多用户多信道系统中的任务卸载能耗优化方法及装置与流程

本公开涉及移动边缘计算，具体涉及一种多用户多信道系统中的任务卸载能耗优化方法及装置。

背景技术：

1、移动边缘计算(mobile edge computing，mec)使网络功能、计算、存储、通信资源更加接近用户，用户可以将他们的计算工作负载卸载到附近的边缘服务器，由于这些服务器具备超强的计算能力，任务的计算速度将比本地计算更快。此外，由于移动用户不必再为本地计算消耗能源，电池寿命也会相应延长。

2、在mec系统中，能耗和卸载时延是系统的重要指标，如何优化资源分配从而满足用户的要求是亟待解决的问题。在现有的以最小化用户卸载能耗为优化目标的卸载方案中，用户或是采用传统的正交多址(orthogonal multiple access，oma)方案进行任务卸载，或是采用传统的非正交多址(non-orthgonal multiple access，noma)方案进行任务卸载，另外还有一种混合noma方案，即一个用户首先通过共享分配给另一个用户的时间段来卸载部分任务，然后独享一定的时间间隔内卸载自己剩余的任务。

3、上述的卸载能耗优化方案，传统oma方案要求用户逐个进行卸载，则每个用户的卸载时间较短，能耗较大；传统noma方案并非针对mec场景而提出，而且通常在配对时只考虑用户的信道增益。但在计算卸载中，执行noma的用户任务截止时间不同，若采用传统noma配对方案则两个用户必须按照较短的任务截止时间进行卸载，导致卸载时间变短、卸载能耗增加。而现有的混合noma方案并不限制执行noma的用户数目，允许所有用户一起执行noma，导致接收端sic解码复杂度过高，用户数目很大的时候并不适用，导致noma执行效果较差，卸载能耗大。

技术实现思路

1、为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供一种多用户多信道系统中的任务卸载能耗优化方法及装置。

2、第一方面，本公开实施例中提供了多用户多信道系统中的任务卸载能耗优化方法，所述多用户多信道系统包括多个子信道，所述多个子信道包括oma子信道以及noma子信道；

3、所述任务卸载能耗优化方法包括：

4、构建多用户多信道系统的能耗优化模型；其中，所述能耗优化模型以最小化任务卸载总能耗为优化目标，满足卸载时间分配约束，任务量约束，发送功率约束以及信道分配约束的条件；

5、在所述信道分配约束的条件下进行子信道分配，并且分配在同一noma子信道的用户集中所有用户的信道增益差值的最小值大于预设阈值；其中，所述信道分配约束为每一用户分配一个子信道；

6、在所述卸载时间分配约束，任务量约束以及发送功率约束的条件下，求解所述优化目标，得到所述能耗优化模型的时间分配最优解和功率分配最优解。

7、在本公开的一种实现方式中，所述在所述信道分配约束的条件下进行子信道分配，包括：

8、根据每一用户在每一子信道的信道增益构建信道增益矩阵；

9、基于所述信道增益矩阵为每一用户分配一个子信道。

10、在本公开的一种实现方式中，所述基于所述信道增益矩阵为每一用户分配一个子信道，包括：

11、确定每一子信道上信道增益最好的首选用户；

12、若不存在多个子信道的首选用户同一的情况，则对本轮次选出的所述首选用户进行子信道分配；

13、若所述首选用户为oma子信道上的首选用户，则将所述首选用户加入oma子信道的用户集中。

14、在本公开的一种实现方式中，所述基于所述信道增益矩阵为每一用户分配一个子信道，还包括：

15、若所述首选用户为noma子信道上的首选用户，并且满足加入到所述noma子信道的用户集中的预设条件，则将所述首选用户加入所述noma子信道的用户集中，否则将所述首选用户加入所述oma子信道的用户集中；

16、逐一完成本轮次选出的首选用户的子信道分配；

17、重复多轮次的子信道分配，直至每一用户分配一个子信道。

18、在本公开的一种实现方式中，所述预设条件为：

19、首选用户的任务截止时间小于所述noma子信道的用户集中已加入用户的任务截止时间的最小值；并且，

20、首选用户的信道增益小于所述noma子信道的用户集中已加入用户的信道增益的最小值与所述预设阈值的差值。

21、在本公开的一种实现方式中，所述对本轮次选出的所述首选用户进行子信道分配之前，还包括：

22、检测是否存在多个子信道的首选用户同一的情况；

23、若存在多个子信道的首选用户同一的情况，则确定所述多个子信道中是否存在空信道；

24、若所述多个子信道中存在所述空信道，则将所述首选用户加入所述空信道的用户集中；

25、若所述多个子信道中不存在所述空信道，则提示所述首选用户从所述多个子信道中选择信道增益最优的子信道。

26、在本公开的一种实现方式中，所述oma子信道上多个用户采用tdma方案进行任务卸载；和/或，

27、所述noma子信道上多个用户采用远近配对方案进行任务卸载，或者，采用混合noma方案进行任务卸载。

28、第二方面，本公开实施例中提供了多用户多信道系统中的任务卸载能耗优化装置，所述多用户多信道系统包括多个子信道，所述多个子信道包括oma子信道以及noma子信道；

