本發(fā)明屬于通信網(wǎng)，具體涉及一種基于mbs輔助的復(fù)雜路況非勻速車輛任務(wù)卸載方法。

背景技術(shù)：

1、近年來，蜂窩車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)(cellular?vehicle?to?everything，c-v2x)憑借在通信范圍、抗干擾性等方面的優(yōu)異性能，逐漸在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。c-v2x通過直連通信和蜂窩通信兩種方式，支持車輛到車輛(vehicle?to?vehicle，v2v)、車輛到基礎(chǔ)設(shè)施(vehicle?to?infrastructure，v2i)的通信，使車輛能夠通過直連通信或者宏基站轉(zhuǎn)發(fā)的方式將任務(wù)卸載至其他車輛。

2、現(xiàn)有關(guān)于車輛邊緣網(wǎng)絡(luò)計算卸載的研究主要基于車輛速度、方向恒定的場景，卸載任務(wù)的調(diào)度和資源分配策略難以滿足實際應(yīng)用場景的需要，如：大型交通樞紐、復(fù)雜互通式立交等場景下，車輛行駛速度與軌跡的變化可能會造成網(wǎng)絡(luò)連通狀態(tài)的快速無序變化，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)資源利用率的下降和用戶服務(wù)體驗的惡化。

3、針對上述問題，本發(fā)明提出一種基于mbs輔助的復(fù)雜路況非勻速車輛任務(wù)卸載方法。該方法中宏基站(macro?base?station，mbs)根據(jù)任務(wù)車輛的卸載請求和車輛網(wǎng)絡(luò)中可用計算資源分布，為每個子任務(wù)尋找候選卸載車輛集合。根據(jù)任務(wù)車輛與候選卸載車輛之間鏈路狀態(tài)的變化規(guī)律，為每個子任務(wù)選擇本地(local)或車輛到車輛(v2v)或車輛到基礎(chǔ)設(shè)施到車輛(v2i2v)卸載模式，并建立相應(yīng)的候選卸載通路集合，構(gòu)建可行的卸載決策，并運(yùn)用模擬退火算法進(jìn)行迭代優(yōu)化，從而有效提高任務(wù)完成率，降低系統(tǒng)單位任務(wù)時延。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明旨在解決以上現(xiàn)有技術(shù)的問題。提出一種基于mbs輔助的復(fù)雜路況非勻速車輛任務(wù)卸載方法。本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

2、一種基于mbs輔助的復(fù)雜路況非勻速車輛任務(wù)卸載方法，其包括以下步驟：

3、101、采用模擬退火算法建立車輛網(wǎng)絡(luò)任務(wù)卸載優(yōu)化模型，設(shè)任務(wù)車輛i*的卸載請求j＝{j}，其中，j為并行子任務(wù)，卸載決策向量和最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值分別為ψ＝(ψj|j∈j)、t*，其中，ψj為子任務(wù)j的卸載通路，初始化當(dāng)前溫度tcur、終止溫度tend、溫度冷卻系數(shù)ε和卸載決策向量的最大迭代次數(shù)ηmax，令迭代計數(shù)變量η＝0，臨時集合j′＝j(luò)；

4、102、如果從集合j′中取出第一個元素j，根據(jù)子任務(wù)j的數(shù)據(jù)量aj、計算復(fù)雜度cj，建立候選卸載通路集合pj＝{pj,k}，其中，pj,k為子任務(wù)j的一條代號為k的候選卸載通路，跳轉(zhuǎn)到步驟102，否則，跳轉(zhuǎn)到步驟103；

5、103、從每一個集合pj|j∈j中任意選擇一條通路pj,k初始化卸載決策向量計算目標(biāo)函數(shù)值t，初始化當(dāng)前解的目標(biāo)函數(shù)值tcur＝t，最優(yōu)解的目標(biāo)函數(shù)值t*＝t，最優(yōu)卸載決策ψbest＝ψ，令臨時集合

6、104、令迭代計數(shù)變量η＝η+1，如果η≤ηmax，令臨時集合j″＝j(luò)-j′，計數(shù)變量其中，ω為比例系數(shù)，跳轉(zhuǎn)到步驟105，否則，跳轉(zhuǎn)到步驟108；

7、105、令n＝n-1，如果n≥0，從集合j″中隨機(jī)取出子任務(wù)j加入臨時集合j′，并從候選卸載通路集合pj中隨機(jī)選擇通路pj,k，令子任務(wù)j的卸載通路ψj＝pj,k，跳轉(zhuǎn)到步驟105，否則，跳轉(zhuǎn)到步驟106；

