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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：卫星边缘计算网络中考虑卫星移动性的计算卸载方法，可以将用户任务卸载到卫星上计算，从而快速响应用户服务请求，减少资源和能量消耗；分析卫星移动的四种场景，建立了考虑卫星移动的时延模型，并根据时延和能耗模型建立计算卸载的优化问题，有效解决卫星移动速度快的问题；运用ADMM算法对问题进行求解，将原问题分解为多个子问题，每个子问题分别在卫星求解，在多用户场景下，有效加快算法收敛速度。本发明针对资源有限、卫星移动、用户海量的卫星边缘计算网络，对用户卸载决策进行优化，以最小化网络时延和能耗。

主权项：1.卫星边缘计算网络中考虑卫星移动性的计算卸载方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤S1：考虑了一个以高轨道GEO卫星作为云、低轨道LEO卫星作为边、用户作为端的卫星边缘计算网络架构，并建立时延和能耗模型；在步骤S1中，定义卫星边缘计算网络中包含三层结构：GEO层，由GEO卫星组成，作为云中心；LEO层，由部署有移动边缘计算MEC服务器的LEO卫星组成，LEO卫星与GEO卫星通过层间链路通信，相邻的LEO卫星通过星间链路通信；地面层，由具备计算能力的用户组成，用户只与LEO卫星通信，由LEO卫星将用户任务中继给GEO卫星；用户集合表示为I＝{1,2,...,i,...,I}，LEO卫星和GEO卫星集合表示为M＝{1,2,...,m,...,M,M+1}，其中，M+1表示GEO卫星；每个用户在一个时隙内都会生成一个计算任务；用Αi＝{ai,1,ai,2,...,ai,M，ai,M+1}表示用户i对应于每颗卫星的卸载决策；ai,m∈{0,1}表示用户i的计算任务是否卸载到LEO卫星m，ai,M+1∈{0,1}表示用户i的任务是否卸载到GEO卫星；如果ai,m和ai,M+1都为零，那么任务将在用户本地计算；在步骤S1中，用户的时延模型包括用户在本地完成计算的时延、用户在LEO卫星完成计算卸载的时延以及用户在GEO卫星完成计算卸载的时延三部分；用户i在本地完成计算的时延为： 其中，xi表示该任务所需CPU周期，fU表示用户的本地计算能力；用户i在LEO卫星m完成计算卸载的时延为： 其中，和分别表示用户i到接入卫星A的星地传输时延以及星地传播时延，和分别代表相邻两颗LEO卫星m和m+1的星间传输时延以及星间传播时延，nA,m表示接入卫星A与卫星m的跳数，表示用户i的任务在LEO卫星m上的计算时延；用户i在GEO卫星完成计算卸载的时延为： 其中，和分别表示接入卫星A到GEO卫星M+1的层间传输时延以及层间传播时延，表示用户i的任务在GEO卫星M+1上的计算时延；步骤S2：针对卫星的高速移动，结合卫星移动以及卫星覆盖时间、计算时间，建立考虑卫星移动的时延模型，并根据时延、能耗模型以及考虑卫星移动的时延模型建立计算卸载的优化问题；在步骤S2中，针对LEO卫星的移动性，根据任务计算时间与卫星覆盖时间的关系，分四种场景分析任务在LEO卫星计算时的时延,得到用户i的任务在LEO卫星m上完成计算卸载的时延；忽略结果返回过程的能耗，四种场景下能耗的计算表达式相同，即表示LEO卫星m对用户i的覆盖时间；根据四种场景，建立卫星的时延模型如下：a如果此时用户在卫星覆盖时间内完成计算卸载，不需考虑卫星移动带来的影响，用表示该场景计算卸载的时延，计算为： b如果并且所选择卸载的LEO卫星飞离用户，此时用户不能在卫星的覆盖时间内完成计算卸载，计算结果要通过中继卫星返回给用户，用表示该场景计算卸载的时延，计算为： 其中，表示在计算过程中卫星m相对用户i移动的跳数；c如果并且选择卸载的LEO卫星飞向用户，在计算时间内不过顶，用表示该场景计算卸载的时延，计算为： d如果并且选择卸载的LEO卫星飞向用户，且在计算时间内过顶，用表示该场景计算卸载的时延，计算为： 根据和建立考虑卫星移动的时延模型，用以下的分段函数表示：用ttotal和etotal分别表示网络的总时延和总能耗；ttotal计算为： 其中，表示用户i在本地完成计算卸载的时延，表示用户i在LEO卫星上完成计算卸载的时延，表示用户i在GEO卫星上完成计算卸载的时延；etotal计算为： 其中，表示用户i在本地完成计算卸载的能耗，表示用户i在LEO卫星m完成计算卸载的能耗，表示用户i在GEO卫星完成计算卸载的能耗；在步骤S2中，根据时延、能耗模型以及考虑卫星移动的时延模型，以卫星计算资源为约束，将计算卸载的优化问题表述为以下形式： obj:λttotal+1-λetotal 其中，obj是卸载成本，卸载成本是时延和能耗的加权和，λ是指标权重系数；C1-C2保证每个卸载任务只能在本地或者一颗卫星上进行处理；C3表示计算资源约束，其中，xi表示任务所需CPU周期，Zm表示卫星m的最大计算资源；步骤S3：运用交替方向乘子法ADMM，将原问题分解为多个子问题，每个子问题分别在卫星上求解，得到最优的计算卸载结果。

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