CN115883601A - 一种车联网协作资源分配方法、系统、设备及介质 - Google Patents

一种车联网协作资源分配方法、系统、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN115883601A
CN115883601A CN202211486253.5A CN202211486253A CN115883601A CN 115883601 A CN115883601 A CN 115883601A CN 202211486253 A CN202211486253 A CN 202211486253A CN 115883601 A CN115883601 A CN 115883601A
Authority
CN
China
Prior art keywords
base station
alliance
content
base stations
road side
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202211486253.5A
Other languages
English (en)
Inventor
蔺杰
黄思齐
杨新宇
赵鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xian Jiaotong University
Original Assignee
Xian Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xian Jiaotong University filed Critical Xian Jiaotong University
Priority to CN202211486253.5A priority Critical patent/CN115883601A/zh
Publication of CN115883601A publication Critical patent/CN115883601A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种车联网协作资源分配方法、系统、设备及介质，包括：以最大路侧基站收益为目标函数，构建基站之间的联盟结构；其中，基站之间的联盟结构中包括若干个基站联盟；确定基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到联盟缓存决策结果；对资源利用率低于预设阈值的基站联盟进行拆分更新，并更新缓存决策结果；对每个待请求内容进行划分，按照更新后的缓存决策结果，将若干大小相同的内容块存储在更新后的基站之间的联盟结构中的若干个基站联盟内，即得到车联网协作资源分配结果；本发明满足车辆高速运行的车联网边缘缓存场景，提高了缓存效率，保证数据传输和服务质量，降低用户获取内容的时延并有效提升终端用户的使用体验。

Description

一种车联网协作资源分配方法、系统、设备及介质
技术领域
本发明属于车联网边缘缓存技术领域，特别涉及一种车联网协作资源分配方法、系统、设备及介质。
背景技术
在智能道路运输中，车联网系统通过整合车辆、道路基础设施和用户之间的网络信息构成，通过车辆互联网络可以提供多种车载应用并提高道路交通的安全性和舒适性；边缘缓存是一种在边缘节点上预先缓存内容，利用边缘节点节点的用户临近性部署数据的技术，可以有效解决数据大量增长导致的问题；用户从靠近的网络边缘进行请求，内容请求时延降低，获得更好的用户体验；将内容在边缘节点上进行缓存，减少了回程链路中的数据传输，可以降低宏基站发送数据的能量消耗；当多个用户请求相同内容时，边缘缓存可以充分利用多播传输缓存文件，并且利用边缘缓存服务器中收集的网络信息，如用户偏好、内容流行度、移动性信息、用户社交信息等对用户行为模式进行更为准确的分析，提高缓存收益。
目前，现有的车联网边缘计算网络环境中，大多采用V2I通信提供终端用户车辆与路侧单元RSU的连接，并通过在路侧单元RSU中缓存内容，从而为终端用户车辆提供低时延的内容传输；然而在道路场景中，高速移动的车辆往往在内容传递时经过多个路侧单元RSU，对于一些存储量较大的文件，无法实现从单个边缘缓存节点中获取全部内容；同时，由于车辆高速移动引起的时变通信条件，造成请求时延较高，传输效率降低，严重影响了用户的体验。
发明内容
针对现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种车联网协作资源分配方法、系统、设备及介质，以解决现有的车联网边缘计算网络环境中，高速移动的车辆无法实现从单个边缘缓存节点中获取全部内容；并且由于车辆高速移动引起的时变通信条件，造成请求时延较高，传输效率降低的技术问题。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：
本发明提供了一种车联网协作资源分配方法，用于车联网边缘计算网络中的协作资源分配过程；其中，车联网边缘计算网络的端边云协同架构，包括远程云端、若干路侧基站及若干终端用户车辆；所述远程云端、若干路侧基站及若干终端用户车辆之间采用无线通讯方式进行互联；
其中，所述车联网协作资源分配方法，包括：
步骤1、根据若干所述路侧基站的可缓存内容、存储容量及与所述终端用户车辆之间的传输量，以最大路侧基站收益为目标函数，构建基站之间的联盟结构；其中，所述基站之间的联盟结构中包括若干个基站联盟；
步骤2、根据预设的内容放置算法进行缓存决策，确定所述基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到联盟缓存决策结果；
步骤3、根据所述联盟缓存决策结果，利用资源均衡方法，对资源利用率低于预设阈值的基站联盟进行拆分更新，得到更新后的基站之间的联盟结构；
步骤4、重复步骤1-3的操作，直至更新后的基站之间的联盟结构不再发生变化；