8、106、計算目標(biāo)函數(shù)值t，如果t＜t*，令當(dāng)前解的目標(biāo)函數(shù)值tcur＝t，最優(yōu)解的目標(biāo)函數(shù)值t*＝t，最優(yōu)卸載決策ψbest＝ψ，跳轉(zhuǎn)到步驟104，否則，跳轉(zhuǎn)到步驟107；

9、107、計算卸載決策向量ψ的接收概率并產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)如果令當(dāng)前解的目標(biāo)函數(shù)值tcur＝t，最優(yōu)解的目標(biāo)函數(shù)值t*＝t，最優(yōu)卸載決策ψbest＝ψ，跳轉(zhuǎn)到步驟104，否則，跳轉(zhuǎn)到步驟104；

10、108、更新當(dāng)前溫度tcur＝ε·tcur，如果tcur＞tend，令迭代計數(shù)變量η＝0，跳轉(zhuǎn)到步驟104，否則，跳轉(zhuǎn)到步驟109；

11、109、輸出最優(yōu)卸載決策ψbest，步驟結(jié)束。

12、進(jìn)一步的，所述步驟102中為子任務(wù)j建立候選卸載通路集合pj＝{pj,k}，具體包括以下步驟：

13、1)根據(jù)車輛網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，初始化全體車輛集合i＝{i}，其中i為任意車輛，候選卸載車輛集合子任務(wù)j的候選卸載通路集合任務(wù)最大卸載容忍時延tmax；

14、2)如果從集合i中取出第一個元素i，根據(jù)子任務(wù)j的數(shù)據(jù)量aj、計算復(fù)雜度cj，計算在tmax時間內(nèi)車輛i需為子任務(wù)j分配的最小計算資源跳轉(zhuǎn)到步驟3)，否則，跳轉(zhuǎn)到步驟4)；

15、3)如果車輛i的剩余可用計算資源fir大于等于將車輛i加入候選卸載車輛集合i′，跳轉(zhuǎn)到步驟2)，否則，跳轉(zhuǎn)到步驟2)；

16、4)如果從集合i′中取出第一輛車i，計算車載資源公平分配下候選卸載車輛i需為子任務(wù)j分配的計算資源ffr，令候選卸載車輛i為子任務(wù)j分配的計算資源fi,j＝∞，跳轉(zhuǎn)到步驟5)，否則，跳轉(zhuǎn)到步驟11)；

17、5)如果i＝i*，令卸載模式model＝local，候選卸載車輛i為子任務(wù)j分配的計算資源跳轉(zhuǎn)到步驟10)，否則，跳轉(zhuǎn)到步驟6)；

18、6)如果任務(wù)車輛i*與候選卸載車輛i間的距離di*,i小于等于車輛的有效通信距離d，令卸載模式model＝v2v，計算任務(wù)車輛i*與候選卸載車輛i的鏈路持續(xù)時間τi*,i，根據(jù)在v2v卸載模式下子任務(wù)j傳輸至候選卸載車輛i的上傳時延候選卸載車輛i沿原路回傳結(jié)果的預(yù)計回傳時延其中，r為鏈路傳輸速率，σj為子任務(wù)j的上傳與回傳數(shù)據(jù)量的比值，計算在時間內(nèi)候選卸載車輛i最少需為子任務(wù)j分配的計算資源跳轉(zhuǎn)到步驟7)，否則，跳轉(zhuǎn)到步驟8)；

19、7)如果令候選卸載車輛i為子任務(wù)j分配的計算資源跳轉(zhuǎn)到步驟8)，否則，跳轉(zhuǎn)到步驟8)；

20、8)令卸載模式model＝v2i2v，根據(jù)在v2i2v卸載模式下子任務(wù)j傳輸至候選卸載車輛i的上傳時延候選卸載車輛i沿原路回傳結(jié)果的預(yù)計回傳時延計算在tmax時間內(nèi)候選卸載車輛i最少需為子任務(wù)j分配的計算資源如果跳轉(zhuǎn)到步驟9)，否則，跳轉(zhuǎn)到步驟10)；

21、9)如果令候選卸載車輛i為子任務(wù)j分配的計算資源跳轉(zhuǎn)到步驟10)，否則，跳轉(zhuǎn)到步驟10)；

22、10)如果fi,j≠∞，將fi,j對應(yīng)的候選卸載通路pj,k加入候選卸載通路集合pj，跳轉(zhuǎn)到步驟4)，否則，跳轉(zhuǎn)到步驟4)；

