本發(fā)明涉及無線能量收集與數(shù)據(jù)計算任務(wù)卸載、資源分配，更具體的說是涉及基于高鐵車地通信場景的低復(fù)雜度計算卸載方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、高速鐵路作為一種便捷、綠色的公共交通系統(tǒng)，發(fā)展迅速，將成為許多國家全球鐵路運輸?shù)奈磥碲厔?，而隨著新型智能科技技術(shù)的發(fā)展，必將從信息化高鐵邁向智能化高鐵。

2、為了確保高鐵運行的可靠安全，智能高鐵通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來對高鐵系統(tǒng)中不同的設(shè)施和設(shè)備、高鐵列車運行狀態(tài)和周圍環(huán)境進行實時監(jiān)視，實現(xiàn)對緊急情況的及時發(fā)現(xiàn)和有效處理，以達到提高運行安全性的目的。

3、但是，隨著無線感知設(shè)備持續(xù)增多，能量持續(xù)供應(yīng)問題成為無線感知網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的瓶頸，限制了傳感器的大規(guī)模部署；同時，由于傳感器計算資源有限，不僅要考慮能量受限問題，許多傳感器涉及到列車安全信息的識別、計算等時延敏感型任務(wù)，與此契合，移動邊緣計算mec已經(jīng)成為一種很有前途的范例，可以通過在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署具有計算處理能力的節(jié)點，以更接近用戶，從而減少核心網(wǎng)絡(luò)的負載和數(shù)據(jù)傳輸延遲，但在高鐵場景中，關(guān)于mec和列車-地面通信系統(tǒng)的結(jié)合的工作非常有限；另外，由于車廂金屬屏蔽線導致信號傳輸大大衰減。

4、目前國內(nèi)外很少研究在高鐵場景下為傳感器供能且與傳感器數(shù)據(jù)任務(wù)卸載進行聯(lián)合設(shè)計，展開傳感器任務(wù)卸載和資源分配的研究。

5、因此，如何解決傳感器節(jié)點能量和計算資源受限問題以及卸載策略問題，并優(yōu)化無線傳感器系統(tǒng)效能，是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供了一種基于高鐵車地通信場景的低復(fù)雜度計算卸載方法及系統(tǒng)以解決背景技術(shù)中提到的部分技術(shù)問題。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

3、一種基于高鐵車地通信場景的低復(fù)雜度計算卸載方法，包括以下步驟：

4、s1.構(gòu)建基于高鐵數(shù)據(jù)任務(wù)卸載通信一體化系統(tǒng)架構(gòu)，包括多個基站和車廂子網(wǎng)絡(luò)，每個子網(wǎng)絡(luò)包括一個接入節(jié)點ap和多個無源傳感器，在每一個子網(wǎng)內(nèi)，基于正交頻分復(fù)用隨機接入實現(xiàn)組網(wǎng)，每個子網(wǎng)內(nèi)的各傳感器與子網(wǎng)接入點ap進行交互，再與基站建立連接；

5、s2.確定各子網(wǎng)范圍內(nèi)的ap與傳感器間的能量傳輸協(xié)議，采用分段非線性模型對無線能量傳輸過程進行表述，獲取在各車廂內(nèi)的各傳感器的接收功率，子網(wǎng)接入節(jié)點ap發(fā)射射頻信號，傳感器進行能量收集，各傳感器選擇計算任務(wù)卸載到一個基站計算或者執(zhí)行傳感器本地計算；

6、s3.建立各節(jié)點數(shù)據(jù)任務(wù)卸載數(shù)學模型，包括傳感器本地計算模型、車廂內(nèi)數(shù)據(jù)任務(wù)卸載模型、車廂外數(shù)據(jù)任務(wù)卸載模型和基站計算卸載任務(wù)模型，并通過各節(jié)點數(shù)據(jù)任務(wù)卸載數(shù)學模型計算獲取傳感器進行基站計算和本地計算的任務(wù)計算的時間和消耗能量；

