申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2021-07-02

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN113613210B

主分类号：H04W4/44

分类号：H04W4/44;H04W24/02;H04W52/02;H04W52/28;H04W52/30;H04W52/46

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.26#授权;2021.11.23#实质审查的生效;2021.11.05#公开

摘要：本发明请求保护一种基于多变量联合优化的车联网任务卸载方法，属于车辆通信领域。车内用户设备将需要处理的总的计算任务量通过车辆中继发送给车辆边缘计算服务器；通过车辆中继接收到来自车辆用户设备的计算任务，并计算车内用户设备的传输能耗；根据车内用户设备的传输能耗和本地计算能耗确定用户设备的任务卸载比例；根据传输能耗确定用户设备的发送功率和子载波选择因子；将确定的用户设备的发送功率，子载波选择因子以及任务卸载比例发送给用户设备；用户设备接收到来自车辆边缘计算服务器的参数设置，用户设备配置对应的参数；用户设备将对应的任务通过对应的发送功率和子载波因子完成任务的卸载。本发明最小化用户设备卸载任务的能耗。

主权项：1.一种基于多变量联合优化的车联网任务卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：用户设备通过车辆中继将需要处理的总的任务计算量{Dk,m,Ck,m,τk,m}发送给车辆边缘计算服务器，其中Dk,m表示任务数据量大小，Ck,m表示计算任务的大小，τk,m表示任务完成的最大可容忍时延；S2：车辆边缘计算服务器接收到来自用户设备的任务请求；S3：车辆边缘计算服务器将接收到的用户设备的任务数据量，任务计算量和时延约束代入优化模型求解得到其中αk,m表示子载波选择因子，pk,m表示车内用户设备的发送功率，λk,m表示用户设备的计算任务卸载到车辆边缘计算服务器的比例；S4：车辆边缘计算服务器将求解得到的3个参数通过车辆中继发送给用户设备；S5：车内用户设备接收到来自车辆边缘计算服务器任务执行结果S6：车内用户设备以发送功率选择子载波n，在车辆中继的辅助下向车辆边缘计算服务器卸载λk,mDk,m的数据量，剩余1-λk,mDk,m在本地进行处理；车辆边缘计算服务器将接收到的用户设备的任务数据量，任务计算量和时延约束代入优化模型求解得到具体优化模型为： 其中，K表示有K个车辆，也表示车内用户设备的数量；k表示第k个车辆或者第k个用户设备；n表示第n个子载波，N表示系统总带宽被划分为N个子载波，即子载波的数量；m表示第m个车辆边缘计算服务器，λk,m表示用户设备的计算任务卸载到车辆边缘计算服务器的比例；Ck,m表示计算任务的大小；τk,m表示任务完成的最大可容忍时延，δ表示CPU芯片架构的系数，表示用户设备k选择子载波n将计算任务卸载到车辆边缘计算服务器m处时的传输速率，由上面的参数及公式即可求得

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种基于多变量联合优化的车联网任务卸载方法

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