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一种面向卫星网络的协同计算任务迁移方法及装置

文献发布时间：2023-06-19 09:40:06

技术领域

本发明涉及一种卫星通信和边缘计算领域，特别是一种面向卫星网络的协同计算任务迁移方法及装置。

背景技术

随着移动宽带通信的快速发展，对高数据速率和计算密集型应用的需求越来越大。为了向偏远地区、灾区或空中和海上用户提供服务，卫星网络可作为地面5G网络的补充，为全球用户提供宽带、无处不在和可靠覆盖的强大解决方案。另一方面，由于移动设备的计算能力和电池容量有限，在本地执行计算密集型应用存在困难。为了解决这一问题，移动边缘计算(MEC)已经成为扩展移动设备性能的潜在解决方案之一，它可以通过将计算卸载到MEC服务器？来降低移动设备的能耗和任务执行时延。

尽管目前已对MEC进行了广泛的研究，但对MEC在卫星网络中应用的研究还很不足。为了充分发挥卫星通信能力、延长移动设备的电池寿命，计算任务迁移和资源分配的联合优化是必不可少的。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种面向卫星网络的协同计算任务迁移方法及装置。

本发明的技术解决方案是：

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种面向卫星网络的协同计算任务迁移方法，包括：

获取终端、边缘服务器和云服务器的配置参数；

根据所述配置参数，确定所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器计算单个比特的数据所需的目标时间和目标能量；

根据预先建立的通信与边缘计算模型、各所述目标时间和各所述目标能量，构建协同任务对应的目标函数；

根据所述目标函数，获取所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器对应的任务迁移量；

基于所述任务迁移量，向所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器进行所述协同任务的分配。

可选地，所述根据所述配置参数，确定所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器计算单个比特的数据所需的目标时间和目标能量，包括：

根据所述终端的中央处理器频率，确定所述终端对应的目标能量和目标时间；

根据所述边缘服务器的中央处理器频率和所述终端对应的上行传输消耗能量，确定所述边缘服务器对应的目标能量和目标时间；

根据所述云服务器的中央处理器频率和所述上行传输消耗能量，确定所述云服务器对应的目标能量和目标时间。

可选地，所述根据所述终端的中央处理器频率，确定所述终端对应的目标能量和目标时间，包括：

根据所述终端的中央处理器频率和预设值，计算得到所述终端对应的功率消耗值；

根据所述功率消耗值、所述终端计算单比特数据所需的计算周期和初始设置的所述边缘服务器和所述云服务器的数据分配百分比，计算得到所述终端对应的目标能量和目标时间。

可选地，所述根据所述边缘服务器的中央处理器频率和所述终端对应的上行传输消耗能量，确定所述边缘服务器对应的目标能量和目标时间，包括：

根据所述终端的上行发射功率、所述终端与对应的卫星接入站之间的信道增益、所述功率消耗值，计算得到所述终端对应的上行传输消耗能量；

根据所述上行传输消耗能量和所述边缘服务器对应的中央处理器频率，计算得到所述边缘服务器对应的目标能量和目标时间。

可选地，所述根据所述云服务器的中央处理器频率和所述上行传输消耗能量，确定所述云服务器对应的目标能量和目标时间，包括：

根据所述卫星接入站与卫星之间的传输速率、所述卫星与信关站之间的传输速率、所述上行传输消耗能量和所述云服务器的中央处理器频率，计算得到所述云服务器对应的目标时间；

根据所述上行发射功率和所述上行传输消耗能量，计算得到所述云服务器对应的目标能量。

可选地，所述根据预先建立的通信与边缘计算模型、各所述目标时间和各所述目标能量，构建协同任务对应的目标函数，包括：

根据所述通信与边缘计算模型、所述终端的中央处理器频率、频谱分配量、功率控制量、所述协同任务的迁移量、各所述目标能量和各所述目标时间，构建所述目标函数。

可选地，所述根据所述目标函数，获取所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器对应的任务迁移量，包括：

基于距离当前时间最近的上一次资源分配结果，设置所述终端对应的传输功率向量和频谱分配向量；

根据所述目标函数、所述传输功率向量、所述频谱分配向量和DC规划算法，计算得到所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器对应的任务分配值；

根据所述任务分配值，确定所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器对应的任务迁移量。

可选地，在所述根据所述目标函数、所述传输功率向量、所述频谱分配向量和DC规划算法，计算得到所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器对应的任务分配值之后，还包括：

将所述任务分配值与所述上一次资源分配结果对应的初始任务分配值进行比较；

在所述任务分配值和所述初始任务分配值的差值处于预设阈值范围内的情况下，将所述任务分配值作为最终的任务分配值；

在所述任务分配值和所述初始任务分配值的差值处于所述预设阈值范围外的情况下，将所述任务分配值作为初始值，并再次执行所述根据所述目标函数、所述传输功率向量、所述频谱分配向量和DC规划算法，计算得到所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器对应的任务分配值的步骤。

为了解决上述技术问题，本发明实施例还提供了一种面向卫星网络的协同计算任务迁移装置，包括：

配置参数获取模块，用于获取终端、边缘服务器和云服务器的配置参数；

能量时间确定模块，用于根据所述配置参数，确定所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器计算单个比特的数据所需的目标时间和目标能量；

目标函数构建模块，用于根据预先建立的通信与边缘计算模型、各所述目标时间和各所述目标能量，构建协同任务对应的目标函数；

任务迁移量获取模块，用于根据所述目标函数，获取所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器对应的任务迁移量；

协同任务分配模块，用于基于所述任务迁移量，向所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器进行所述协同任务的分配。

可选地，所述能量时间确定模块包括：

第一能量时间确定单元，用于根据所述终端的中央处理器频率，确定所述终端对应的目标能量和目标时间；

第二能量时间确定单元，用于根据所述边缘服务器的中央处理器频率和所述终端对应的上行传输消耗能量，确定所述边缘服务器对应的目标能量和目标时间；

第三能量时间确定单元，用于根据所述云服务器的中央处理器频率和所述上行传输消耗能量，确定所述云服务器对应的目标能量和目标时间。

可选地，所述第一能量时间确定单元包括：

功率消耗值计算子单元，用于根据所述终端的中央处理器频率和预设值，计算得到所述终端对应的功率消耗值；

第一能量时间计算子单元，用于根据所述功率消耗值、所述终端计算单比特数据所需的计算周期和初始设置的所述边缘服务器和所述云服务器的数据分配百分比，计算得到所述终端对应的目标能量和目标时间。

可选地，所述第二能量时间确定单元包括：

上行传输能量计算子单元，用于根据所述终端的上行发射功率、所述终端与对应的卫星接入站之间的信道增益、所述功率消耗值，计算得到所述终端对应的上行传输消耗能量；

第二能量时间计算子单元，用于根据所述上行传输消耗能量和所述边缘服务器对应的中央处理器频率，计算得到所述边缘服务器对应的目标能量和目标时间。

可选地，所述第三能量时间确定单元包括：

目标时间计算子单元，用于根据所述卫星接入站与卫星之间的传输速率、所述卫星与信关站之间的传输速率、所述上行传输消耗能量和所述云服务器的中央处理器频率，计算得到所述云服务器对应的目标时间；

目标能量计算子单元，用于根据所述上行发射功率和所述上行传输消耗能量，计算得到所述云服务器对应的目标能量。

可选地，所述目标函数构建模块包括：

目标函数构建单元，用于根据所述通信与边缘计算模型、所述终端的中央处理器频率、频谱分配量、功率控制量、所述协同任务的迁移量、各所述目标能量和各所述目标时间，构建所述目标函数。

可选地，所述任务迁移量获取模块包括：

分配向量设置单元，用于基于距离当前时间最近的上一次资源分配结果，设置所述终端对应的传输功率向量和频谱分配向量；

任务分配值计算单元，用于根据所述目标函数、所述传输功率向量、所述频谱分配向量和DC规划算法，计算得到所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器对应的任务分配值；

任务迁移量确定单元，用于根据所述任务分配值，确定所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器对应的任务迁移量。

可选地，还包括：

分配值比较模块，用于将所述任务分配值与所述上一次资源分配结果对应的初始任务分配值进行比较；

任务分配值获取模块，用于在所述任务分配值和所述初始任务分配值的差值处于预设阈值范围内的情况下，将所述任务分配值作为最终的任务分配值；

分配值计算执行模块，用于在所述任务分配值和所述初始任务分配值的差值处于所述预设阈值范围外的情况下，将所述任务分配值作为初始值，并再次执行所述任务分配值计算单元。

本发明与现有技术相比的优点在于：

本发明实施例提供了一种面向卫星网络的协同计算任务迁移方法及装置，通过获取终端、边缘服务器和云服务器的配置参数，根据配置参数，确定终端、边缘服务器和云服务器计算单个比特的数据所需的目标时间和目标能量，根据预先建立的通信与边缘计算模型、各目标时间和各目标能量，构建协同任务对应的目标函数，根据目标函数，获取终端、边缘服务器和云服务器对应的任务迁移量，基于任务迁移量，向终端、边缘服务器和云服务器进行协同任务的分配。本发明实施例通过云计算与边缘计算协同任务迁移，解决卫星终端能力有限、无法进行大规模计算的问题，进一步增强卫星对终端的服务质量，合理高效地利用包括功率、频谱以及服务器计算频率在内的资源，以便为天地一体化、卫星互联网等国家重大规划中的通信卫星系统提供支撑。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种面向卫星网络的协同计算任务迁移方法的步骤流程图；

图2为本发明实施例提供的一种系统模型的结构示意图；

图3为本发明实施例提供的一种协同任务分配装置的结构示意图。

具体实施方式

参照图1，示出了本发明实施例提供的一种面向卫星网络的协同计算任务迁移方法的步骤流程图，如图1所示，该协同任务分配方法具体可以包括如下步骤：

步骤101：获取终端、边缘服务器和云服务器的配置参数。

本发明实施例可以应用于面向卫星与5G融合网络的云计算与边缘计算协同任务迁移与资源管理的场景中。

在需要进行云计算和边缘计算协同任务迁移时，可以初始化终端、卫星接入站、卫星载荷、边缘服务器(即边缘计算服务器)、云服务器(云计算服务器)的参数配置，具体地，如图2所示，系统由K个终端、一个卫星接入站(TST)、一颗卫星以及一个信关站组成，其中在卫星接入站部署了一台边缘计算服务器，在信关站部署了一台云计算服务器。卫星接入站一方面作为地面基站，与所有终端直接进行通信，为终端业务数据进行边缘计算，另一方面并可直接接入卫星，将业务数据迁移到远端的信关站。在终端k需要对a

在获取终端、边缘服务器和云服务器的配置参数之后，执行步骤102。

步骤102：根据所述配置参数，确定所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器计算单个比特的数据所需的目标时间和目标能量。

目标时间是指终端、边缘服务器和云服务器计算单个比特的数据所需的时间，在本示例中，目标时间可以包括：终端的对应的目标时间、边缘服务器对应的目标时间和云服务器对应的目标时间，分别代表了终端计算单个比特的数据所需的时间，边缘服务器计算单个比特的数据所需的时间，云服务器计算单个比特的数据所需的时间。

目标能量是指终端计算单个比特的数据所消耗的能量，以及终端向边缘服务器和云服务器传输单比特的数据所消耗的能量，在本示例中，目标能量可以包括：终端的对应的目标能量、边缘服务器对应的目标能量和云服务器对应的目标能量，分别代表了终端计算单个比特的数据所消耗的能量，边缘服务器计算单个比特的数据所消耗的能量，云服务器计算单个比特的数据所消耗的能量。

在获取终端、边缘服务器和云服务器的配置参数之后，可以根据配置参数，确定出终端、边缘服务器和云服务器计算单个比特的数据所需的目标时间和目标能量，具体地，可以结合下述具体实现方式进行详细描述。

在本发明的一种具体实现方式中，上述步骤102可以包括：

子步骤A1：根据所述终端的中央处理器频率，确定所述终端对应的目标能量和目标时间。

在本实施例中，终端的配置参数可以包括终端的中央处理器频率，即终端的CPU频率。

在获取终端的CPU频率之后，可以根据终端的CPU确定出终端对应的目标能量和目标时间，具体地，可以根据终端的CPU频率和预设值，计算得到终端的功率消耗值，进而，结合功率消耗值、终端计算单比特数据所需的计算周期和初始设置的边缘服务器和云服务器的数据分配百分比，计算得到终端对应的目标能量和目标时间，具体地，可以结合下述公式进行说明。

对于本地计算，终端的消耗功率为：

上述公式(1)中，f

上述公式(2)中，ε为每个数据比特所需要的计算周期。终端k的本地计算能量消耗为：

子步骤A2：根据所述边缘服务器的中央处理器频率和所述终端对应的上行传输消耗能量，确定所述边缘服务器对应的目标能量和目标时间。

在本实施例中，边缘服务器的配置参数可以包括边缘服务器的中央处理器频率，即边缘服务器的CPU频率。

在获取边缘服务器的中央处理器频率之后，可以根据边缘服务器的中央处理器频率和终端对应的上行传输消耗能量确定出边缘服务器对应的目标能量和目标时间，具体地，可以根据终端的CPU频率和预设值计算得到终端对应的功率消耗值，结合功率消耗值、终端计算单比特数据所需的计算周期和初始设置的边缘服务器和云服务器的数据分配百分比，计算得到终端对应的目标能量和目标时间，具体地，可以结合下述公式进行详细说明。

对于边缘计算，终端需要首先将数据上传到TST(即卫星接入站)，所有终端采用正交频分多址接入的方式与TST进行通信，则终端k的上行数据速率(即)为：

上述公式(4)中，b

位于TST的边缘服务器将开始执行计算任务。由于计算结果的数据量很小且TST的发射功率较大，忽略下载计算结果的时间。令f

上行传输所消耗的能量(即边缘服务器对应的目标能量)为：

在获取上行传输消耗的能量之后，则可以结合上行传输消耗的能量以及边缘服务器的CPU频率对边缘服务器计算单个比特数据所消耗能量的计算，以得到边缘服务器对应的目标能量。

子步骤A3：根据所述云服务器的中央处理器频率和所述上行传输消耗能量，确定所述云服务器对应的目标能量和目标时间。

在本实施例中，云服务器的配置参数可以包括云服务器的中央处理器频率，即云服务器的CPU频率。

在获取云服务器的CPU频率之后，可以结合云服务器的CPU频率和上行传输消耗能量确定出云服务器对应的目标能量和目标时间，具体地，可以根据卫星接入站与卫星之间的传输速率、卫星与信关站之间的传输速率、上行传输消耗能量和云服务器的CPU频率，计算得到云服务器的目标时间，进而，可以结合上行发射功率和上行传输消耗能量计算得到云服务器的目标能量。具体地，可以结合下述公式进行详细说明。

对于云计算，数据要先从终端发送到TST，然后TST通过卫星中继将数据发送到远端的信关站。假定TST与卫星、卫星与信关站之间的传输数据速率是固定的，令r

上述公式(7)中，f

终端k上传云计算数据消耗的能量为：

在获取终端、边缘服务器和云服务器分别对应的目标能量和目标时间之后，执行步骤103。

步骤103：根据预先建立的通信与边缘计算模型、各所述目标时间和各所述目标能量，构建协同任务对应的目标函数。

通信与边缘计算模型是指由业务人员预先设置的而用于构建任务分配的目标函数的模型，对于该模型的训练过程，本实施例在此不再加以赘述。

在获取终端、边缘服务器和云服务器分别对应的目标能量和目标时间之后，可以结合通信与边缘计算模型，构建协同任务对应的目标函数，具体地，可以根据通信与边缘计算模型、终端的中央处理器频率、频谱分配量、功率控制量、协同任务的迁移量、各目标能量和各目标时间，构建目标函数。

在本实施例中，为降低终端的能量消耗，同时保证终端之间的公平性并满足其最大时延需求，可将终端CPU频率、频谱分配、功率控制以及计算任务迁移量的联合优化问题建模可以结合下述公式进行描述。

s.t.C1:

C2:

C3:

C4:

C5:

C6:

C7:

C8:

C9:

观察公式(9)可知，目标函数随着终端CPU频率f

将最优的CPU频率带入到公式(9)，则联合资源优化问题变为：

s.t.C1-C3,C5,C6,C8,C9

在构建协同任务对应的目标函数之后，执行步骤104。

步骤104：根据所述目标函数，获取所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器对应的任务迁移量。

任务迁移量是指向终端、边缘服务器和云服务器分别分配协同任务的数据量。

在构建目标函数之后，可以根据目标函数获取终端、边缘服务器和云服务器分别对应的任务迁移量，具体地，可以基于距离当前时间最近的上一次资源分配结果，设置终端对应的传输功率向量和频谱分配向量，根据目标函数、传输功率向量、频谱分配向量和DC规划算法，计算得到终端、边缘服务器和云服务器对应的任务分配值，并根据任务分配值，确定终端、边缘服务器和云服务器对应的任务迁移量。

上述步骤得到的公式(10)是一个非凸问题，其直接求解的难度很大，因此本发明设计了一种基于主分解的优化方法如下。

基于上一轮的资源分配结果，设置终端传输功率向量p和频谱分配向量b固定不变，计算任务迁移子问题可表示为

s.t.C1,C2,C8-C10. (11)

经分析可知，上述问题的限制条件均为线性的，且目标函数是关于s

然后，固定计算任务迁移量s

s.t.C3,C5,C6,C8,C9. (12)

将

s.t.C3′:

C8′:

C9′:

采用DC规划算法的思想，将目标函数分解为两个凸函数相减的形式：

其中

基于任意给定的初始值(r0，b0)，将目标函数近似为公式

然后将目标函数替换为近似函数，利用内点法对新的凸问题求解，得到(r

当然，在获取任务分配值之后，可以将该任务分配值与上一次资源费分配结果对应的任务分配值进行比较，具体地，将任务分配值与上一次资源分配结果对应的初始任务分配值进行比较，在任务分配值和初始任务分配值的差值处于预设阈值范围内的情况下，将任务分配值作为最终的任务分配值。

在任务分配值和初始任务分配值的差值处于预设阈值范围外的情况下，将任务分配值作为初始值，并再次执行根据所述目标函数、传输功率向量、频谱分配向量和DC规划算法，计算得到终端、边缘服务器和云服务器对应的任务分配值的步骤。

可以理解地，在本实施例中，任务分配值即表示向云服务器和边缘服务器分配数据量的百分比，结合百分比和协同任务的总数据量进行任务分配过程。

步骤105：基于所述任务迁移量，向所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器进行所述协同任务的分配。

在获取任务迁移量之后，可以结合任务迁移量向终端、边缘服务器和云服务器进行协同任务的分配。

本发明实施例提供的协同任务分配方法，通过云计算与边缘计算协同任务迁移，解决卫星终端能力有限、无法进行大规模计算的问题，进一步增强卫星对终端的服务质量，合理高效地利用包括功率、频谱以及服务器计算频率在内的资源，以便为天地一体化、卫星互联网等国家重大规划中的通信卫星系统提供支撑。

本发明实施例提供了一种面向卫星网络的协同计算任务迁移方法，通过获取终端、边缘服务器和云服务器的配置参数，根据配置参数，确定终端、边缘服务器和云服务器计算单个比特的数据所需的目标时间和目标能量，根据预先建立的通信与边缘计算模型、各目标时间和各目标能量，构建协同任务对应的目标函数，根据目标函数，获取终端、边缘服务器和云服务器对应的任务迁移量，基于任务迁移量，向终端、边缘服务器和云服务器进行协同任务的分配。本发明实施例通过云计算与边缘计算协同任务迁移，解决卫星终端能力有限、无法进行大规模计算的问题，进一步增强卫星对终端的服务质量，合理高效地利用包括功率、频谱以及服务器计算频率在内的资源，以便为天地一体化、卫星互联网等国家重大规划中的通信卫星系统提供支撑。

参照图3，示出了本发明实施例提供的一种协同任务分配装置的结构示意图，如图3所示，该协同任务分配装置具体可以包括如下模块：

配置参数获取模块310，用于获取终端、边缘服务器和云服务器的配置参数；

能量时间确定模块320，用于根据所述配置参数，确定所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器计算单个比特的数据所需的目标时间和目标能量；

目标函数构建模块330，用于根据预先建立的通信与边缘计算模型、各所述目标时间和各所述目标能量，构建协同任务对应的目标函数；

任务迁移量获取模块340，用于根据所述目标函数，获取所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器对应的任务迁移量；

协同任务分配模块350，用于基于所述任务迁移量，向所述终端、所述边缘服务器和所述云服务器进行所述协同任务的分配。

可选地，所述能量时间确定模块310包括：