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车联网中基于移动边缘计算的内容感知分类卸载算法研究

赵海涛 朱银阳 丁仪 朱洪波

赵海涛, 朱银阳, 丁仪, 朱洪波. 车联网中基于移动边缘计算的内容感知分类卸载算法研究[J]. 电子与信息学报, 2020, 42(1): 20-27. doi: 10.11999/JEIT190594
引用本文: 赵海涛, 朱银阳, 丁仪, 朱洪波. 车联网中基于移动边缘计算的内容感知分类卸载算法研究[J]. 电子与信息学报, 2020, 42(1): 20-27. doi: 10.11999/JEIT190594
Haitao ZHAO, Yinyang ZHU, Yi DING, Hongbo ZHU. Research on Content-aware Classification Offloading Algorithm Based on Mobile Edge Calculation in the Internet of Vehicles[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2020, 42(1): 20-27. doi: 10.11999/JEIT190594
Citation: Haitao ZHAO, Yinyang ZHU, Yi DING, Hongbo ZHU. Research on Content-aware Classification Offloading Algorithm Based on Mobile Edge Calculation in the Internet of Vehicles[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2020, 42(1): 20-27. doi: 10.11999/JEIT190594

车联网中基于移动边缘计算的内容感知分类卸载算法研究

doi: 10.11999/JEIT190594
基金项目: 国家自然科学基金(61771252),江苏省自然科学基金面上项目(BK20171444),江苏省高校重点自然科学研究重大项目(18KJA510005),江苏省“六大人才高峰”B类资助项目(DZXX-041),江苏省科协青年科技人才托举工程资助培养项目,江苏省研究生科研创新计划项目(KYCX19_0949)
详细信息
    作者简介:

    赵海涛:男,1983年生,博士,副教授,研究方向为物联网与移动边缘计算

    朱银阳:男,1993年生,硕士,研究方向为移动边缘计算与资源优化

    丁仪:女,1995年生,硕士,研究方向为物联网路由优化和边缘计算

    朱洪波:男,1956年生,博士,教授,研究方向为移动通信与宽带无线技术、无线通信与电磁兼容

    通讯作者:

    赵海涛 zhaoht@njupt.edu.cn

  • 中图分类号: TP399

Research on Content-aware Classification Offloading Algorithm Based on Mobile Edge Calculation in the Internet of Vehicles

Funds: The National Natural Science Foundation of China (61771252), The Natural Science Foundation Project of Jiangsu Province (BK20171444), The University Natural Science Research Major Project of Jiangsu Province (18KJA510005), The "Six Talents High Peaks" Class B Funding Project of Jiangsu Province (DZXX-041), The Jiangsu Provincial Association for Science and Technology Talents Entrustment Project, Postgraduate Research & Practice Innovation Program of Jiangsu Province (KYCX19_0949)
  • 摘要: 随着智能交通的快速发展,车辆终端产生大量需要实时处理的数据消息,而在有限资源上的竞争将会增加消息处理的时延,且对终端设备造成很大的能量消耗。针对时延和能量损耗的均衡关系,该文提出一种基于移动边缘计算(MEC)的内容感知分类卸载算法。首先根据层次分析法对安全消息进行优先级划分,然后建立时延和能量损耗的最优任务卸载模型,通过给时延和能量损耗赋予不同的权重系数构造关系模型,并利用拉格朗日松弛法将非凸问题转化为凸问题,从而结合次梯度投影法和贪婪算法得到问题的可行解。性能评估结果表明,该算法在一定程度上改善了消息处理时延和能量损耗。
  • 图  1  系统架构

    图  2  时延与安全消息数目的关系

    图  3  能量损耗与安全消息数目的关系

    图  4  时延和能量损耗的关系

    图  5  平均时延和消息优先级的关系

    表  1  任务队列调度算法

     (1) 输入消息的数据大小、消息所需的CPU周期、截止期限要求
       和消息的优先级别${b_j}$, Cj, TjPj
     (2) for 边缘服务器中的每个安全消息Mj
     (3) if pj=3,则
     (4)  将消息Mj放置在QH队列中;
     (5)  构建层次分析矩阵A$ = {({a_{ij}})_{n \times n}}$;
     (6)  计算影响因素所对应的权重矢量$U_r^k$;
     (7)  根据层次分析矩阵获得其权重所对应的特征值
         ${{\varLambda}} {\rm{ = [}}{\lambda _1}, {\lambda _2},{\lambda _3}{{\rm{]}}^{\rm{T}}}$;
     (8)  通过${\mathbf{PV} }{\rm{ = } }\varDelta \times \varLambda $得到每个消息的优先级向量,即消息的
         优先级值;
     (9)  根据PV值的大小在QH队列中按顺序排列;
     (10) else if pj=2,则
     (11)  将消息Mi放置在QM队列中;
     (12)   重复步骤(4)—步骤(7);
     (13)   根据PV值的大小在QM队列中按顺序排列;
     (14) else if pj=1,则
     (15)   将消息Mj放置在QL队列中;
     (16)   重复步骤(4)—步骤(7);
     (17)   根据PV值的大小在QL队列中按顺序排列;
     (18) End if;
     (19) End for;
     (20) End
    下载: 导出CSV

    表  2  消息任务卸载策略

     (1) 输入:任务集$M$,边缘计算服务器集
       $I$,分配的通信带宽为wij,分配的计算速率由vij
     (2) 输出:分配系数$x$和目标函数值${z^ * }$;
     (3) for $i \in I$和$j \in M$;
     (4)  初始化拉格朗日乘数${\lambda ^0},{\lambda ^1},{\lambda ^2},{\lambda ^3}$,并根据式(11)求得传
         输功率${p_{i,j}}$;
     (5)  计算${W_{i,j}}$和${V_{i,j}}$,设${z^ * }$=0;
     (6)  if ${W_{i,j}} < {W_i}$和${V_{i,j}} < {V_i}$:
     (7)   $x$=1;
     (8)  else
     (9)   $x$=0;
     (10)  End if;
     (11)  利用$x$更新目标函数式(15);
     (12)  根据$g(\lambda )$的次梯度投影更新拉格朗日乘数,并利用
         KKT条件更新传输功率${p_{i,j}}$;
     (13) End for;
     (14) End。
    下载: 导出CSV
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    出版历程
    • 收稿日期:  2019-08-06
    • 修回日期:  2019-11-14
    • 网络出版日期:  2019-11-28
    • 刊出日期:  2020-01-21

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