23、11)輸出候選卸載通路集合pj，步驟結(jié)束。

24、進(jìn)一步的，所述步驟2)中在tmax時間內(nèi)車輛i需為子任務(wù)j分配的最小計算資源計算方法如公式(1)所示：

25、

26、公式(1)中，aj表示子任務(wù)j的數(shù)據(jù)量，cj表示子任務(wù)j的計算復(fù)雜度，tmax表示任務(wù)最大卸載容忍時延。

27、進(jìn)一步的，所述步驟4)中車載資源公平分配下候選卸載車輛i需為子任務(wù)j分配的計算資源ffr的計算方法如公式(2)所示：

28、

29、公式(2)中，fi表示車輛i的總計算資源，|i*|表示任務(wù)車輛總數(shù)，|jmax表示每個卸載請求最多含有的子任務(wù)個數(shù)，|i|表示全體車輛總數(shù)。

30、進(jìn)一步的，所述步驟6)中任務(wù)車輛i*與候選卸載車輛i間的距離鏈路持續(xù)時間τi*,i和在時間內(nèi)候選卸載車輛i最少需為子任務(wù)j分配的計算資源的值分別由公式(3)、公式(4)和公式(5)計算獲得：

31、

32、公式(3)中，(xi,yi)分別表示當(dāng)前任務(wù)車輛i*與候選卸載車輛i的位置坐標(biāo)，公式(4)中，d表示車輛的有效通信距離，μmax表示車輛最大行駛速度，γi分別表示方向變化后，任務(wù)車輛i*與候選卸載車輛i的行駛方向與x軸正方向的夾角，計算方式如公式(6)所示：

33、

34、公式(6)中，αi分別表示任務(wù)車輛i*與候選卸載車輛i的當(dāng)前行駛方向與x軸正方向的夾角，β表示任務(wù)車輛i*與候選卸載車輛i從當(dāng)前行駛方向轉(zhuǎn)變?yōu)楸诚蛐旭倳r的角度變化量，計算方法如公式(7)所示：

35、

36、公式(7)中，θ表示車輛的瞬時最大轉(zhuǎn)向角度。

37、進(jìn)一步的，所述步驟8)中在v2i2v卸載模式下，tmax時間內(nèi)候選卸載車輛i最少需為子任務(wù)j分配的計算資源的計算方法如公式(8)所示：

38、

39、進(jìn)一步的，所述步驟103中目標(biāo)函數(shù)值t的計算方法如公式(9)所示：

40、

41、公式(9)中，表示子任務(wù)j沿通路pj,k卸載至候選卸載車輛i上的卸載完成時延，計算方法如公式(10)所示，為二進(jìn)制變量，表示子任務(wù)j是否沿通路pj,k卸載至pj,k的最后一個節(jié)點車輛i，如果是，令否則，令計算方法如公式(11)所示：

42、

43、公式(9)中，表示子任務(wù)j沿通路pj,k傳輸至候選卸載車輛i的上傳時延，表示子任務(wù)j沿通路pj,k原路回傳結(jié)果的回傳時延。

44、進(jìn)一步的，所述步驟107中卸載決策向量ψ的接收概率的計算方法如公式(12)所示：

45、

46、本發(fā)明的優(yōu)點及有益效果如下：

47、本發(fā)明公開一種基于mbs輔助的復(fù)雜路況非勻速車輛任務(wù)卸載方法。現(xiàn)有關(guān)于車輛網(wǎng)絡(luò)任務(wù)卸載問題的研究，通常只考慮車輛以恒定速度、方向行駛，未考慮到大型交通樞紐或復(fù)雜立交環(huán)境中，車輛速度與方向?qū)崟r變化的問題。針對以上問題，本發(fā)明提出一種基于mbs輔助的復(fù)雜路況非勻速車輛任務(wù)卸載方法。該方法中mbs根據(jù)任務(wù)車輛的卸載請求和車輛網(wǎng)絡(luò)中可用計算資源分布，為每個子任務(wù)尋找候選卸載車輛集合，根據(jù)任務(wù)車輛與候選卸載車輛的鏈路連接狀態(tài)，為各子任務(wù)選擇本地或v2v或v2i2v卸載模式，建立相應(yīng)的候選卸載通路集合，構(gòu)建可行卸載決策，并通過模擬退火算法對卸載決策進(jìn)行迭代優(yōu)化，從而有效提高任務(wù)完成率，降低系統(tǒng)單位任務(wù)時延。