7、s4.基于系統(tǒng)中傳感器任務(wù)計算的時間和消耗能量的加權(quán)和最小化，構(gòu)建總體優(yōu)化目標函數(shù)；

8、s5.將總體優(yōu)化目標分解為各子網(wǎng)接入點ap的功率分配優(yōu)化目標、基站計算資源分配優(yōu)化目標與傳感器任務(wù)卸載決策優(yōu)化目標，并求解各優(yōu)化目標的優(yōu)化變量；

9、s6.設(shè)計聯(lián)合優(yōu)化算法，對各優(yōu)化變量進行交替優(yōu)化更新，求解系統(tǒng)最優(yōu)配置，獲得最優(yōu)任務(wù)卸載策略。

10、優(yōu)選的，步驟s2中，對無線能量傳輸過程進行數(shù)學表述的具體內(nèi)容為：

11、采用分段非線性能量采集模型，計算在第n個車廂內(nèi)的第m個傳感器的接收功率為：

12、

13、其中，εn，m∈(0，1]為轉(zhuǎn)化因子，pn為第n個ap對其車廂內(nèi)傳感器的發(fā)射功率，hn，m為第n個ap與第m個傳感器之間的信道增益，pth為第m個傳感器可獲得的峰值功率。

14、優(yōu)選的，步驟s3中建立的傳感器本地計算模型具體為：

15、傳感器m在本地執(zhí)行任務(wù)時，完成任務(wù)時間為：

16、

17、傳感器m在局部執(zhí)行任務(wù)tm時的能量消耗為：

18、

19、其中，cm為工作負載，即完成任務(wù)的計算量，為傳感器的局部計算能力，κ為取決于芯片架構(gòu)的能量系數(shù)。

20、優(yōu)選的，步驟s3中建立的車廂內(nèi)數(shù)據(jù)任務(wù)卸載模型具體為：

21、傳感器傳輸上傳數(shù)據(jù)的功率為：

22、

23、其中，剩余的能量(1-αn，m)pn，m被背景噪聲和自干擾抵消，αn，m∈(0，1]為一個ps常數(shù)，pn，m為第n個車廂內(nèi)的第m個傳感器的接收功率，u為傳感器的集合，n為車廂的集合；

24、傳感器在第一跳時將數(shù)據(jù)發(fā)送到第k個基站bsk時的可實現(xiàn)率為：

25、

26、其中，w為將操作頻帶b劃分為m個相等的子頻帶的大小，表示傳感器m通過子頻帶j連接到第n個接入點apn的第一跳信噪比，第一跳為計算任務(wù)從傳感器m到接入點ap的傳輸；

27、

28、其中，為子頻帶j上第n個接入點apn與第m個傳感器之間的信道增益，gt(m，n，j)、gr(m，n，j)分別為從傳感器m到第n個接入點apn的定向天線的發(fā)射增益、接收增益，βpn為殘差si值，β為接入點的si抵消水平，是非負參數(shù)，pn為第n個接入點apn的發(fā)射功率，即對車廂內(nèi)傳感器輻射無線射頻的發(fā)射功率，σ2為背景噪聲方差；

29、步驟s3中建立的車廂外數(shù)據(jù)任務(wù)卸載模型具體為：

30、傳感器m在第二跳時將數(shù)據(jù)發(fā)送到第k個基站bsk時的可實現(xiàn)率為：

31、

32、其中，將接入點ap到基站的傳輸稱為第二跳，為子頻帶j上第n個接入點apn與第k個基站之間的信道增益，αk，n遵循小尺度衰落分布，為大尺度衰落，gt(n，k，j)、gr(n，k，j)分別為從第n個接入點apn到第k個基站bsk的定向天線的發(fā)射增益、接收增益，k＝{1，2，…，k}為基站的集合；信噪比分母處的第一項是在同一子頻帶上與其他基站相關(guān)的所有傳感器累積的同一子頻帶內(nèi)干擾，σ2為背景噪聲方差，為多普勒頻移；

33、可用的數(shù)據(jù)速率取決于第一和第二跳數(shù)據(jù)速率中較小的一個：

34、

35、則，傳感器在上行鏈路中發(fā)送其任務(wù)輸入時的發(fā)射時間為：

36、

37、其中，dm為將程序執(zhí)行從本地傳感器傳輸?shù)交舅璧妮斎霐?shù)據(jù)量，為任務(wù)卸載變量，表示任務(wù)tm從傳感器m被卸載到子頻帶j上的第k個基站，。