步骤5、重复步骤2的操作，确定所述更新后的基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到更新后的缓存决策结果；
步骤6、对每个待请求内容进行划分，得到若干大小相同的内容块；并按照所述更新后的缓存决策结果，将若干所述大小相同的内容块存储在所述更新后的基站之间的联盟结构中的若干个基站联盟内，即得到所述车联网协作资源分配结果。
进一步的，步骤1中，所述目标函数为：
P:maxv(x)＝u(x)-csot(x)
Figure BDA0003962468830000031
Figure BDA0003962468830000032
Figure BDA0003962468830000033
Figure BDA0003962468830000034
其中，maxv(x)为优化目标，即最大化路侧基站收益；u(x)为路侧基站获得的总收益；csot(x)为路侧基站的总开销；
Figure BDA0003962468830000035
为计划存储在第j个路侧基站中的内容块数量；C1为约束1，即路侧基站的存储容量限制；L为内容块大小；Bj为第j个路侧基站的存储容量；ce为序号为e的待请求内容；C2为约束2，即路侧基站与所述终端用户车辆之间的最大传输量；Bij为第j个路侧基站与第i个终端用户车辆之间的最大传输量；βj表示终端用户车辆是否可以获得完整内容块，取值为1或0；/>
Figure BDA0003962468830000036
为终端用户车辆请求下载内容ci的费用；ε为将传输能耗转化为开销的系数；/>
Figure BDA0003962468830000037
为路侧基站发射功率；ti,j为第j个路侧基站与第i个终端用户车辆之间的传输时长。
进一步的，步骤1中，根据若干所述路侧基站的可缓存内容、存储容量及与所述终端用户车辆之间的传输量，采用协同匹配算法，以最大路侧基站收益为目标函数，构建基站之间的联盟结构；
其中，所述基站之间的联盟结构为：
Π＝{Sr1,Sr2,…,Srm}
其中，Π为基站之间的联盟结构；Srm为第m个基站联盟；
其中，每个基站联盟的构建过程，具体如下：
根据所述路侧基站的可缓存内容、存储容量及与所述终端用户车辆之间的传输量，设定每个路侧基站的匹配因子；将匹配因子相近的路侧基站作为一个基站联盟；
其中，第i个路侧基站的匹配因子为：
Figure BDA0003962468830000041
/>
其中，δi为第i个路侧基站的匹配因子；λ为参数因子；
Figure BDA0003962468830000042
为第i个路侧基站的存储容量；Bi为第i个路侧基站与经过的终端用户车辆之间的传输量。
进一步的，步骤2中，根据预设的内容放置算法进行缓存决策，确定所述基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到联盟缓存决策结果的过程中，所述预设的内容放置算法为贪婪算法；
其中，具体过程如下：
获取所述基站联盟之间的联盟结构中每个基站联盟的总存储量R(Si)和总传输量B(Si)；
计算每个待请求内容的收益，并根据每个待请求内容的收益，对所有待请求内容进行排序，得到内容收益排序结果；
按照所述内容收益排序结果，根据所述基站联盟之间的联盟结构中每个基站联盟的总存储空间R(Si)和总传输量B(Si)，将所有待请求内容对应存储至存储量与传输量最接近的基站联盟中，得到联盟缓存决策结果；其中，所述联盟缓存决策结果包括基站联盟缓存决策向量和路侧基站缓存决策向量。
进一步的，步骤3中，根据所述联盟缓存决策结果，利用资源均衡方法，对资源利用率低与预设阈值的基站联盟进行拆分更新，得到更新后的基站之间的联盟结构的过程，具体如下：
根据所述联盟缓存决策结果，计算每个路侧基站的资源均衡因子；
将每个路侧基站的资源均衡因子与预设的资源利用率阈值进行比较，若某个路侧基站的资源均衡因子小于预设的资源利用率阈值，则将该路侧基站从对应的基站联盟中剔除，得到更新后的基站之间的联盟结构。
进一步的，每个路侧基站的资源均衡因子为：
εj＝(B1)+(1-α)(2)
B1＝max(xkL)/j
Figure BDA0003962468830000051
其中，εj为第j个路侧基站的资源均衡因子；B1为路侧基站中内容存储量与传输量的比值，B2为路侧基站总存储量使用率；xk为存储在第j个基站中的内容块数量。
进一步的，对每个待请求内容进行划分，得到若干大小相同的内容块的过程，具体如下：
利用喷泉编码方法，将每个待请求内容划分为若干大小相同的内容块，即得到若干大小相同的内容块。
本发明还提供了一种车联网协作资源分配系统，用于车联网边缘计算网络中的协作资源分配过程；其中，车联网边缘计算网络的端边云协同架构，包括远程云端、若干路侧基站及若干终端用户车辆；所述远程云端、若干路侧基站及若干终端用户车辆之间采用无线通讯方式进行互联；
其中，所述车联网协作资源分配系统，包括：
联盟构建模块，用于根据若干所述路侧基站的可缓存内容、存储容量及与所述终端用户车辆之间的传输量，以最大路侧基站收益为目标函数，构建基站之间的联盟结构；其中，所述基站之间的联盟结构中包括若干个基站联盟；
缓存决策模块，用于根据预设的内容放置算法进行缓存决策，确定所述基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到联盟缓存决策结果；
联盟更新模块，用于根据所述联盟缓存决策结果，利用资源均衡方法，对资源利用率低与预设阈值的基站联盟进行拆分更新，得到更新后的基站之间的联盟结构；
第一操作重复模块，用于重复所述联盟构建模块、缓存决策模块及联盟更新模块的操作，直至更新后的基站之间的联盟结构不再发生变化；
第二操作重复模块，用于重复所述缓存决策模块的操作，确定所述更新后的基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到更新后的缓存决策结果；
资源分配模块，用于对每个待请求内容进行划分，得到若干大小相同的内容块；并按照所述更新后的缓存决策结果，将若干所述大小相同的内容块存储在所述更新后的基站之间的联盟结构中的若干个基站联盟内，即得到所述车联网协作资源分配结果。
