基于双边缘计算的B5G星地网络架构及计算卸载算法研究

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传统的卫星通信网络有传输时延大,频谱资源少等缺点,且在通信过程中一般只扮演中继站的角色,其本身并没有数据处理的能力,也无法满足时延敏感或者能耗敏感型业务的发展。考虑到上述传统卫星网络的不足之处,基于移动边缘计算的实际应用环境,提出将移动边缘计算环境架设到低轨卫星网络中,并结合星地一体化技术,形成基于双边缘计算的B5G星地网络架构,从而满足各类新兴业务应用需求。通过在卫星端设置边缘计算节点,能够使业务在更靠近用户的网络中进行计算,可以减少传输时延,且降低了传输的带宽能耗成本。在一定程度上缓解了中心云计算中心的处理压力。一方面,提出了一种适用于B5G星地网络的双边缘计算网络架构。考虑到用户日益增长的服务需求,设计了一种分别在地面端与低轨卫星端架设边缘计算服务器的边缘网络架构,该架构相较于单独的地面网络架构或卫星网络架构其覆盖率及稳定性更高。基于分层理念,将该网络架构主要分为以下四层:服务与应用层、编排与控制层、虚拟资源层、基础资源层。并利用轻量级虚拟化技术、虚拟交换机等技术对该架构进行仿真实现。为了测试该双边缘计算架构的性能,通过搭建仿真平台,对于响应时间,带宽资源以及下载速度三个性能指标进行测试。实验结果表明,本文设计的基于双边缘计算的B5G星地网络架构比传统云计算架构下载速度提升将近40%,且节省了将近45%的带宽,响应时延则节约了将近50%的时间。另一方面,为解决双边缘计算架构中多用户多服务器场景下的计算卸载问题,设计了一种基于博弈论的计算卸载方法。针对卸载调度下的卸载决策与计算资源的分配等问题,将该问题转化为基于博弈论的优化问题。并设定以时延与能耗联合优化的目标函数,从功能上将该问题分解为计算卸载决策优化与计算资源优化问题。对于计算卸载决策优化问题,利用博弈论思想将该问题转化为非合作博弈问题,证明可得该博弈存在纳什均衡,纳什均衡状态下所有用户的更新决策集对于整体系统的性能有最大提升。计算资源优化问题观察可得为凸优化问题,通过拉格朗日乘子法可得到计算资源的最佳分配空间集。本文选用模拟退火算法、贪婪算法及局部搜索算法与提出的基于博弈论的卸载算法进行对比。通过改变目标小区的用户数可以发现基于博弈论算法的平均效用函数值相较于模拟退火算法、局部搜索算法及贪婪算法分别提升了11%、35%和59%,且当用户数达到系统承载阈值时,基于博弈论算法的资源利用率也是最高的。而且当任务数据大小不断增加时,基于博弈论算法的平均目标函数值下降最为平缓,说明该算法对于大计算量任务的抗压能力极强,相较于模拟退火算法及局部搜索算法分别提升了31%和74%的性能。通过上述的仿真结果可知,基于博弈论的计算卸载算法相较于传统算法表现更优。
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