断请求卸载车辆用户数目是否超过网络信道容量，若未超过，车辆用户选择基于OMA的卸载方法进行任务卸载；若超过，车辆用户选择基于NOMA的卸载方法进行任务卸载；其中，对于车辆用户选择基于NOMA的卸载方法进行任务卸载的过程具体包括：
在信道容量和最大可容许时延阈值的约束下，建立满足总任务传输时延最小化的目标函数，即基于NOMA的目标函数；
根据传输时延的倒数构建出效用函数，以车辆用户集合、子信道集合和效用函数构建出博弈论模型，在效用函数最大化下采用合作博弈算法获取最优用户分组；
采用基于最大时延约束和SIC接受机制特性的功率分配策略，为最优用户分组中的每个车辆用户分配最优发射功率；
基于所述最优发射功率，同组车辆用户的任务在相同子信道上以非正交方式传输卸载，不同组的车辆用户在不同子信道上以互相正交方式传输卸载。
本发明的有益效果：
本发明提出了车联网中城市直行公路交通场景下，基于NOMA的多任务卸载方法，该方法通过将NOMA技术和MEC技术同时引入到车联网中，能够在信道资源短缺条件下满足多车辆用户同时卸载的需求。采用合作博弈算法以获得最优用户分组，并通过设计功率分配策略使得每个车辆用户分配到最优发射功率，从而提高频谱利用率和吞吐量，降低车辆用户在任务卸载过程中的传输时延。
附图说明
图1为本发明实施例的网络模型；
图2为本发明的流程图；
图3为本发明采用的合作博弈算法流程图；
图4为均匀信道差异分组策略示例。
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。
图1是本发明实施例中所采用的车联网场景的网络模型示意图，如图1所示，本发明实施的网络模型主要包括一个配备MEC服务器的RSU、N个车辆用户和Q个通信子信道。其中：
(1)RSU的高度为H，覆盖范围半径为r。
(2)车辆用户集合记为V＝{V1,V2,…,VN}。
(3)每个车辆用户有含有一个任务需要被卸载到RSU处理，其卸载任务记为
Figure BDA0003514444240000031
(3)Di表示车辆用户Vi的任务数据大小，
Figure BDA0003514444240000032
表示车辆用户Vi传输过程中的最大可容许时延阈值。
(4)子信道的车辆用户集合记为S＝{S1,S2,…,SQ}，SQ表示第Q个子信道的车辆用户，即第i(1≤i≤Q)个子信道的车辆用户集合记为Si＝{Vi,1,Vi,2,…,Vi,M}。
(5)不同的车辆用户{V1,V2,…,VN}对应不同的信道增益{h1,h2,…,hN}。
基于上述场景分析，如图2所示，为本发明提出了一种车联网中的基于NOMA的多任务卸载方法流程图，具体包括以下步骤：
第一步，确定请求卸载车辆用户数目N、车辆用户的卸载任务
Figure BDA0003514444240000041
和网络信道容量Q。
在本发明实施例中，首先需要初始化数据，本发明实施例中发明设置为在单RSU多车辆用户的直行道路，包含一个配置MEC服务器的RSU和RSU覆盖范围内的N个含有卸载任务的车辆用户，其中，车辆用户集合记为V＝{V1,V2,…,Vn,…,VN}，其中，Vn表示第n个车辆用户。每个车辆用户的卸载任务记为
Figure BDA0003514444240000042
其中，Di表示车辆用户Vi的任务数据大小，
Figure BDA0003514444240000043
表示车辆用户Vi传输过程中的最大可容许时延阈值。该网络通信模型中包含Q个子信道，并且子信道的车辆用户集合记为S＝{S1,S2,…,SQ}，其中，SQ表示第Q个子信道的车辆用户。
第二步，判断请求卸载车辆用户数目N是否超过网络信道容量Q。如果车辆用户数目N超过网络信道容量Q，进入第四步；否则，进入第三步。
在本发明实施例中，如果请求卸载车辆用户数目N不超过网络信道容量Q，则执行第三步；如果超过网络信道容量Q，则执行则执行第四步。
