买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：河海大学

摘要：本发明公开了一种面向中间海域场景的边缘计算卸载方法，1根据中间海域场景建立三种卸载模型；2针对每种模型建立相应的优化问题；3采用二分搜索法分别求解每种模型的优化问题，获取每种模型中各子任务最优的传输功率分配结果；4在每种模型中各子任务分配到最优传输功率的基础上，根据将当前时刻情况最差的OUE或子任务分配给当前时刻信道状况最好的OECN上卸载的规则以及多OUE按需分配OECN的规则，优化设计每种模型中各子任务与OECN之间的配对卸载决策从而保证处理时延最短。本发明能够实现多任务与多OECN之间的信息传输，保障海洋观监测传感网低时延、高可靠传输机制。

主权项：1.一种面向中间海域场景的边缘计算卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：1根据中间海域场景建立三种卸载模型，分别为SSU模型、MSUS1模型、MSUS2模型；所述SSU模型为：将单个海洋用户设备OUE待处理数据划分成若干子任务，各子任务于本地处理或卸载至多个海洋边缘计算节点OECN上处理，SSU模型中子任务的总数小于或等于OECN总数；MSUS1模型：将多个OUE中待处理数据划分成若干子任务，各子任务于本地处理或卸载至多个OECN上处理，MSUS1模型中所有OUE的子任务总数小于或等于OECN总数；MSUS2模型为：将多个OUE中待处理数据划分成若干子任务，各子任务于本地处理或卸载至多个OECN上处理，MSUS2模型中所有OUE的子任务总数大于OECN总数；2针对每种卸载模型建立相应的优化问题；所述优化问题为综合设计该卸载模型中各子任务与OECN之间的配对卸载决策与该卸载模型中各子任务分配的传输功率以获取卸载该模型中所有子任务处理完毕需耗费的最短时延；3采用二分搜索法分别求解每种卸载模型的优化问题，获取每种卸载模型中各子任务最优的传输功率分配结果；4在每种卸载模型中各子任务分配到最优传输功率的基础上，根据将当前时刻情况最差的OUE或子任务分配给当前时刻信道状况最好的OECN上卸载的规则以及多OUE按需分配OECN的规则，优化设计每种卸载模型中各子任务与OECN之间的配对卸载决策从而使处理时延最短；所述情况最差的OUE或子任务是指本地处理总时延最大的OUE或本地处理时延最大的子任务；所述信道状况最好的OECN是指针对同一子任务处理时延最短的OECN；同一时刻，一个子任务仅能选择一个OECN进行处理，一个OECN仅能处理一个子任务；所述SSU模型的配对卸载决策OAAS具体为：根据各子任务的本地处理时延从大至小的顺序确定各子任务优先级，根据相同子任务于各OECN上卸载消耗总时延从小至大的顺序确定各OECN的优先级；按照子任务的优先级从高到低的顺序选择一个子任务分配给当前优先级最高的OECN进行配对卸载，直至完成所有子任务的分配；所述MSUS1模型的配对卸载决策OAMOAS具体为：根据各OUE本地处理总时延按从大至少的顺序确定各OUE优先级，根据每个OUE中所有子任务的本地处理时延从大至小的顺序确定每个OUE中各子任务优先级，根据相同子任务于各OECN上卸载消耗总时延从小至大的顺序确定各OECN的优先级；按照OUE的优先级从高到低的顺序依次选择一个OUE，针对该OUE中所有子任务，按照子任务的优先级从高到低的顺序选择一个子任务分配给当前优先级最高的OECN进行配对卸载，直至完成该OUE中所有子任务的分配；直至完成所有OUE中所有子任务的分配；所述MSUS2模型的配对卸载决策OANR为：分别计算各OUE中待处理数据总量与全部OUE待处理数据总量之比，根据比值决定各OUE分配的OECN的数量；再根据各OUE子任务的数量计算出每个OUE需要分配OECN的次数；根据各OUE本地处理总时延按从大至少的顺序确定各OUE优先级，根据每个OUE中所有子任务的本地处理时延从大至小的顺序确定每个OUE中各子任务优先级，根据相同子任务于各OECN上卸载消耗总时延从小至大的顺序确定各OECN的优先级；按照OUE的优先级从高到低的顺序依次选择一个OUE，将该OUE与当前时刻优先级排序前G个OECN进行配对卸载，所述G为该OUE分配的OECN的数量，直至完成所有OUE的分配；其中，针对每个OUE中优先级排序前G个子任务，按照子任务的优先级从高到低的顺序选择一个子任务与该OUE分配的OECN中当前时刻优先级最高的OECN进行配对卸载，直至完成G个子任务的分配，每个OUE中剩余子任务排队等待下一次分配的OECN处理，每个OUE中剩余子任务以同样的方式与该OUE分配的OECN进行配对卸载，直至完成所有次数分配；所述SSU模型优化问题具体为： 其中，X表示为单个OUE的S个子任务与M个OECN之间的配对决策；m为具体OECN的编号，m∈{1,2,...,M}；Taski∈{Task1,Task2,...,TaskS}；为Taski所分配的传输功率； 为Taski卸载总时延，表示Taski在OECNm上的数据传输时延，表示Taski在OECNm上的处理时延；表示Taski在本地处理时延；若选择本地处理，则若选择OECN卸载，则的取值为对应OECN编号，即设置约束条件：C1:C2:C3:C4:C5:式中，I表示同或函数；表示Taski的本地能耗，表示Taski在OECNm上的数据传输能耗，为Taski所允许的最大能耗；为Taski分配的传输功率；为Taski所允许的最大传输功率；所述MSUS1模型优化问题表示为： 式中，表示K个OUE中每个OUE的子任务与个OECN之间的配对决策；k为具体OUE的编号，k∈{1,2,...,K}；为具体OECN的编号，为OUEk的分配的传输功率；为OUEk的卸载总时延，表示OUEk的在上的数据传输时延，表示OUEk的在上的处理时延；表示OUEk的在本地处理时延；设置约束条件：C6:C7:C8:C9:C10:式中，I表示同或函数；表示OUEk的的本地能耗，表示OUEk的在OECNm上的数据传输能耗，为OUEk的所允许的最大能耗；Sk表示待处理的子任务，为OUEk的所允许的最大传输功率；所述MSUS2模型优化问题表示为： 式中，表示个OUE中单个OUE子任务与个OECN的配对决策，为具体OUE的编号，为具体OECN的编号，为的所分配的传输功率；为的卸载总时延，表示的在OECN上排队等待时延；表示的在上的处理时延；为的本地处理总时延；设置约束条件：C11:C12:C13:C14:C15:式中，表示的的本地能耗，表示的在上的数据传输能耗，为的所允许的最大能耗；表示待处理的子任务，为的所允许的最大传输功率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河海大学 一种面向中间海域场景的边缘计算卸载方法