CN115226156B 5g与卫星融合网络的任务卸载与资源优化方法及系统 （中国电力科学研究院有限公司）

5G与卫星融合网络的任务卸载与资源优化本发明公开了5G与卫星融合网络的任务卸将输配电设备长期平均能耗优化问题转化为单2输配电设备m设置有用于分别存储本地计算的任务、卸载至5G基站的任务和卸载至地球同步卫星GEO的任务的缓冲队列和所述数据传输模型用于计算数据传输速率，具体为：在每个输配电当时隙t时输配电设备m有任务传输至第n个5G基站进行计算时，根据香农公式得到数在时隙t时，当有任务选择卸载至地球同步卫星GEO计算时，通所述系统时延约束模型通过限制任务队列的平均时间长度以述任务队列包括任务的缓冲队列以及任务传输到5G基站的积压队列；所述能耗模型用于计算每个输配电设备本地计算能耗、通过输配电设任务卸载能耗和通过输配电设备向地球同步卫星GEO进行任务3配给输配电设备的计算能力受限于5G基站可用的计算资源，C3和C4表示每个输配电设备在将输配电设备长期平均能耗优化问题转化为单个时隙将所述单个时隙内能耗优化问题解耦为至少一个单独的子备与5G基站关联控制优化问题SP2和5G基站计算资源分配则将输配电设备m与目前5G基站n匹配的所有输配电设备进行比较，如果输配电设备m比最输配电设备与5G基站的一个稳定的匹配，则获得输配电设备与5G基站关联控制优化问题所述5G基站计算资源分配问题SP3的求解采用基于队列感知的目标函数最小化的5G基站计在每个5G基站中优先考虑队列最长的计算任务队列，满足初始化每个5G基站的计算资源，在每个5G基站中优先考虑能够实现最小SP3目标函数4根据以上两种计算资源分配方案的计算资源分配的权重因子，得到5G系统模型具体化模块：用于将预先构建的系统输配电设备m设置有用于分别存储本地计算的任务、卸载至5G基站的任务和卸载至地球同步卫星GEO的任务的缓冲队列和所述数据传输模型用于计算数据传输速率，具体为：在每个输配电当时隙t时输配电设备m有任务传输至第n个5G基站进行计算时，根据香农公式得到数在时隙t时，当有任务选择卸载至地球同步卫星GEO计算时，通所述系统时延约束模型通过限制任务队列的平均时间长度以述任务队列包括任务的缓冲队列以及任务传输到5G基站的积压队列；所述能耗模型用于计算每个输配电设备本地计算能耗、通过输配电设任务卸载能耗和通过输配电设备向地球同步卫星GEO进行任务5配给输配电设备的计算能力受限于5G基站可用的计算资源，C3和C4表示每个输配电设备在优化问题转化模块：用于将输配电设备长期平均能耗最优解求解模块：用于将所述单个时隙内能耗优化问题解耦为至少一个单独的子问所述最优解求解模块，具体用于将所述单个时隙内能耗优化问题解耦为三个独立的子问6络与卫星网络融合应用到输配电场景中，可以通过地面5G基站和地球同步卫星GEO为输配[0004]然而，实际的面向输配电场景的5G与卫星融合网络运行在一个随机的动态环境[0005]本发明的目的在于提供一种面向输配电场景的5G与卫星融合网络的任务卸载与7[0013]输配电设备m设置有用于分别存储本地计算的任务、卸载至5G基站的任务和卸载至地球同步卫星GEO的任务的缓冲队列和Gi0。[0015]当时隙t时输配电设备m有任务传输至第n个5G基站进行计算时，根据香农公式得到数据传输速率Rm(t)；当时隙t时输配电设备m有任务传输至地球同步卫星GEO进行计算备向5G基站进行任务卸载能耗和通过输配电设备向地球同步卫星GEO进行任务卸载能耗之8示分配给输配电设备的计算能力受限于5G基站可用的计算资源，C3和C4表示每个输配电设[0032]进一步地，所述输配电设备与5G基站关联控制优化问题SP2通过多对一匹配博弈隙t时输配电设备与5G基站的一个稳定的匹配，则获得输配电设备与5G基站关联控制优化[0037]进一步地，所述5G基站计算资源分配问题SP3的求解采用基于队列感知的目标函[0039]初始化每个5G基站的计算资源，在每个5G基站中优先考虑能够实现最小SP3目标9[0047]输配电设备m设置有用于分别存储本地计算的任务、卸载至5G基站的任务和卸载示分配给输配电设备的计算能力受限于5G基站可用的计算资源，C3和C4表示每个输配电设员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范[0067]一种面向输配电场景的5G与卫星融合网络的任务卸载与资源优化方法，如图1所执行，即本地计算si,o(bits)、卸载至5G基每个输配电设备有三个足够大的任务缓冲队列和来存储用于[0075]在每个输配电设备配备有两个通信接口，分别与5G基站和地球同步卫星GEO进行和通过输配电设备地球同步卫星GEO进行任1表示每个输配电设备的任务分配限制。C2表示分配给输配电设备的计算能力受限于5G基站可用的计算资源。C3和C4说明每个输配电设备在每个时隙中最多只[0094]基于Lyapunov优化理论，将长期的能耗优化问题转化为单个时隙内能耗优化问[0101]在每个时隙中，每个输配电设备在5G基站集合中优先选择具有最高信噪比的信[0105]第四步：当没有阻塞对或所有参与者(输配电设备和5G基[0108]在求解5G基站计算资源分配问题SP3时，提出一种基于队列感知的目标函数最小个5G基站和M个输配电设备，所述任务分割模型用于将每个时隙输配电设备m生成的Am(t)[0116]输配电设备m设置有用于分别存储本地计算的任务、卸载至5G基站的任务和卸载示分配给输配电设备的计算能力受限于5G基站可用的计算资源，C3和C4表示每个输配电设的子问题，分别为输配电设备任务分割问题SP1、输配电设备与5G基站关联控制优化问题现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0129]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以