第三步，由于N≤Q，每个车辆用户能够选择在一个子信道上同时进行传输，故车辆用户选择基于OMA的卸载方式进行任务卸载，不同的车辆用户在不同的子信道上以正交方式进行传输卸载，彼此之间不受干扰。
在本发明实施例中，由于请求卸载车辆用户数目未超过网络信道容量，因此本实施例中直接采用基于OMA的卸载方法进行任务卸载，而基于OMA的卸载方法进行任务卸载的核心即为不同的车辆用户在不同的子信道上正交方式传输卸载，彼此之间不受干扰。其中，各个车辆用户的上行传输速率公式表示为：
Figure BDA0003514444240000044
其中，Ri表示车辆用户Vi的上行传输速率，w表示噪声功率，B表示信道传输带宽，pi表示车辆用户Vi的发射功率，hi表示车辆用户Vi的信道增益，(di)-σ表示车辆用户Vi的路径损耗，di表示车辆用户Vi与路边单元之间的距离，σ表示路径损耗指数；车辆用户Vi与RSU之间的距离di的计算公式表示为：
Figure BDA0003514444240000051
其中，H表示路边单元的高度，r表示路边单元的覆盖半径，
Figure BDA0003514444240000052
表示车辆用户Vi的初始位置。
第四步，构建基于NOMA的目标函数。在信道容量Q和最大可容许时延阈值
Figure BDA0003514444240000053
的约束下，建立满足总任务传输时延最小化的目标函数，表示为：
Figure BDA0003514444240000054
Figure BDA0003514444240000055
Figure BDA0003514444240000056
其中，T表示总任务传输时延，Q表示子信道容量，M表示每个子信道中的车辆用户数目，ti,j表示在第i个子信道中的第j个车辆用户的传输时延，Di,j表示第i个子信道中的第j个车辆用户的卸载任务，Ri,j为第i个子信道中的第j个车辆用户的任务上行传输速率，pi,j和pi,k分别为在第i个子信道中的第j个和第k个车辆用户的发射功率，hi,j和hi,k为在第i个子信道中的第j个和第k个车辆用户的信道增益，(di.j)-σ和(di.k)-σ为在第i个子信道中的第j个和第k个车辆用户的路径损耗；σ表示路径损耗指数，B表示信道传输带宽，w表示噪声功率，C1是任务的传输时延不能超过最大可容许时延阈值的约束，
Figure BDA0003514444240000057
表示在传输过程中的最大可容许时延阈值；C2是车辆用户的发射功率的约束，
Figure BDA0003514444240000058
表示最大发射功率。
第五步，采用合作博弈算法获取最优用户分组。由于车辆用户N超过网络信道容量Q，故需要将N个车辆用户分成Q组进行传输卸载。如图3所示显示了采用的合作博弈算法流程图：
首先构造博弈论模型(V,S,Γ)，其中V表示所有车辆用户集合，S表示子信道集合，Γ表示效用函数，由传输时延的倒数构成；
其中，车辆用户根据用户数目N和子信道容量Q确定每个子信道中的用户数目M，即得到第i个子信道的用户集合Si＝{Vi,1,Vi,2,…,Vi,M}，满足
Figure BDA0003514444240000061
建立博弈论模型(V,S,Γ)，其中V表示所有车辆用户集合，S表示子信道集合，Γ表示效用函数，由传输时延的倒数构成，其公式表示为：
Figure BDA0003514444240000062
其中，效用函数与传输时延成反比，通过实现效用函数最大化，进而优化卸载时延。
其次采用均匀信道差异分组策略初始化用户分组Sstart，并定义原分组Scur＝Sstart；
将所有车辆用户按照信道增益降序排列，即h1≥h2≥…≥hN；选择将第{n,n+Q,n+2Q,…}个用户分成一组，其中n≤Q；最终将车辆用户分为Q组，即生成用户分组集合Sstart，其中，Q表示子信道容量，n∈{1,2,...,N}，N表示路边单元覆盖范围内的所有车辆用户数目。
