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申请/专利权人：山东大学

摘要：本发明提出一种面向智能电网的融合通信移动边缘计算卸载方法，基于SPN和可信WLAN融合的智能电网，将MT设备产生的任务安全接入AP侧，为不同的任务类型构建专属的业务传输通道，实现端到端的软硬隔离，建立加权安全计算任务传输总时延优化卸载模型，将采集类任务直接输送至智能电网中心。而控制类计算任务经MEC服务器处理后，输送到智能电网中心，或者回传至MT设备，灵活分配和动态调度资源。该方法具有更高的安全性和更好传输性，能够有效降低智能电网的成本，获得更多的社会效益，具有较强的实用价值。

主权项：1.一种面向智能电网的融合通信移动边缘计算卸载方法，其特征在于：基于将切片分组网SPN和可信无线局域网WLAN融合的智能电网，构建任务专属网络切片通道，将移动终端MT设备产生的各类任务快速安全地接入到无线接入点AP侧，并保证任务传输的可靠性和安全性；本方法包括如下步骤：步骤一：将采集类信息通过回传网络接入智能电网中心，而控制类计算任务通过移动边缘计算服务器处理后进行本地化处理后，传输至智能电网中心，或者回传至MT设备，具体为：1对于时隙T内MT设备产生任务Sk,T中不需要进行计算处理的采集类信息，通过无线网络中连接设备CPE或内嵌模块接入无线AP；2通过切片分组层SPL封装，形成若干个虚拟专用网络VPN隧道或分段路由SR隧道，再通过切片通道层SCL形成切片以太网SE，在切片传送层STL通过映射到高速的Flex接口接入电力公司中心；3对于Sk,T中的计算任务，接入无线AP中的固定专用通道，通过以太网SE切片传输，下沉至L3层接入移动边缘计算服务器处理后，传输至智能电网中心，或者回传至MT设备；步骤二：在无线AP配置M根天线，每个MT设备配置单个天线，有E个其它无线APs向无线AP发射干扰信号，MT设备、其它无线APs与无线AP的信道分别定义为和具体为：1对于MT设备和其它非法无线APs点接入无线AP的无线传输信道，考虑准静态平坦衰落上行链路任务传输场景，假设所有信道都遵循瑞利衰落，则MT设备、其它无线APs与无线AP的信道分别定义为和即： 其中，L0为表示参考距离为1米时的路径损耗；ξBU,ξBE为路径损耗系数；dk和de分别为MT设备、其它无线APs到无线AP的距离；和分别为无线AP到MT设备和无线AP到其它无线APs的瑞利衰落路径分量，服从循环对称复高斯随机CSCG分布；步骤三：可信WLAN无线接入基于移动终端MT设备、无线AP、鉴别服务器AS三元对等安全架构以实现双向身份认证及密钥协商，其能够从安全机制上防止假冒和钓鱼APs现象，具体为：1无线AP处接收信号表达式一般模型为： 其中，xk和xe分别表示MT设备和其它无线AP的任务传输数据符号，都服从CSCG分布，即E[xk2]＝E[xe2]＝1，E[·]是均值算子，·为标量的绝对值；Pk和Pe分别表示第k个MT设备和第e个其它无线APs的发射功率，满足nk表示无线AP的接收失真噪声；2将移动终端MT设备、无线AP、鉴别服务器AS的三元安全架构体系应用至智能电网中可信WLAN技术，采用国产密码算法SM4准入技术，构建无线AP、MT设备和AS的三元对等安全架构，解决其它无线APs的侵入问题；3建立AP与防火墙的通信连接，只有MT设备和AP两者身份同时认证成功，才能建立通信信道，防止其它无线APs信号的非法接入和入侵，无线AP处接收信号yB表达式3转换为： 步骤四：将时隙T内MT设备产生的任务Sk,T中的控制类计算任务表示为二元组{Ck,Lk}，并将控制类计算任务进行部分卸载，具体为：1其中Ck表示完成该计算任务所需的CPU周期总数，Lk表示该计算任务的数据量大小，2时隙T内MT设备产生的任务Sk,T中的控制类计算任务映射表示为二元组{Ck,Lk}；3当时隙T内MT设备产生的任务成功经过SPN网络后，非计算类任务会直接传输到电力公司中心，而需要处理的计算任务会通过SPN的L3层下沉到移动边缘计算进行处理；4对于每个设备的控制指令，MT设备可以选择在本地处理后传输，也可以选择将计算任务传输至移动边缘计算进行处理，在此期间考虑MT设备将计算任务进行部分卸载，用ak表示第k个MT设备的任务卸载率；5{akCk,akLk}表示MT设备卸载到移动边缘计算服务器进行的计算任务，剩余的计算任务仍在本地计算；步骤五：构建加权任务传输总时延优化卸载模型，检验移动边缘计算在SPN和可信WLAN融合的智能电网中任务传输的时延和卸载的性能，将任务传输速率作为评价的重要指标，具体为：1以所有MT设备的任务传输总时延为目标，联合优化MT设备的发射功率Pk、计算卸载率ak以及移动边缘计算服务器分配给每个MT设备的计算能力 TRkPk≥Sk,T5c0≤ak≤15d 2其中，为所需计算资源的权重，约束条件5b表示第k个MT设备的发射功率范围；5c确保能完成时隙T内的第k个MT设备任务的卸载；5d表示第k个MT设备的任务卸载率ak范围；5e表示移动边缘计算服务器提供给MT设备的计算能力；5f表示所需计算资源的权重的范围；3由于变量之间的耦合性，导致最小化问题5非凸且无法直接求解；步骤六：采用交替优化技术，以迭代的方式对各个变量顺序优化，得到融合组网的最小化计算总时延，具体为：1将作为第k个MT设备第t次迭代的最优解；首先，将任务卸载率和移动边缘计算服务器的计算能力固定为和将问题转化为一个凸问题，5被转换为： 2对于给定的则5被转换为： s.t.0≤ak≤17b 3对于给定的将优化变量分为两个一是满足时延最小的任务卸载率ak，二是移动边缘计算服务器分配给各个MT设备的边缘计算能力4最小化问题7a-7d仍为非凸混合非线性规划问题，不易得到最优解；5继续固定和求解出最优任务卸载率则问题7a-7d转换为： s.t.0≤ak≤1,k∈K8b6带入最优边缘计算能力决策类似任务卸载决策，问题7a-7d转换为： 7最后使用凸优化求解器CVX进行求解，重复求解过程，直到满足收敛。

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