申请/专利权人：中南大学

申请日：2022-05-10

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN114916013B

主分类号：H04W28/08

分类号：H04W28/08;H04W4/48;G06N3/0499;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2022.09.02#实质审查的生效;2022.08.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于车辆轨迹预测的边缘任务卸载时延优化方法、系统及介质，包括：车辆向邻近边缘服务器发起任务卸载请求，并在获得通过后开始上传任务数据；且随着车辆的移动，不断切换RSU把任务数据上传到近邻边缘服务器；SDN控制器预知任务数据的上传完成时间，并根据车辆行驶轨迹预测车辆在任务上传完成时所处区域，根据所处区域确定候选执行节点；SDN控制器把分散上传的任务数据汇集到各候选执行节点，并为各候选执行节点的边缘服务器调度支撑数据；每个候选执行节点在获得任务数据和支撑数据时，执行任务并向车辆发送任务执行结果，车辆任务卸载完成。本发明可以实现车辆任务卸载在边缘服务器之间无感切换。

主权项：1.一种基于车辆轨迹预测的边缘任务卸载时延优化方法，其特征在于，包括：车辆向邻近边缘服务器发起任务卸载请求，并在获得通过后开始上传任务数据；且随着车辆的移动，不断切换路侧单元把任务数据上传到车辆所处位置近邻的边缘服务器；其中，车辆不断切换路侧单元把任务数据上传到车辆所处位置近邻的边缘服务器，具体上传方法为：车辆分m轮依次将把任务数据完全上传到边缘服务器，每一轮的时间长度固定为t；设任务数据开始上传时间为t0，第i轮上传的数据总量为Mi，上传时间范围为[t0+i-1*t,t0+i*t]，在此上传时间段内，车辆移动过程中把任务数据分别上传到ki个边缘服务器上；SDN控制器根据车辆的任务卸载请求中包括的任务数据量，预知任务数据的上传完成时间；并根据车辆行驶轨迹，预测车辆在任务上传完成时所处的区域网格，根据所处的区域网格确定候选执行任务的边缘服务器；其中，1任务数据的上传完成时间的预知方法为：令RSUkii为第i轮车辆所连接的ki个边缘服务器集合；i＝1,…,m；基于每一轮的上传时间固定为t，则根据最后一轮的数据上传时间确定任务数据的上传完成时间T1，即： 式中，T1为任务数据的上传完成时间；是上传数据到RSUkmm中第j个边缘服务器的数据量相对于第m轮上传数据总量Mm的占比，是RSUkmm中第j个边缘服务器的带宽，是RSUkmm中第j个边缘服务器对应路侧单元的接收信噪比；2采用基于Bi-LSTM网络结构的预测网络，根据车辆行驶轨迹预测车辆在任务上传完成时所处的区域；所述预测网络输入的车辆行驶轨迹，是将车辆行驶的经纬度轨迹按照地图网格离散化得到的网格编码序列；所述预测网络预测得到的区域，为地图网格中的某个网格对应的区域；所述地图网格，是通过将经纬度离信息散化对应地图的网格坐标，然后对各网格编码得到；3根据所处的区域确定候选执行任务的边缘服务器的方法为：首先，预测偏差的定义为：通过BI-LSTM网络得到的预测区域网格为prix,priy，对应的真实区域网格为relx,rely，则预测偏差值r定义为预测区域网格与真实区域网格之间的网格距离，如式： 如果预测区域网格与真实区域网格之间网格距离为r，则称预测偏差称为r类偏差，任何预测误差只能属于某一类，也即有唯一的r值，r为大于等于0的正整数；然后，使用预测网络预测包含N条轨迹记录的测试车辆在任务上传完成时所处的区域网格，得到预测网格序列；将预测网格序列与对应的真实网格序列对比，分别计算预测网格落入与真实网格偏差为i区域的次数Ni，并计算出对应的概率κi： 再根据给定的预测准确率，确定综合准确率小于给定的预测准确率的最小的k值；其中，综合准确率的计算式为： 最后，将预测网络预测得到的区域，扩大到与其网格距离小于等于k的区域范围，扩展预测区域范围内的所有边缘服务器均作为候选执行任务的边缘服务器；SDN控制器把车辆分散上传到各边缘服务器的任务数据，汇集到每个候选执行任务的边缘服务器，并在任务上传的同时且在任务上传完成之前，为每个候选执行任务的边缘服务器调度用于执行任务的支撑数据；每个候选执行任务的边缘服务器，在获得所有任务数据和支撑数据时，执行任务并向车辆发送任务执行结果，车辆任务卸载完成。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中南大学 基于车辆轨迹预测的边缘任务卸载时延优化方法、系统及介质

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