如图4所示的是初始化用户分组Sstart采用均匀信道差异分组策略示例。假设共有10个车辆用户，并且车辆用户已按照信道增益降序排列；有3个子信道，因此需要将车辆用户分为3组，其中车辆1，4，7，10在用户分组1中，车辆2，5，8在用户分组2中，车辆3，6，9在用户分组3中，使得每个分组中车辆用户之间的信道差异均匀化，降低干扰。
接着顺序选择车辆用户Vi，生成与之前不同的新分组Snew，计算新分组的效用函数Γ(Snew)，比较Γ(Snew)与Γ(Scur)的大小；然后更新原分组：
若Γ(Snew)>Γ(Scur)，则Scur＝Snew，否则Scur＝Scur；重复迭代操作，直到任意选择车辆用户生成的新用户分组Snew计算出来的Γ(Snew)一直小于Γ(Scur)，迭代终止，即最终得到最优用户分组，本实施例采用边更新边比较的方式来迭代得到最优用户分组，该最优用户分组的分组情况已经稳定，且任意组成的分组情况计算出的效用函数都比该稳定分组的效用函数小，因此最优用户分组具有全局最优性。
在本发明实施例中，采用合作博弈算法，每个子信道中的效用函数达到最优化，获取最优用户分组，使得分组中车辆用户之间的干扰程度达到最低。
第六步，根据功率分配策略为车辆用户分配最优发射功率。
在本发明实施例中，对于第i个子信道的车辆用户集合Si＝{Vi,1,Vi,2,…,Vi,M}，依据SIC接受机制的特性，首先分配最后一个被解码车辆用户Vi,M，即信道增益最小的用户，由于最后一个解码，在解码过程中不受其他用户的干扰，因此给其分配最大发射功率pmax，即
Figure BDA0003514444240000071
pi,m表示第i个子信道中第m个车辆用户的发射功率；其次分配倒数第二个被解码的车辆用户Vi,M-1，由于其只受最后一个车辆用户Vi,M的干扰，并且已分配好功率，则取同时满足最大时延约束和SIC接受机制特性的发射功率；依此类推，分别为所有车辆用户分配功率，其中，1≤i≤Q，Q表示子信道容量；其中：
满足最大时延约束的发射功率的表示包括：
Figure BDA0003514444240000072
其中，p′i,m-1表示第i个子信道中第m-1个车辆用户满足最大时延约束的发射功率，B表示信道传输带宽，w表示噪声功率，hi,m表示在第i个子信道中的第m个车辆用户的信道增益，(di.m)-σ表示在第i个子信道中的第m个车辆用户的路径损耗，σ表示路径损耗指数；Di,m-1表示第i个子信道中第m-1个车辆用户的数据大小。
满足SIC接受机制特性的发射功率的表示包括：
Figure BDA0003514444240000081
其中，p″i,m-1表示第i个子信道中第m-1个车辆用户满足SIC接受机制特性的发射功率，ξ表示用户Vi,m与Vi,m-1之间的信息差异；hi,m表示在第i个子信道中的第m个车辆用户的信道增益，(di.m)-σ表示在第i个子信道中的第m个车辆用户的路径损耗，σ表示路径损耗指数。
在本发明实施例中，此功率分配策略为各组内车辆用户在同时满足最大时延约束和SIC接受机制特性下分配发射功率，降低车辆用户的任务传输时延。
第七步，N个车辆用户根据得到的最优用户分组和最优发射功率选择基于NOMA的卸载方法进行任务卸载。同组车辆用户的任务在相同子信道上非正交方式传输卸载，不同组的车辆用户在不同子信道上互相正交方式传输卸载，其满足的上行传输速率公式为：
Figure BDA0003514444240000082
其中，Ri,j为第i个子信道中的第j个车辆用户的任务上行传输速率，B表示信道传输带宽，pi,j和pi,k分别为在第i个子信道中的第j个和第k个车辆用户的发射功率，hi,j和hi,k为在第i个子信道中的第j个和第k个车辆用户的信道增益，(di.j)-σ和(di.k)-σ为在第i个子信道中的第j个和第k个车辆用户的路径损耗；σ表示路径损耗指数；w表示噪声功率。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“同轴”、“底部”、“一端”、“顶部”、“中部”、“另一端”、“上”、“一侧”、“顶部”、“内”、“外”、“前部”、“中央”、“两端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置”、“连接”、“固定”、“旋转”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种车联网中基于NOMA的多任务卸载方法，所述方法包括：