29、所述任务卸载能耗优化装置包括：

30、构建模块，被配置为构建多用户多信道系统的能耗优化模型；其中，所述能耗优化模型以最小化任务卸载总能耗为优化目标，满足卸载时间分配约束，任务量约束，发送功率约束以及信道分配约束的条件；

31、子信道分配模块，被配置为在所述信道分配约束的条件下进行子信道分配，并且分配在同一noma子信道的用户集中所有用户的信道增益差值的最小值大于预设阈值；其中，所述信道分配约束为每一用户分配一个子信道；

32、求解模块，被配置为在所述卸载时间分配约束，任务量约束以及发送功率约束的条件下，求解所述优化目标，得到所述能耗优化模型的时间分配最优解和功率分配最优解。

33、在本公开的一种实现方式中，所述子信道分配模块中在所述信道分配约束的条件下进行子信道分配的部分，被配置为：

34、根据每一用户在每一子信道的信道增益构建信道增益矩阵；

35、基于所述信道增益矩阵为每一用户分配一个子信道。

36、在本公开的一种实现方式中，所述子信道分配模块中基于所述信道增益矩阵为每一用户分配一个子信道的部分，被配置为：

37、确定每一子信道上信道增益最好的首选用户；

38、若不存在多个子信道的首选用户同一的情况，则对本轮次选出的所述首选用户进行子信道分配；

39、若所述首选用户为oma子信道上的首选用户，则将所述首选用户加入oma子信道的用户集中。

40、在本公开的一种实现方式中，所述子信道分配模块中基于所述信道增益矩阵为每一用户分配一个子信道的部分，还被配置为：

41、若所述首选用户为noma子信道上的首选用户，并且满足加入到所述noma子信道的用户集中的预设条件，则将所述首选用户加入所述noma子信道的用户集中，否则将所述首选用户加入所述oma子信道的用户集中；

42、逐一完成本轮次选出的首选用户的子信道分配；

43、重复多轮次的子信道分配，直至每一用户分配一个子信道。

44、在本公开的一种实现方式中，所述预设条件为：

45、首选用户的任务截止时间小于所述noma子信道的用户集中已加入用户的任务截止时间的最小值；并且，

46、首选用户的信道增益小于所述noma子信道的用户集中已加入用户的信道增益的最小值与所述预设阈值的差值。

47、在本公开的一种实现方式中，所述子信道分配模块中对本轮次选出的所述首选用户进行子信道分配之前，还被配置为：

48、检测是否存在多个子信道的首选用户同一的情况；

49、若存在多个子信道的首选用户同一的情况，则确定所述多个子信道中是否存在空信道；

50、若所述多个子信道中存在所述空信道，则将所述首选用户加入所述空信道的用户集中；

51、若所述多个子信道中不存在所述空信道，则提示所述首选用户从所述多个子信道中选择信道增益最优的子信道。

52、在本公开的一种实现方式中，所述oma子信道上多个用户采用tdma方案进行任务卸载；和/或，

53、所述noma子信道上多个用户采用远近配对方案进行任务卸载，或者，采用混合noma方案进行任务卸载。

54、第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如第一方面任一项所述的方法。

55、第四方面，本公开实施例中提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的方法。

56、第五方面，本公开实施例提供了一种芯片，芯片包括处理器，该处理器用于调用存储器中的计算机程序，以执行上述多用户多信道系统中的任务卸载能耗优化方法的方法步骤。

57、本公开实施例提供的技术效果可以包括以下有益效果：

58、根据本公开实施例提供的技术方案，多用户多信道系统中的任务卸载能耗优化方法，所述多用户多信道系统包括多个子信道，所述多个子信道包括oma子信道以及noma子信道；所述任务卸载能耗优化方法包括：构建多用户多信道系统的能耗优化模型；其中，所述能耗优化模型以最小化任务卸载总能耗为优化目标，满足卸载时间分配约束，任务量约束，发送功率约束以及信道分配约束的条件；在所述信道分配约束的条件下进行子信道分配，并且分配在同一noma子信道的用户集中所有用户的信道增益差值的最小值大于预设阈值；其中，所述信道分配约束为每一用户分配一个子信道；在所述卸载时间分配约束，任务量约束以及发送功率约束的条件下，求解所述优化目标，得到所述能耗优化模型的时间分配最优解和功率分配最优解。上述技术方案中系统中同时存在oma子信道以及noma子信道，通过设置信道分配约束，并在进行子信道分配时控制分配在同一noma子信道的用户集中所有用户的信道增益差值的最小值大于预设阈值，该策略限制了加入noma子信道的用户数量，未能加入noma子信道的用户集的用户可以加入oma子信道的用户集中，因此多用户可以采用noma方案或者oma方案进行任务卸载，所提出的卸载策略更加具有灵活性，并且由于减少了noma子信道中的用户数量，还降低了接收机解码的复杂度。该策略还保证了执行noma方案的用户总是具有一定的信道增益差，因此可以保证用户的链路速率，有利于降低卸载指定任务的能耗。在信道分配后，通过求解优化目标，得到能耗优化模型的时间分配最优解和功率分配最优解，根据信道分配结果，时间分配最优解和功率分配最优解分配计算资源，优化资源分配策略，减少了任务卸载总能耗，为mec系统提供了一种更加节能且高效的卸载方案。

59、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。