本发明还提供了一种车联网协作资源分配设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述的车联网协作资源分配方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的车联网协作资源分配方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明提供了一种车联网协作资源分配方法及系统，在结合路侧基站的存储量约束条件下，并兼顾路侧基站与终端用户车辆之间的传输量限制，以最大路侧基站收益为目标，构建基站之间的联盟结构；同时，根据联盟缓存决策结果，利用资源均衡方法，对基站之间的联盟结构进行拆分更新，达到帕累托最优结构；并将划分后的内容块存储至对应的基站联盟内，以使系统的资源利用率和收益最大化，满足车辆高速运行的车联网边缘缓存场景，提高了缓存效率，保证了数据传输和服务质量，降低用户获取内容的时延同时有效提升终端用户的使用体验。
附图说明
图1为本发明中车联网边缘计算网络的端边云协同架构示意图；
图2为本发明所述的车联网协作资源分配方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明所解决的技术问题，技术方案及有益效果更加清楚明白，以下具体实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供了一种车联网协作资源分配方法，用于车联网边缘计算网络中的协作资源分配过程；如附图1所示，车联网边缘计算网络的端边云协调架构，包括远程云端、若干路侧基站及若干终端用户车辆；所述远程云端、若干路侧基站及若干终端用户车辆之间采用无线通讯方式进行互联，以完成边缘缓存决策和内容传输。
以下以某高速公路场景下的车联网协作资源分配过程为例；其中，定义若干路侧基站组成的基站集合R；待请求的e个内容构成内容集合C，且每个内容的大小不同。
其中，基站集合R为：
R＝{r1,r2,…,rj,…,rm}
其中，ri为第j个路侧基站，m为路侧基站的总个数；
其中，内容集合C为：
C＝{c1,c2,…,ci,…,ce}
其中，ci为序号为i的待请求内容。
如附图2所示，所述车联网协作资源分配方法，具体包括以下步骤：
步骤1、根据若干所述路侧基站的可缓存内容、根据自身的存储容量及与所述终端用户车辆之间的传输量，采用协同匹配算法，以最大路侧基站收益为目标函数，构建基站之间的联盟结构；其中，所述基站之间的联盟结构中包括若干个基站联盟。
其中，所述目标函数为：
P:maxv(x)＝u(x)-csot(x)
Figure BDA0003962468830000071
Figure BDA0003962468830000072
Figure BDA0003962468830000081
Figure BDA0003962468830000082
其中，maxv(x)为优化目标，即最大化路侧基站收益；u(x)为路侧基站获得的总收益；csot(x)为路侧基站的总开销；
Figure BDA0003962468830000083
为计划存储在第j个路侧基站中的内容块数量；C1为约束1，即路侧基站的存储容量限制；L为内容块大小；Bj为第j个路侧基站的存储容量；ce为序号为e的待请求内容；C2为约束2，即路侧基站与所述终端用户车辆之间的最大传输量；Bij为第j个路侧基站与第i个终端用户车辆之间的最大传输量；βj表示终端用户车辆是否可以获得完整内容块，取值为1或0；/>
Figure BDA0003962468830000084
为终端用户车辆请求下载内容ci的费用；ε为将传输能耗转化为开销的系数；/>
Figure BDA0003962468830000085
为路侧基站发射功率；ti,j为第j个路侧基站与第i个终端用户车辆之间的传输时长。
所述基站之间的联盟结构为：
Π＝{Sr1,Sr2,…,Srm}
其中，Π为基站之间的联盟结构；Srm为第m个基站联盟。
本发明中，通过协同匹配算法，为每个路侧基站寻找潜在的合作伙伴；具体的，根据路侧基站的存储容量和通信传输量作为初始条件，对路侧基站进行匹配，通过寻找匹配因子相近的路侧基站形成联盟，加入基站匹配向量作为基站联盟，以使相应路侧基站具有联盟的倾向，从而获得基站之间的联盟结构。
具体的，每个基站联盟的构建过程，具体如下：
根据所述路侧基站的可缓存内容、存储容量及与所述终端用户车辆之间的传输量，设定每个路侧基站的匹配因子；将匹配因子相近的路侧基站作为一个基站联盟；
其中，第i个路侧基站的匹配因子为：
Figure BDA0003962468830000086
其中，δi为第i个路侧基站的匹配因子，即表征第i个路侧基站可以存储的内容种类数目；λ为参数因子；
Figure BDA0003962468830000091
为第i个路侧基站的存储容量；Bi为第i个路侧基站与经过的终端用户车辆之间的传输量。
步骤2、根据预设的内容放置算法进行缓存决策，确定所述基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到联盟缓存决策结果；其中，所述的内容放置算法为贪婪算法。
本发明中，根据步骤1中构建的基站之间的联盟结构，通过预设的内容放置算法进行缓存决策，决定每个基站联盟所要存储的内容；其中，通过获取每个基站联盟的总存储量和总传输量，计算每个待请求内容的收益并根据收益大小进行排序，按照排序结果，并根据每个基站联盟的总传输量，将待请求内容放置在传输量最接近的基站联盟中，得到联盟缓存决策结果。
具体的，得到联盟缓存决策结果的过程，具体如下：
获取所述基站联盟之间的联盟结构中每个基站联盟的总存储量R(Si)和总传输量B(Si)；
计算每个待请求内容的收益，并根据每个待请求内容的收益，对所有待请求内容进行排序，得到内容收益排序结果；