38、優(yōu)選的，建立的基站計算卸載任務(wù)模型具體為：

39、任務(wù)在基站上的執(zhí)行時間為：

40、

41、其中，{fmk，k∈k}為計算資源分配策略，fmk[cycles/s]＞0，為第k個基站bsk分配給從傳感器m∈uk卸載的任務(wù)tm的計算資源量，即為計算資源分配策略的矩陣中的元素；

42、

43、其中，fk為計算速率，量化為每個基站提供的在關(guān)聯(lián)傳感器之間共享的計算資源，uk為卸載到第k個基站的所有傳感器的集合。

44、優(yōu)選的，步驟s3中，通過各節(jié)點數(shù)據(jù)任務(wù)卸載數(shù)學模型計算獲取傳感器進行基站計算和本地計算的任務(wù)計算的時間和消耗能量的具體內(nèi)容為：

45、根據(jù)傳感器本地計算模型，計算獲取傳感器執(zhí)行本地計算的完成時間和能量消耗；

46、根據(jù)車廂內(nèi)數(shù)據(jù)任務(wù)卸載模型，計算獲取傳感器在第一跳時將數(shù)據(jù)發(fā)送到基站時的部分功率和可實現(xiàn)率；

47、根據(jù)車廂外數(shù)據(jù)任務(wù)卸載模型，計算獲取傳感器在第二跳時將數(shù)據(jù)發(fā)送到基站時的可實現(xiàn)率，計算任務(wù)從傳感器到ap的傳輸稱為第一跳，將ap到基站的傳輸稱為第二跳；

48、根據(jù)第一和第二跳數(shù)據(jù)速率獲取可用的數(shù)據(jù)速率，并計算傳感器在上行鏈路中發(fā)送任務(wù)輸入數(shù)據(jù)時的發(fā)射時間；

49、根據(jù)基站計算卸載任務(wù)模型，基于基站的計算資源分配策略，計算獲取任務(wù)在基站上的執(zhí)行時間。

50、優(yōu)選的，步驟s4中，構(gòu)建的總體優(yōu)化目標為：

51、

52、其中，為所有傳感器卸載效用的加權(quán)和，χ為任務(wù)卸載策略集合、p為各子網(wǎng)接入點ap的功率分配矩陣、f為基站計算資源分配矩陣，λm∈(，0]，為指定資源提供者對傳感器m的偏好；

53、傳感器m的卸載目標函數(shù)為：

54、

55、其中，0≤k1≤1表示指定傳感器在本地執(zhí)行時對處理延遲的偏好，1-ki為指定傳感器在本地執(zhí)行時對能量消耗的偏好，k2傳感器m在卸載任務(wù)時所經(jīng)歷的總延遲的偏好，1-k2為傳感器m由于上傳傳輸而造成的能耗的偏；