初始化数据，确定请求卸载车辆用户数目、车辆用户的卸载任务和网络信道容量；判断请求卸载车辆用户数目是否超过网络信道容量，若未超过，车辆用户选择基于OMA的卸载方法进行任务卸载；若超过，车辆用户选择基于NOMA的卸载方法进行任务卸载；
其特征在于，所述车辆用户选择基于NOMA的卸载方法进行任务卸载具体包括：
在信道容量和最大可容许时延阈值的约束下，建立满足总任务传输时延最小化的目标函数，即基于NOMA的目标函数；
根据传输时延的倒数构建出效用函数，以车辆用户集合、子信道集合和效用函数构建出博弈论模型，在效用函数最大化下采用合作博弈算法获取最优用户分组；
采用基于最大时延约束和SIC接受机制特性的功率分配策略，为最优用户分组中的每个车辆用户分配最优发射功率；
基于所述最优发射功率，同组车辆用户的任务在相同子信道上以非正交方式传输卸载，不同组的车辆用户在不同子信道上以互相正交方式传输卸载。
2.根据权利要求1所述的车联网中基于NOMA的多任务卸载方法，其特征在于，所述车辆用户选择基于OMA的卸载方法进行任务卸载包括不同的车辆用户在不同的子信道上以正交方式传输卸载，彼此之间不受干扰；其中各个车辆用户的上行传输速率公式表示为：
Figure FDA0003514444230000011
其中，Ri表示车辆用户Vi的上行传输速率，w表示噪声功率，B表示信道传输带宽，pi表示车辆用户Vi的发射功率，hi表示车辆用户Vi的信道增益，(di)-σ表示车辆用户Vi的路径损耗，di表示车辆用户Vi与路边单元之间的距离，σ表示路径损耗指数；车辆用户Vi与RSU之间的距离di的计算公式表示为：
Figure FDA0003514444230000021
其中，H表示路边单元的高度，r表示路边单元的覆盖半径，li 0表示车辆用户Vi的初始位置。
3.根据权利要求1所述的车联网中基于NOMA的多任务卸载方法，其特征在于，所述基于NOMA的目标函数表示为：
Figure FDA0003514444230000022
Figure FDA0003514444230000023
Figure FDA0003514444230000024
其中，T表示总任务传输时延，Q表示子信道容量，M表示每个子信道中的车辆用户数目，ti,j表示在第i个子信道中的第j个车辆用户的传输时延，Di,j表示第i个子信道中的第j个车辆用户的卸载任务，Ri,j为第i个子信道中的第j个车辆用户的任务上行传输速率，pi,j和pi,k分别为在第i个子信道中的第j个和第k个车辆用户的发射功率，hi,j和hi,k为在第i个子信道中的第j个和第k个车辆用户的信道增益，(di.j)-σ和(di.k)-σ为在第i个子信道中的第j个和第k个车辆用户的路径损耗；σ表示路径损耗指数，B表示信道传输带宽，w表示噪声功率，C1是任务的传输时延不能超过最大可容许时延阈值的约束，
Figure FDA0003514444230000025
表示在传输过程中的最大可容许时延阈值；C2是车辆用户的发射功率的约束，
Figure FDA0003514444230000026
表示最大发射功率。
4.根据权利要求1所述的车联网中基于NOMA的多任务卸载方法，其特征在于，所述在效用函数最大化下采用合作博弈算法获取最优用户分组具体包括：
1)采用均匀信道差异分组策略初始化用户分组Sstart，并定义目前用户分组Scur＝Sstart并计算出当前用户分组的效用函数Γ(Scur)；
2)顺序选择车辆用户Vi，生成与当前用户分组不同的新用户分组Snew，计算新用户分组的效用函数Γ(Snew)，比较两个用户分组的效用函数Γ(Snew)与Γ(Scur)的大小，若Γ(Snew)>Γ(Scur)，则Scur＝Snew，否则Scur＝Scur；
