面向低轨卫星的移动边缘计算卸载策略研究

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目前,第五代(5th Generation,5G)移动通信网络已经投入商用,第六代(6th Generation,6G)移动通信网络的研究已经在学术界展开。6G具有广域覆盖的特性,将覆盖沙漠、森林、海洋等偏远地区,有望实现全球无缝覆盖的愿景。另一方面,面向6G,无论是通信业务热点区域还是稀疏区域,业务的计算需求普遍存在。但是地面网络的部署受到经济收益和技术的制约,致使偏远地区的需求无法得到满足。此时低轨卫星移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)显得尤为重要,因此近年来在学术界和产业界获得了高度关注。在低地球轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星上部署MEC服务器增加了卫星发射成本和卫星运行时的能量消耗,因此在研究LEO卫星MEC的计算卸载问题时,会面临诸多挑战:MEC计算资源管理、任务调度、系统能量消耗和用户质量体验(Quality of Experience,Qo E)需求、应用分区等挑战。本文针对单接入-移动边缘计算(Single Access-Mobile Edge Computing,SA-MEC)场景的计算卸载问题展开研究。首先定义了SA-MEC场景下“轻负载”和“重负载”两个子场景,其次分别对这两个子场景的计算卸载问题展开研究。1.面向“轻负载”子场景,首先针对任务调度、MEC计算资源管理、系统能量消耗的挑战,建立了时延和能耗的系统花费模型,其次提出了一种基于博弈论的联合计算卸载和资源分配策略(Joint Computation Offloading and Resource Allocation Strategy based on Game Theory,JCORAS-GT),以此解决最优资源分配下的计算卸载问题,最后仿真结果表明,JCORAS-GT可以有效降低系统花费。2.面向“重负载”子场景,基于“轻负载”子场景,主要针对用户Qo E需求的挑战,建立了基于排队论的系统花费最小模型,该模型可以满足多种类型任务对时延和能耗差异化的需求,其次提出了一种基于改进蚁群算法的计算卸载策略(Computation Offloading Strategy based on Improved Ant Colony Algorithm,COS-IACA),该策略通过本地设备资源分配降低本地系统花费,同时采用改进蚁群算法寻找卸载任务最优排队顺序降低星上系统花费。最后仿真结果表明,COS-IACA可以有效降低系统花费。
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