按照所述内容收益排序结果，根据所述基站联盟之间的联盟结构中每个基站联盟的总存储空间R(Si)和总传输量B(Si)，将所有待请求内容对应存储至存储量与传输量最接近的基站联盟中，得到联盟缓存决策结果；其中，所述联盟缓存决策结果包括基站联盟缓存决策向量θ′和路侧基站缓存决策向量θ。
其中，基站联盟缓存决策向量θ′为：
Figure BDA0003962468830000092
其中，
Figure BDA0003962468830000093
为第n个基站联盟需要缓存的内容；
所述路侧基站缓存决策向量θ通过每个路侧基站的传输量与基站联盟的总传输量的比值计算得到；其中，第j个路侧基站的缓存决策向量θj为：
Figure BDA0003962468830000101
其中，
Figure BDA0003962468830000102
为第j个路侧基站缓存内容ci的内容块数量。
步骤3、根据所述联盟缓存决策结果，利用资源均衡方法，对资源利用率低于预设阈值的基站联盟进行拆分更新，得到更新后的基站之间的联盟结构。
本发明中，在步骤2的联盟缓存决策结果基础上，通过资源均衡进行联盟拆分，即对紫娟利用率低于预设阈值的基站联盟进行拆分更新，以获取更新后的基站之间的联盟结构。
具体的，根据所述联盟缓存决策结果，利用资源均衡方法，对资源利用率低于预设阈值的基站联盟进行拆分更新，得到更新后的基站之间的联盟结构的过程，具体如下：
根据所述联盟缓存决策结果，计算每个路侧基站的资源均衡因子；
其中，每个路侧基站的资源均衡因子为：
εj＝(B1)+(1-α)(2)
B1＝max(xkL)/j
Figure BDA0003962468830000103
其中，εj为第j个路侧基站的资源均衡因子；B1为路侧基站中内容存储量与传输量的比值，B2为路侧基站总存储量使用率；xk为存储在第j个基站中的内容块数量；
将每个路侧基站的资源均衡因子与预设的资源利用率阈值进行比较，若某个路侧基站的资源均衡因子小于预设的资源利用率阈值，则将该路侧基站从对应的基站联盟中剔除，即当路侧基站的资源均衡因子小于预设的资源利用率阈值时，则该路侧基站离开对应的基站联盟，得到更新后的基站之间的联盟结构。
步骤4、重复步骤1-3的操作，直至更新后的基站之间的联盟结构不再发生变化，即达到帕累托最优结构。
步骤5、重复步骤2的操作，确定所述更新后的基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到更新后的缓存决策结果。
步骤6、对每个待请求内容进行划分，得到若干大小相同的内容块；并按照所述更新后的缓存决策结果，将若干所述大小相同的内容块存储在所述更新后的基站之间的联盟结构中的若干个基站联盟内，即得到所述车联网协作资源分配结果。
具体的，利用喷泉编码方法，将每个待请求内容划分为若干大小相同的内容块，即得到若干大小相同的内容块；按照所述更新后的缓存决策结果，将若干所述大小相同的内容块存储在所述更新后的基站之间的联盟结构中的若干个基站联盟内。
本发明中，对每个待请求内容进行喷泉编码方法进行划分后，每个待请求内容将划分为若干个相同大小的内容块，将内容块按照缓存决策分别放置在各个路侧基站中；其中，每个内容块的大小均为L；即，所有待请求内容的内容块数量向量N为：
N＝{n1,n2,…,ne}
其中，ne为序号为e的待请求内容的内容块数量。
因此，终端用户车辆按照所有待请求内容的内容块数量向量N，恢复原始内容所需的内容块。
步骤7、终端用户车辆在行驶过程中与沿途的多个路侧基站通信，从而下载到完整的需求内容；具体的，由于车辆在行驶过程中信道状态高速变化，终端用户车辆进入路侧基站的覆盖区域前发送内容需求和终端用户车辆的基本信息至远程云端，然后在驾驶途中分别与多个已存储需求内容块的路侧基站进行通信，以获得完整的需求内容；终端用户车辆sj在获取完整的内容块之后支付相应费用。
本发明中，定义即将驶入路侧基站范围的终端用户车辆集合为S＝{s1,s2,…,sn}，终端用户车辆的需求内容为cj；假设：道路上车辆的车流密度为辆/米，以恒定速度互相独立地行驶；其中，所述恒定速度，根据Greenshields速度-密度关系模型计算得到：
其中，所述恒定速度为：
Figure BDA0003962468830000121
/>
其中，vf表示道路畅通时车辆的速度，取道路的最高限速值；ρjam表示交通拥塞状态下的车辆密度。
根据实际高速道路场景构建仿真通信模型；具体的，在高速公路车辆场景中，道路遮挡物较少，信号的传输可视为自由空间传播；因此，采用自由空间路径损耗模型，计算t时刻终端用户车辆sj和路侧基站ri间的信道增益PG；
其中，t时刻终端用户车辆sj和路侧基站ri间的信道增益PG为：
Figure BDA0003962468830000122
其中，Pt为路侧基站的发射功率。
根据香农定理，计算t时刻终端用户车辆sj和路侧基站ri间的传输速率wij(t)；其中，t时刻终端用户车辆sj和路侧基站ri间的传输速率wij(t)为：
Figure BDA0003962468830000123
其中，σ2为高斯噪声功率；W通信带宽。
当路侧基站与终端用户车辆的距离dij(t)小于基站覆盖半径Ri时，终端用户车辆sj与路侧基站ri可进行通信，通信时间为tij；根据传输速率对行驶时间积分，计算总传输量Bij为：
Figure BDA0003962468830000124
当路侧基站ri的缓存决策向量为
Figure BDA0003962468830000125
则终端用户车辆sj在行驶过程中与各路侧基站进行传输，获取的内容块数量oij为：
Figure BDA0003962468830000126
其中，路侧基站ri与终端用户车辆sj之间的最大传输量；L为内容块大小。
如果在路侧基站中已缓存终端用户车辆所需求内容，则终端用户车辆与多个同一联盟的路侧基站通信获得完整的内容块，终端用户车辆sj在获取完整的内容块之后支付相应费用。
其中，基站获得的总收益u(x)为：
Figure BDA0003962468830000131
其中，βi为车辆是否可以获得完整内容块，若是则取1，否则取0；