56、傳感器m在卸載任務(wù)時所經(jīng)歷的總延遲為：

57、

58、傳感器m由于上傳傳輸而造成的能耗為：

59、

60、優(yōu)選的，各子網(wǎng)接入點ap的功率分配優(yōu)化目標為：

61、

62、其中，θmk為引入新變量，為同一子頻帶上與其他基站相關(guān)的所有傳感器累積的同一子頻帶內(nèi)干擾近似值；

63、基于求解擬凸優(yōu)化問題，求得優(yōu)化后的各子網(wǎng)ap的功率分配矩陣p*；

64、計算資源分配優(yōu)化目標為：

65、

66、基于求解凸優(yōu)化問題，求得優(yōu)化后的任務(wù)卸載策略集合f*；

67、任務(wù)卸載分配優(yōu)化目標為：

68、

69、其中，p*為給定的接入點功率分配矩陣，f*為給定的計算資源分配矩陣；

70、基于啟發(fā)式任務(wù)調(diào)度算法，求得優(yōu)化后的基站計算資源分配矩陣χ。

71、優(yōu)選的，步驟s6的具體內(nèi)容為：

72、s61.設(shè)定最大優(yōu)化次數(shù)與收斂閾值，給定信道模型、傳感器的卸載數(shù)據(jù)量、傳感器本地計算頻率，車速等信息；

73、s62.設(shè)置各子網(wǎng)接入點ap的功率分配矩陣p、基站計算資源分配矩陣f、任務(wù)卸載策略集合χ的初值；

74、s63.通過二分法算法在可行域內(nèi)進行功率分配矩陣p的最優(yōu)值搜索，獲得p*，并更新公共參數(shù)；

75、s64.在新的公共參數(shù)下優(yōu)化基站計算資源分配矩陣f，獲得f*，并更新公共參數(shù)；

76、s65.在新的公共參數(shù)下優(yōu)化任務(wù)卸載策略集合χ，獲得χ℃，并更新公共參數(shù)；

77、s66.重復(fù)步驟s62-s65直至兩次優(yōu)化差值小于收斂閾值或達到最大優(yōu)化次數(shù)，獲得最終的p*、f*和x*，即為最優(yōu)任務(wù)卸載策略。

78、一種基于高鐵車地通信場景的低復(fù)雜度計算卸載系統(tǒng)，基于所述的一種基于高鐵車地通信場景的低復(fù)雜度計算卸載方法，包括若干基站、若干車廂子網(wǎng)絡(luò)，無線能量傳輸獲取模塊、節(jié)點數(shù)據(jù)任務(wù)卸載計算模塊、優(yōu)化目標分解計算模塊和聯(lián)合優(yōu)化模塊；

79、每個車廂子網(wǎng)絡(luò)包括一個接入節(jié)點ap和多個無源傳感器，每個子網(wǎng)內(nèi)的各傳感器與子網(wǎng)接入點ap進行交互，再與基站建立連接，各傳感器選擇計算任務(wù)卸載到一個基站計算或者執(zhí)行傳感器本地計算；

80、無線能量傳輸獲取模塊，用于基于能量傳輸協(xié)議通過子網(wǎng)接入節(jié)點ap發(fā)射射頻信號收集能量，采用分段非線性模型獲取在各車廂內(nèi)的各傳感器的接收功率；

81、節(jié)點數(shù)據(jù)任務(wù)卸載計算模塊，用于通過傳感器本地計算模型、車廂內(nèi)數(shù)據(jù)任務(wù)卸載模型、車廂外數(shù)據(jù)任務(wù)卸載模型和基站計算卸載任務(wù)模型計算獲取傳感器進行基站計算和本地計算的任務(wù)計算的時間和消耗能量；

82、優(yōu)化目標分解計算模塊，用于將總體優(yōu)化目標分解為各子網(wǎng)接入點ap的功率分配優(yōu)化目標、基站計算資源分配優(yōu)化目標與傳感器任務(wù)卸載決策優(yōu)化目標，并求解各優(yōu)化目標的優(yōu)化變量；

83、聯(lián)合優(yōu)化模塊，用于通過聯(lián)合優(yōu)化算法，對各優(yōu)化變量進行交替優(yōu)化更新，求解系統(tǒng)最優(yōu)配置，獲得最優(yōu)任務(wù)卸載策略。

84、經(jīng)由上述的技術(shù)方案可知，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明公開提供了一種基于高鐵車地通信場景的低復(fù)雜度計算卸載方法及系統(tǒng)，具有以下優(yōu)點：

85、針對傳感器能量受限問題，通過高鐵上ap給傳感器進行供能，解決了傳感器能量有限問題；

86、充分考慮了多網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的其他子網(wǎng)絡(luò)傳感器同一子頻帶的干擾以及高鐵實際環(huán)境的多普勒效應(yīng)，所構(gòu)建的系統(tǒng)模型更加準確；

87、通過對各子網(wǎng)接入節(jié)點的功率分配、基站計算資源分配與傳感器任務(wù)卸載決策進行聯(lián)合設(shè)計，優(yōu)化無線傳感器任務(wù)卸載計算系統(tǒng)效能；

88、同時為多傳感器提供高效可靠的通信手段，可廣泛應(yīng)用于車聯(lián)網(wǎng)等各領(lǐng)域，具有實際應(yīng)用價值。