3)通过迭代操作2)，直到任意选择车辆用户生成的新用户分组Snew计算出来的Γ(Snew)一直小于Γ(Scur)，迭代终止，即得到最优用户分组。
5.根据权利要求4所述的车联网中基于NOMA的多任务卸载方法，其特征在于，所述均匀信道差异分组策略包括：
将所有车辆用户按照信道增益降序排列，即h1≥h2≥…≥hN；选择将第{n,n+Q,n+2Q,…}个用户分成一组，其中n≤Q；最终将车辆用户分为Q组，即生成用户分组集合Sstart，其中，Q表示子信道容量，n∈{1,2,...,N}，N表示路边单元覆盖范围内的所有车辆用户数目。
6.根据权利要求1所述的车联网中基于NOMA的多任务卸载方法，其特征在于，所述采用基于最大时延约束和SIC接受机制特性的功率分配策略，为最优用户分组中的每个车辆用户分配最优发射功率包括：
对于第i个子信道的车辆用户集合Si＝{Vi,1,Vi,2,…,Vi,M}，依据SIC接受机制的特性，首先分配最后一个被解码车辆用户Vi,M，即信道增益最小的用户，由于最后一个解码，在解码过程中不受其他用户的干扰，因此给其分配最大发射功率pmax，即
Figure FDA0003514444230000031
pi,M表示第i个子信道中第M个车辆用户的发射功率；其次分配倒数第二个被解码的车辆用户Vi,M-1，由于其只受最后一个车辆用户Vi,M的干扰，并且已分配好功率，则取同时满足最大时延约束和SIC接受机制特性的发射功率；依此类推，分别为所有车辆用户分配功率，其中，1≤i≤Q，Q表示子信道容量。
7.根据权利要求1或6所述的车联网中基于NOMA的多任务卸载方法，其特征在于，满足最大时延约束的发射功率的表示包括：
Figure FDA0003514444230000041
其中，p′i,m-1表示第i个子信道中第m-1个车辆用户满足最大时延约束的发射功率，B表示信道传输带宽，w表示噪声功率，hi,m表示在第i个子信道中的第m个车辆用户的信道增益，(di.m)-σ表示在第i个子信道中的第m个车辆用户的路径损耗，σ表示路径损耗指数；Di,m-1表示第i个子信道中第m-1个车辆用户的数据大小。
8.根据权利要求1或6所述的车联网中基于NOMA的多任务卸载方法，其特征在于，满足SIC接受机制特性的发射功率的表示包括：
Figure FDA0003514444230000042
其中，p″i,m-1表示第i个子信道中第m-1个车辆用户满足SIC接受机制特性的发射功率，ξ表示车辆用户Vi,m与Vi,m-1之间的信息差异；hi,m表示在第i个子信道中的第m个车辆用户的信道增益，(di.m)-σ表示在第i个子信道中的第m个车辆用户的路径损耗，σ表示路径损耗指数。
9.根据权利要求6和8所述的车联网中基于NOMA的多任务卸载方法，其特征在于，所述同组车辆用户的任务在相同子信道上以非正交方式传输卸载，不同组的车辆用户在不同子信道上以互相正交方式传输卸载中其车辆用户的任务上行传输速率表示为：
Figure FDA0003514444230000051
其中，Ri,j为第i个子信道中的第j个车辆用户的任务上行传输速率，B表示信道传输带宽，pi,j和pi,k分别为在第i个子信道中的第j个和第k个车辆用户的发射功率，hi,j和hi,k为在第i个子信道中的第j个和第k个车辆用户的信道增益，(di.j)-σ和(di.k)-σ为在第i个子信道中的第j个和第k个车辆用户的路径损耗；σ表示路径损耗指数；w表示噪声功率。
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CN115348560A (zh) * 2022-10-18 2022-11-15 合肥本源物联网科技有限公司 车联网场景下基于noma通信的任务处理方法

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