Figure BDA0003962468830000132
为内容ci的下载费用。
其中，系统总开销cost(x)为：
Figure BDA0003962468830000133
其中，为将传输能耗转化为开销的系数；
Figure BDA0003962468830000134
为路侧基站发射功率；ti,j为基站与终端用户车辆之间的传输时长。
本发明所述的车联网协作资源分配方法，利用边缘基站传输量和存储量的限制，根据车辆所需内容对其进行联盟，得到资源分配结果，从而提高资源利用率并优化用户体验；本发明中，针对高速场景下的大文件传输，建立路侧基站合作内容放置模型，使路侧基站在分布式合作的情况下共同完成内容传输；其中，通过边缘基站以互补的方式形成联盟，并根据形成的联盟进行内容缓存决策，确保可以完整传输的情况下尽可能多的放置内容，在车辆随机的内容需求下使系统收益最大化；满足车辆高速形式的车联网边缘缓存场景下的资源分配，降低了用户时延，保证了传输效率和用户体验，降低系统整体成本并提高系统收益和资源利用率。
本发明还提供了一种车联网协作资源分配系统，包括联盟构建模块、缓存决策模块、联盟更新模块、第一操作重复模块、第二操作重复模块及资源分配模块；联盟构建模块，用于根据若干所述路侧基站的可缓存内容、存储容量及与所述终端用户车辆之间的传输量，以最大路侧基站收益为目标函数，构建基站之间的联盟结构；其中，所述基站之间的联盟结构中包括若干个基站联盟；缓存决策模块，用于根据预设的内容放置算法进行缓存决策，确定所述基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到联盟缓存决策结果；联盟更新模块，用于根据所述联盟缓存决策结果，利用资源均衡方法，对资源利用率低与预设阈值的基站联盟进行拆分更新，得到更新后的基站之间的联盟结构；第一操作重复模块，用于重复所述联盟构建模块、缓存决策模块及联盟更新模块的操作，直至更新后的基站之间的联盟结构不再发生变化；第二操作重复模块，用于重复所述缓存决策模块的操作，确定所述更新后的基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到更新后的缓存决策结果；资源分配模块，用于对每个待请求内容进行划分，得到若干大小相同的内容块；并按照所述更新后的缓存决策结果，将若干所述大小相同的内容块存储在所述更新后的基站之间的联盟结构中的若干个基站联盟内，即得到所述车联网协作资源分配结果。
本发明还提供了一种车联网协作资源分配设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现车联网协作资源分配方法的步骤。
所述处理器执行所述计算机程序时实现上述车联网协作资源分配方法的步骤，例如：步骤1、根据若干所述路侧基站的可缓存内容、存储容量及与所述终端用户车辆之间的传输量，以最大路侧基站收益为目标函数，构建基站之间的联盟结构；其中，所述基站之间的联盟结构中包括若干个基站联盟；步骤2、根据预设的内容放置算法进行缓存决策，确定所述基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到联盟缓存决策结果；步骤3、根据所述联盟缓存决策结果，利用资源均衡方法，对资源利用率低于预设阈值的基站联盟进行拆分更新，得到更新后的基站之间的联盟结构；步骤4、重复步骤1-3的操作，直至更新后的基站之间的联盟结构不再发生变化；步骤5、重复步骤2的操作，确定所述更新后的基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到更新后的缓存决策结果；步骤6、对每个待请求内容进行划分，得到若干大小相同的内容块；并按照所述更新后的缓存决策结果，将若干所述大小相同的内容块存储在所述更新后的基站之间的联盟结构中的若干个基站联盟内，即得到所述车联网协作资源分配结果。
或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述系统中各模块的功能，例如：联盟构建模块，用于根据若干所述路侧基站的可缓存内容、存储容量及与所述终端用户车辆之间的传输量，以最大路侧基站收益为目标函数，构建基站之间的联盟结构；其中，所述基站之间的联盟结构中包括若干个基站联盟；缓存决策模块，用于根据预设的内容放置算法进行缓存决策，确定所述基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到联盟缓存决策结果；联盟更新模块，用于根据所述联盟缓存决策结果，利用资源均衡方法，对资源利用率低与预设阈值的基站联盟进行拆分更新，得到更新后的基站之间的联盟结构；第一操作重复模块，用于重复所述联盟构建模块、缓存决策模块及联盟更新模块的操作，直至更新后的基站之间的联盟结构不再发生变化；第二操作重复模块，用于重复所述缓存决策模块的操作，确定所述更新后的基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到更新后的缓存决策结果；资源分配模块，用于对每个待请求内容进行划分，得到若干大小相同的内容块；并按照所述更新后的缓存决策结果，将若干所述大小相同的内容块存储在所述更新后的基站之间的联盟结构中的若干个基站联盟内，即得到所述车联网协作资源分配结果。