申请/专利权人：北京大学

申请日：2022-05-19

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN115103326B

主分类号：H04W4/40

分类号：H04W4/40;H04W28/16;H04W28/20;H04W28/24

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2022.10.14#实质审查的生效;2022.09.23#公开

摘要：本发明公开了一种基于联盟博弈的车联网任务卸载与资源管理方法及装置。所述方法包括：构建基于上行NOMA信道的车联网资源分配的目标方程P1，并基于李雅普诺夫优化对所述目标方程P1进行转换，得到目标方程P2；建立由车辆集合、本地计算及分配子载波c的用户集合与联盟的效用函数组成的联盟博弈；基于所述联盟对所述目标方程P2求解，并根据得到的最优子载波分配策略以及所述最优子载波分配策略相应的最优本地计算能力决策集合与最优卸载发射功率决策集合，对所述车联网进行任务卸载与资源管理。本发明提出了基于平均QoS要求的车联网任务卸载与资源管理问题的框架，从而保持更低的平均能耗。

主权项：1.一种基于联盟博弈的车联网任务卸载与资源管理方法，所述方法包括：构建基于上行NOMA信道的车联网任务卸载与资源管理的目标方程P1，并基于李雅普诺夫优化对所述目标方程P1进行转换，得到目标方程P2，其中，所述构建基于上行NOMA信道的车联网任务卸载与资源管理的目标方程P1，并基于李雅普诺夫优化对所述目标方程P1进行转换，得到目标方程P2，包括：构建所述车联网的场景，所述场景包括：空间维度上的N个车辆、时间维度上的T个时隙和事件维度上的每一所述车辆在每一时隙均有一个任务进行本地计算或基于上行NOMA信道的子载波卸载至基站服务器端进行计算；基于保证所述场景下的车联网系统的平均QoS与每个任务在当前时隙内完成，建模第一目标方程其中，所述目标方程P1表示基于子载波分配决策、本地计算能力决策集合与卸载发射功率决策集合，在保证平均QoS的前提下最小化所述车联网的平均能耗，所述子载波分配决策表示在每个时隙中每一车辆针对任务的卸载决策，所述卸载决策包括：本地计算或使用子载波c进行卸载，a表示子载波分配策略，f表示本地计算能力集合，p表示卸载发射功率集合，aic与ai0为所述子载波分配策略中的元素，aict表示第i个车辆在第t个时隙基于第c个子载波将所述任务卸载至基站服务器端进行计算，ai0表示第i个车辆在第t个时隙对所述任务进行本地计算，表示第i个车辆在第t个时隙基于第c个子载波将所述任务卸载至基站服务器端进行计算时的卸载能耗，表示第i个车辆在第t个时隙对所述任务进行本地计算时的计算能耗，所述目标方程P1的约束条件包括：平均QoS约束、最大延时约束、自变量取值范围约束和SIC解码门限约束；基于子载波分配策略、第i个车辆在第t个时隙基于第c个子载波将所述任务卸载至基站服务器端进行计算时的相应的卸载时间和第i个车辆在第t个时隙对所述任务进行本地计算时的计算时间，生成一个表示所述平均QoS约束在过去时隙中被满足程度的虚拟序列But；构建表示所述虚拟序列But增长快慢的李雅普诺夫转移方程，并将所述平均QoS约束转变为所述李雅普诺夫转移方程的最小化问题；对所述李雅普诺夫转移方程中涉及未来时隙t+1的项进行近似处理后，结合所述目标方程P1得到目标方程P2，并将所述目标方程P2作为所述目标方程，其中所述目标方程其中，V表示原目标的权重，表示第i个车辆在第t个时隙基于第c个子载波将所述任务卸载至基站服务器端进行计算时的相应的卸载数据率，表示第i个车辆在第t个时隙对所述任务进行本地计算时的计算数据率，所述目标方程P2的约束条件包括：最大延时约束、自变量取值范围约束和SIC解码门限约束；建立由车辆集合、本地计算及分配子载波c的用户集合与联盟的效用函数组成的联盟博弈；基于所述联盟对所述目标方程P2求解，得到近似最优子载波分配策略以及所述近似最优子载波分配策略相应的近似最优本地计算能力决策集合与近似最优卸载发射功率决策集合；其中，基于所述联盟对所述目标方程P2求解，得到近似最优子载波分配策略以及所述近似最优子载波分配策略相应的近似最优本地计算能力决策集合与近似最优卸载发射功率决策集合，包括：初始化所有用户发射功率为最大功率，且卸载决策设为本地计算；判断每一用户u与其它联盟的用户v是否执行联盟交换操作，并获取执行联盟交换操作后的子载波分配策略，且将执行联盟交换操作的相关联盟中所有用户的本地计算能力决策集合与卸载发射功率决策集合进行最优化调整；判断所述用户u是否可转移到其他联盟，并获取执行联盟转移操作后的子载波分配策略，且将执行联盟转移操作的相关联盟中所有用户的本地计算能力决策集合与卸载发射功率决策集合进行最优化调整；重复执行联盟交换操作与联盟转移操作，并当没有可执行联盟交换操作与联盟转移操作的用户u时，将此时的子载波分配策略、本地计算能力决策集合与卸载发射功率决策集合作为近似最优子载波分配策略、近似最优本地计算能力决策集合与近似最优卸载发射功率决策集合；根据所述最优子载波分配策略、最优本地计算能力决策集合与最优卸载发射功率决策集合，对所述车联网进行任务卸载与资源管理决策。

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权利要求：

百度查询： 北京大学 基于联盟博弈的车联网任务卸载与资源管理方法及装置

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