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成预设功能的一系列计算机程序指令段，所述指令段用于描述所述计算机程序在所述车联网协作资源分配设备中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成联盟构建模块、缓存决策模块、联盟更新模块、第一操作重复模块、第二操作重复模块及资源分配模块；各模块具体功能如下：联盟构建模块，用于根据若干所述路侧基站的可缓存内容、存储容量及与所述终端用户车辆之间的传输量，以最大路侧基站收益为目标函数，构建基站之间的联盟结构；其中，所述基站之间的联盟结构中包括若干个基站联盟；缓存决策模块，用于根据预设的内容放置算法进行缓存决策，确定所述基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到联盟缓存决策结果；联盟更新模块，用于根据所述联盟缓存决策结果，利用资源均衡方法，对资源利用率低与预设阈值的基站联盟进行拆分更新，得到更新后的基站之间的联盟结构；第一操作重复模块，用于重复所述联盟构建模块、缓存决策模块及联盟更新模块的操作，直至更新后的基站之间的联盟结构不再发生变化；第二操作重复模块，用于重复所述缓存决策模块的操作，确定所述更新后的基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到更新后的缓存决策结果；资源分配模块，用于对每个待请求内容进行划分，得到若干大小相同的内容块；并按照所述更新后的缓存决策结果，将若干所述大小相同的内容块存储在所述更新后的基站之间的联盟结构中的若干个基站联盟内，即得到所述车联网协作资源分配结果。
所述车联网协作资源分配设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述车联网协作资源分配设备可包括，但不仅限于处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，上述是车联网协作资源分配设备的示例，并不构成对车联网协作资源分配设备的限定，可以包括比上述更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述车联网协作资源分配设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者所述处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述车联网协作资源分配设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个车联网协作资源分配设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述车联网协作资源分配设备的各种功能。
所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(SmartMediaCard,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(FlashCard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的一种车联网协作资源分配方法的步骤。
所述车联网协作资源分配系统集成的模块/单元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，本发明实现上述车联网协作资源分配方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，所述计算机程序在被处理器执行时，可实现上述车联网协作资源分配方法的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或预设中间形式等。
所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccessMemory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
需要说明的是，所述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。
本发明所述的车联网协作资源分配方法及系统，在高速公路场景下，考虑了车联网边缘计算的端边云协同架构，包括远程云端、路侧单元和终端用户车辆；路侧基站收集当前的车辆用户移动速度和内容需求，以最大化路侧基站收益作为目标函数；根据通信传输量限制和存储容量限制，通过优化后的协作资源分配算法自主形成联盟结构；使用贪婪算法对已形成的各个基站联盟做出缓存决策，通过喷泉码编码将内容划分为内容块，缓存在不同的基站中；车辆用户在行驶过程中与沿途多个基站通信从而下载到完整的内容块；本发明提高了车联网边缘基站系统的收益和资源利用率，并且在高速场景下依然可保持传输的高效和稳定，有效提升终端用户的使用体验。
本发明中，在考虑系统存储量约束的情况下，兼顾了车辆与基站之间的数据传输量限制；采用优化后的协作匹配方法，使基站形成最优的联盟结构，从而使系统的资源利用率和收益最大化；在车辆高速运行的车联网边缘缓存场景下，提高了缓存效率，保证了数据传输和服务质量，降低用户获取内容的时延同时有效提升终端用户的使用体验。
上述实施例仅仅是能够实现本发明技术方案的实施方式之一，本发明所要求保护的范围并不仅仅受本实施例的限制，还包括在本发明所公开的技术范围内，任何熟悉本技术领域的技术人员所容易想到的变化、替换及其他实施方式。

Claims (10)

1.一种车联网协作资源分配方法，其特征在于，用于车联网边缘计算网络中的协作资源分配过程；其中，车联网边缘计算网络的端边云协同架构，包括远程云端、若干路侧基站及若干终端用户车辆；所述远程云端、若干路侧基站及若干终端用户车辆之间采用无线通讯方式进行互联；
其中，所述车联网协作资源分配方法，包括：
步骤1、根据若干所述路侧基站的可缓存内容、存储容量及与所述终端用户车辆之间的传输量，以最大路侧基站收益为目标函数，构建基站之间的联盟结构；其中，所述基站之间的联盟结构中包括若干个基站联盟；
步骤2、根据预设的内容放置算法进行缓存决策，确定所述基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到联盟缓存决策结果；
步骤3、根据所述联盟缓存决策结果，利用资源均衡方法，对资源利用率低于预设阈值的基站联盟进行拆分更新，得到更新后的基站之间的联盟结构；
步骤4、重复步骤1-3的操作，直至更新后的基站之间的联盟结构不再发生变化；
步骤5、重复步骤2的操作，确定所述更新后的基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到更新后的缓存决策结果；
步骤6、对每个待请求内容进行划分，得到若干大小相同的内容块；并按照所述更新后的缓存决策结果，将若干所述大小相同的内容块存储在所述更新后的基站之间的联盟结构中的若干个基站联盟内，即得到所述车联网协作资源分配结果。
2.根据权利要求1所述的一种车联网协作资源分配方法，其特征在于，步骤1中，所述目标函数为：
P:maxv(x)＝u(x)-csot(x)
Figure FDA0003962468820000011
Figure FDA0003962468820000021
Figure FDA0003962468820000022
Figure FDA0003962468820000023
其中，maxv(x)为优化目标，即最大化路侧基站收益；u(x)为路侧基站获得的总收益；csot(x)为路侧基站的总开销；
Figure FDA0003962468820000024
为计划存储在第j个路侧基站中的内容块数量；C1为约束1，即路侧基站的存储容量限制；L为内容块大小；Bj为第j个路侧基站的存储容量；ce为序号为e的待请求内容；C2为约束2，即路侧基站与所述终端用户车辆之间的最大传输量；Bij为第j个路侧基站与第i个终端用户车辆之间的最大传输量；βj表示终端用户车辆是否可以获得完整内容块，取值为1或0；/>
Figure FDA0003962468820000025
为终端用户车辆请求下载内容ci的费用；ε为将传输能耗转化为开销的系数；/>
Figure FDA0003962468820000026
为路侧基站发射功率；ti,j为第j个路侧基站与第i个终端用户车辆之间的传输时长。
3.根据权利要求1所述的一种车联网协作资源分配方法，其特征在于，步骤1中，根据若干所述路侧基站的可缓存内容、存储容量及与所述终端用户车辆之间的传输量，采用协同匹配算法，以最大路侧基站收益为目标函数，构建基站之间的联盟结构；
其中，所述基站之间的联盟结构为：
Π＝{Sr1,Sr2,…,Srm}
其中，Π为基站之间的联盟结构；Srm为第m个基站联盟；
其中，每个基站联盟的构建过程，具体如下：
根据所述路侧基站的可缓存内容、存储容量及与所述终端用户车辆之间的传输量，设定每个路侧基站的匹配因子；将匹配因子相近的路侧基站作为一个基站联盟；
其中，第i个路侧基站的匹配因子为：
Figure FDA0003962468820000027
其中，δi为第i个路侧基站的匹配因子；λ为参数因子；
Figure FDA0003962468820000031
为第i个路侧基站的存储容量；Bi为第i个路侧基站与经过的终端用户车辆之间的传输量。
4.根据权利要求1所述的一种车联网协作资源分配方法，其特征在于，步骤2中，根据预设的内容放置算法进行缓存决策，确定所述基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到联盟缓存决策结果的过程中，所述预设的内容放置算法为贪婪算法；
其中，具体过程如下：
获取所述基站联盟之间的联盟结构中每个基站联盟的总存储量R(Si)和总传输量B(Si)；
计算每个待请求内容的收益，并根据每个待请求内容的收益，对所有待请求内容进行排序，得到内容收益排序结果；
按照所述内容收益排序结果，根据所述基站联盟之间的联盟结构中每个基站联盟的总存储空间R(Si)和总传输量B(Si)，将所有待请求内容对应存储至存储量与传输量最接近的基站联盟中，得到联盟缓存决策结果；其中，所述联盟缓存决策结果包括基站联盟缓存决策向量和路侧基站缓存决策向量。
5.根据权利要求1所述的一种车联网协作资源分配方法，其特征在于，步骤3中，根据所述联盟缓存决策结果，利用资源均衡方法，对资源利用率低与预设阈值的基站联盟进行拆分更新，得到更新后的基站之间的联盟结构的过程，具体如下：
根据所述联盟缓存决策结果，计算每个路侧基站的资源均衡因子；
将每个路侧基站的资源均衡因子与预设的资源利用率阈值进行比较，若某个路侧基站的资源均衡因子小于预设的资源利用率阈值，则将该路侧基站从对应的基站联盟中剔除，得到更新后的基站之间的联盟结构。
6.根据权利要求5所述的一种车联网协作资源分配方法，其特征在于，每个路侧基站的资源均衡因子为：
εj＝(B1)+(1-α)(2)
B1＝max(xkL)/j
Figure FDA0003962468820000041
其中，εj为第j个路侧基站的资源均衡因子；B1为路侧基站中内容存储量与传输量的比值，B2为路侧基站总存储量使用率；xk为存储在第j个基站中的内容块数量。
7.根据权利要求1所述的一种车联网协作资源分配方法，其特征在于，对每个待请求内容进行划分，得到若干大小相同的内容块的过程，具体如下：
利用喷泉编码方法，将每个待请求内容划分为若干大小相同的内容块，即得到若干大小相同的内容块。
8.一种车联网协作资源分配系统，其特征在于，用于车联网边缘计算网络中的协作资源分配过程；其中，车联网边缘计算网络的端边云协同架构，包括远程云端、若干路侧基站及若干终端用户车辆；所述远程云端、若干路侧基站及若干终端用户车辆之间采用无线通讯方式进行互联；
其中，所述车联网协作资源分配系统，包括：
联盟构建模块，用于根据若干所述路侧基站的可缓存内容、存储容量及与所述终端用户车辆之间的传输量，以最大路侧基站收益为目标函数，构建基站之间的联盟结构；其中，所述基站之间的联盟结构中包括若干个基站联盟；
缓存决策模块，用于根据预设的内容放置算法进行缓存决策，确定所述基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到联盟缓存决策结果；
联盟更新模块，用于根据所述联盟缓存决策结果，利用资源均衡方法，对资源利用率低与预设阈值的基站联盟进行拆分更新，得到更新后的基站之间的联盟结构；
第一操作重复模块，用于重复所述联盟构建模块、缓存决策模块及联盟更新模块的操作，直至更新后的基站之间的联盟结构不再发生变化；
第二操作重复模块，用于重复所述缓存决策模块的操作，确定所述更新后的基站之间的联盟结构中每个基站联盟所要存储的内容，得到更新后的缓存决策结果；
资源分配模块，用于对每个待请求内容进行划分，得到若干大小相同的内容块；并按照所述更新后的缓存决策结果，将若干所述大小相同的内容块存储在所述更新后的基站之间的联盟结构中的若干个基站联盟内，即得到所述车联网协作资源分配结果。
9.一种车联网协作资源分配设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的车联网协作资源分配方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的车联网协作资源分配方法的步骤。
CN202211486253.5A 2022-11-24 2022-11-24 一种车联网协作资源分配方法、系统、设备及介质 Pending CN115883601A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211486253.5A CN115883601A (zh) 2022-11-24 2022-11-24 一种车联网协作资源分配方法、系统、设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211486253.5A CN115883601A (zh) 2022-11-24 2022-11-24 一种车联网协作资源分配方法、系统、设备及介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115883601A true CN115883601A (zh) 2023-03-31

Family

ID=85763880

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211486253.5A Pending CN115883601A (zh) 2022-11-24 2022-11-24 一种车联网协作资源分配方法、系统、设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115883601A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117311910A (zh) * 2023-11-29 2023-12-29 中安网脉(北京)技术股份有限公司 一种高性能虚拟密码机运行方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117311910A (zh) * 2023-11-29 2023-12-29 中安网脉(北京)技术股份有限公司 一种高性能虚拟密码机运行方法
CN117311910B (zh) * 2023-11-29 2024-02-27 中安网脉(北京)技术股份有限公司 一种高性能虚拟密码机运行方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110312231B (zh) 车联网中基于mec的内容缓存决策和资源分配优化方法
CN110035410B (zh) 一种软件定义车载边缘网络中联合资源分配和计算卸载的方法
CN112601197B (zh) 一种基于非正交多址的车联网络中资源优化方法
CN112395090B (zh) 一种移动边缘计算中服务放置的智能混合优化方法
CN112749010B (zh) 融合推荐系统的边缘计算任务分配方法
CN111866887B (zh) 一种车载网络中通信、缓存和计算资源联合优化方法
CN114827191B (zh) 一种车路协同系统中融合noma的动态任务卸载方法
CN115883601A (zh) 一种车联网协作资源分配方法、系统、设备及介质
CN115297171A (zh) 一种蜂窝车联网分级决策的边缘计算卸载方法及系统
CN114641041A (zh) 一种面向边缘智能的车联网切片方法及装置
CN110418143B (zh) 一种车联网中svc视频的传输方法
Chen et al. Engineering link utilization in cellular offloading oriented VANETs
CN112887905A (zh) 一种车联网中基于周期性资源调度的任务卸载方法
CN115796271A (zh) 基于客户端选择和梯度压缩的联邦学习方法
CN114374949A (zh) 一种车联网中基于信息新鲜度优化的功率控制机制
CN117255368B (zh) 车载边缘服务器协同固定边缘服务器的边缘动态集成方法
CN111885551B (zh) 基于边云协同模式的多移动社交网络中高影响力用户的选择和分配机制
CN116800753A (zh) 一种移动模型通信资源分配方法、装置、终端及存储介质
CN116806043A (zh) 路由选择方法、装置、电子设备及移动边缘网络
CN113852933B (zh) 车联网网络的中继节点选择方法、装置、设备及存储介质
CN111465057A (zh) 一种基于强化学习的边缘缓存方法、装置及电子设备
Pescosolido et al. D2D data offloading in vehicular environments with optimal delivery time selection
CN114979145A (zh) 一种车联网中集成感知、通信与缓存的内容分发方法
CN113573365B (zh) 一种基于马尔科夫转移概率的车联网边缘缓存方法
CN108985658B (zh) 一种基于模糊评判和客户期望的车联网协同下载方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination