基于随机网络演算的车联网边缘计算多跳任务卸载性能分析.pdf
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1、基于随机网络演算的车联网边缘计算多跳任务卸载性能分析李 松*王新荣 王博文 陈瑞瑞 孙彦景 陈 岩(中国矿业大学信息与控制工程学院 徐州 221008)(徐州市智能安全与应急协同工程研究中心 徐州 221008)摘 要:车联网(IoV)边缘计算通过在网络边缘部署计算资源,可为车载用户提供低时延服务。该文通过随机网络演算(SNC)矩母函数(MGF)法分析车联网移动边缘计算的时延和数据积压性能。首先,分别对车辆高优先级和低优先级业务到达过程、单跳毫米波通信服务过程和边缘计算服务过程进行数学建模;其次,由服务级联定理获得不同优先级业务在多跳网络中的服务过程及其矩母函数表达式;接着,推导了车辆边缘网络
2、不同优先级业务毫米波多跳通信任务卸载的时延和数据积压概率边界闭式解;最后通过蒙特卡罗仿真验证闭式解的准确性。关键词:边缘计算;毫米波通信;随机网络演算;多跳网络;概率边界中图分类号:TN928文献标识码:A文章编号:1009-5896(2023)07-2459-08DOI:10.11999/JEIT220729Performance Analysis of Multi-hop Task Offloading of Vehicular EdgeComputing Based on Stochastic Network CalculusLI Song WANG Xinrong WANG Bowen
3、 CHEN Ruirui SUN Yanjing CHEN Yan(School of Information and Control Engineering,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221008,China)(Xuzhou Engineering Research Center of Intelligent Industry Safety and Emergency Collaboration,Xuzhou 221008,China)Abstract:The Internet of Vehicles(IoV)edge
4、computing can provide low-latency services for vehicle users bydeploying computing resources at the edge of the network.In this paper,the delay and data backlogperformance of vehicular edge computing of the IoV are analyzed by the Moment-Generating Function(MGF)method of Stochastic Network Calculus(
5、SNC)theory.Firstly,mathematical models of the arrival process ofhigh-priority and low-priority tasks,the single-hop millimeter-wave communication service process,and theedge computing service process are established,respectively;Secondly,according to the service cascadetheorem,the service process an
6、d the moment-generating function expression of different priority tasks ofvehicles in the multi-hop network are obtained.Then,the closed-form solutions of delay and data backlogprobability bounds of vehicle tasks with different priorities being completely offloaded to the edge server inmillimeter-wa
7、ve multi-hop communication are derived.Finally,the performance of the closed-form solution isverified by Monte Carlo simulation.Key words:Edge computing;Millimeter-wave communications;Stochastic Network Calculus(SNC);Multi-hopnetworks;Probability bounds 1 引言车联网(Internet of Vehicular,IoV)的发展使得新型车载应用不
8、断涌现,如无人驾驶、路线规划和虚拟现实等1。这些新型车载应用在交通事故避免、交通路况改善和多样化服务等方面提供中发挥关键作用,但随着车载应用的更迭换代,车载业务数据计算量急剧增加并且从可靠性、时延和吞吐量等方面对IoV服务质量(Quality of Service,QoS)提出了严格的要求。车联网边缘计算通过在网络边缘处部署计算资源,车辆用户通过将任务卸载至边缘服务器处执行,以解决车辆计算资源不足与云计算数据传输时延过长的问题,并可为车联网提供边缘 收稿日期:2022-06-02;改回日期:2023-02-15;网络出版:2023-02-19*通信作者:李松基金项目:中央高校基本科研业务费专项
9、资金(2020ZDPYMS26)Foundation Item:the Fundamental Research Funds for the CentralUniversities(2020ZDPYMS26)第45卷第7期电 子 与 信 息 学 报Vol.45No.72023年7月Journal of Electronics&Information TechnologyJul.2023智能等能力2,3。车联网边缘计算的时延性能分析是车联网基础设施部署、任务卸载策略、资源联合优化等问题的理论基础。随机网络演算(Stochastic Network Calculus,SNC)理论通过到达过程、服务
10、过程和离开过程的建模表征一定时间内系统的业务累计到达量、系统提供的累计服务量和业务离开系统的累计量4,借助最小加代数理论获得网络的时延、积压和吞吐量的概率边界。随机网络演算已应用于建模多节点系统、多业务混合系统和多跳系统等,其获得的性能边界可衡量系统统计性能。近年来,国内外学者通过随机网络演算理论分析网络性能取得了许多成果。Al-Zubaidy等人5提出了一种(min,)网络演算法,将到达过程和服务过程从比特域映射到信噪比域,结合瑞利衰落信道的统计模型获得了无线多跳网络的延迟和积压统计边界闭式解。文献6采用(min,)网络演算法研究了多用户多输入单输出(Multiple-Input Singl
11、e-Output,MISO)下行链路在理想和现实假设下的延迟性能,对于具有完美信道状态信息(Channel State Information,CSI)和长码字的理想场景,研究信道硬化的影响,探究了截止时间前实现高可靠性保障的天线数。对于不完美CSI和有限块长度信道码的现实场景,推导出条件中断概率的近似下限和上限。文献7推导无线网络正交多址和非正交多址下行链路的积压和延迟上界的闭式解。目前关于(min,)网络演算的研究中信道仅限于瑞利衰落信道模型。文献8针对无线多跳网络中的流量直接传输、流量汇聚和流量分裂特性提出流量传输算子、流量汇聚算子和流量分裂算子的概念,结合SNC理论互补累积分布函数法分
12、析无线多跳网络的延迟边界。文献9研究5G资源预留模式下超可靠低延时(Ultra-Reliable Low-LatencyCommunication,URLLC)业务和增强移动带宽业务的资源分配占比,推导了概率时延约束下系统需要为URLLC业务预留资源的下界。Xiong等人10通过随机网络演算的互补累积分布函数法研究专用短程通信(Dedicated Short Range Communication,DSRC)、基于蜂窝网的车载通信技术(CellularVehicle-to-Everything,C-V2X)和毫米波共存的车联网异构网络任务卸载时延性能,但是到达过程和服务过程模型的速率和激增均假
13、设为常数,不满足现实中车联网业务到达和服务过程随机性的特征。文献11通过多个全双工中继扩展通信范围,采用网络演算矩母函数(Moment-Generation Function,MGF)法求解室外全双工通信毫米波多跳无线网络性能边界,并根据已获得的性能边界研究网络中总功率约束一定时的最优功率分配。在文献11工作的基础上,Chen等人12构建了一种支持6G协同自动驾驶的混合通信网络,即低频带蜂窝通信和6G高频带毫米波通信。其中蜂窝通信遵循IEEE802.11p标准的指数后退机制,6G毫米波通信为全双工通信模式,对两种通信服务模型进行数学建模并获得其时延边界。以上文献针对无线通信网络中不同信道模型和
14、网络结构,在已知业务到达过程的条件下分析了通信过程的统计时延性能,未考虑车联网边缘计算场景中计算过程。本文针对车联网差异化业务边缘计算场景,研究毫米波通信多跳传输任务卸载的时延和数据积压性能,基于随机网络演算理论获得车联网中不同优先级业务的延迟和数据积压概率边界,其统计边界可以为MEC服务器计算资源部署、资源分配与任务卸载策略等系统级优化提供理论依据。本文主要贡献如下:(1)根据车联网中业务差异化时延要求,将业务分为高优先级和低优先级业务,并分别对不同优先级业务到达过程进行建模,并推导业务到达过程的MGF。(2)根据服务级联定理推导毫米波车联网多跳任务的传输服务、计算服务过程及其MGF表达式,
15、并确定不同优先级业务的服务过程。(3)通过SNC的MGF法推导不同优先级业务完全卸载时的时延和数据积压的概率边界闭式解,通过蒙特卡罗仿真验证推导结果的正确性。2 系统模型 2.1 网络模型本文考虑单蜂窝毫米波通信车联网场景,包括一个配备有移动边缘计算服务器的基站和该基站覆盖蜂窝内的车辆,车辆和基站都安装有毫米波定向天线13。目标车辆将计算密集型应用程序产生的业务卸载到网络边缘服务器处。考虑到障碍物遮挡等导致车辆与基站无法建立直传通信链路的情况,本文考虑车联网多跳任务卸载场景,通过同蜂窝内的车辆中继转发完成任务卸载。假设目标车辆经过N(N1)个中继车辆多跳转发与基站建立通信链路。在这个N+1跳的
16、网络中,车辆业务获得毫米波传输服务到达基站后,在MEC服务器处获得计算服务。目标车辆完成业务卸载的每一跳均可抽象为如图1所示的一个节点模型,前一节点的离开过程为其后面一个节点的到达过程,因此业务卸载可看作N+2个节点级联的系统,其中前N+1个节点用于表示传输服务,最后的节点表示计算服务。由于车联网中车辆业务对时延和数据积压的敏感程度不同,因此其获得服务的优先级也不相同,如车辆实时控制类业务在信息的实时性方面要求比2460电 子 与 信 息 学 报第 45 卷Sj,1 j N+1SN+2较高,车辆娱乐类业务与之相比,实时性要求则相对较低。根据车辆业务对时延的敏感程度,本文考虑2种优先级的业务,时
17、延敏感且需要卸载到边缘服务器的业务设置为高优先级,如道路导航、路况分析等业务;时延不敏感且需要卸载的业务则设置为低优先级,如无线虚拟现实(Visual Reality,VR)业务、音视频业务等。高优先级和低优先级业务通过下标h和l进行区别。毫米波通信多跳网络中每一跳提供的传输服务记作,计算服务表示为。多优先级业务在多跳网络的节点级联服务模型如图1所示,当高优先级业务和低优先级业务同时到达网络节点时,高优先级的业务优先接受服务,同一优先级的业务按照先到先服务顺序接受传输服务或计算服务。前一节点的离开过程作为后一节点的到达过程,业务按照上述顺序依次在多跳网络每一跳获得传输服务或计算服务,最后在计算
18、服务结束后离开MEC服务器。2.2 业务到达过程Ah(t)=N(t)hN(t)h本文将车联网行驶相关业务建模为高优先级业务,由于其数据包到达过程通常是非周期到达14,因此建模为泊松过程,,为时间0,t)内数据包的到达量,为高优先级业务数据包大小。高优先级业务MGF为MAh(,t)=EeN(,t)h=k=0ehke(t)(t )kk!=e(t)(eh1)=p(t)h()(1)ph()=e(exp(h)1)其中,是高优先级业务数据包泊松到达过程的平均到达速率,。(r,1)lAl(,t)=rl(t )+1车联网中视频传输、虚拟现实等车载娱乐类业务对时延的敏感程度相对较低,但其计算量非常大。本文将这类
19、业务建模为低优先级业务,设低优先级业务数据包到达速率为r,由于网络中的业务到达会在某个时间段内存在激增,因此设其到达过程包络受约束,若数据包大小固定为,则低优先级业务到达过程为:。低优先级业务到达过程对应的MGF为MAl(,t)=Ee(rl(t)+1)=e1p(t)l()(2)pl()=erl其中,。2.3 服务过程将车联网边缘计算任务卸载过程建模为传输服务和计算服务。其中传输服务中车辆与车辆、车辆与基站之间进行业务数据传输采用毫米波定向通信,因此车辆到车辆(Vehicle-to-Vehicle,V2V)与车辆到基础设施(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)通信模型相同
20、,其信道容量为15C(Ts(Ts)Ts T)Blog2(1+g)(3)BTsTg=pgTgRN0BpgRgTN0其中,为信道带宽,是毫米波天线对齐时延,为调度周期,为传输时隙,为信道增益,为发射功率,为接收端天线增益,为发射端天线增益,是噪声公功率谱密度。那么,传输服务过程表示为Sj(,t)t1i=(Ts(Tsj(i)TsT)Blog2(1+gj(i),1 j N+1(4)依据文献16,将车联网信道建模为Nakagami-m信道。针对车联网中车辆的移动性,发射机采用波束跟踪或波束切换技术使得发送波束指向接收车辆,接收端频率补偿进行纠正车辆移动所导致的多普勒频移。由于各时隙间服务过程相互独立,其
21、服务过程MGF为MSj(,t)=Eexp(t1i=(Ts)TBTslog2(1+gj(i)=E(1+gj)(t)(5)=(Ts)TBTsln2,那么E(1+gj)=0(1+x)mjmjxmj1exp(mjx)(mj)dx=(mj)mjU(mj,mj+1 ,mj)(6)图 1 节点级联服务模型第7期李 松等:基于随机网络演算的车联网边缘计算多跳任务卸载性能分析2461mjU(a,b,z)=1(a)0 xa1(1+x)ba1ezxdx其中,为第j跳毫米波信道系数,为第2类合流超几何函数。将式(6)代入式(5)可得毫米波传输服务过程的MGF为MSj(,t)=(mj)mjU(mj,mj+1 ,mj)(
22、t)(7)(,2)2Sj(,t)=(C )(t )2,j=N+2由于该MEC服务器除了为小区内车辆提供计算服务,还为同一蜂窝小区内的其他用户及设备服务。因此在MEC服务器处车辆卸载的业务同其他用户及设备竞争计算和通信资源,设边缘计算服务器计算总容量为C,其他用户及设备的业务包络受约束,其中 表示速率,对应激增增量,那么MEC服务器为车辆业务提供的计算服务过程为,其MGF为MSj(,t)=EeSj(,t)=e2e(C)(t)(8)SnetSnet若图1中N+2个节点级联系统所能提供的服务记作,由服务级联定理可知,该节点级联网络的等效服务过程表示为Snet(,t)=(S1 S2.SN+2)(,t)
23、(9)根据业务优先级可知,高优先级业务优先获得网络服务,因此其服务过程就是整个网络能够提供的服务过程,即Sh(,t)=Snet(s,t)=(S1 S2.SN+2)(,t)(10)其MGF推导过程为MSh(,t)=Eexp(S1 S2.SN+2)(,t)=Eexpinfu1.uN+1tN+2j=1Sj(uj1,uj)u1.uN+1tN+2j=1MSj(,uj1,uj)(11)Sj(uj1,uj)uj1,uj)其中,为第j个服务节点在时间内的服务过程,由于各时隙间服务相互独立且服从相同的分布,则第j个节点服务过程表示为MSj(,t)=q(t)j(),1 j N+1e2q(t)j(),j=N+2(1
24、2)qj()式(12)中的表示为qj()=(mj)mjU(mj,mj+1,mj),1jN+1e(C),j=N+2(13)将式(12)和式(13)代入式(11)可得MSh(,t)e2u1.uN+1tN+2j=1q(ujuj1)j()(14)j=uj uj1令进行变量替换得MSh(,t)e2N+2j=1j=tN+2j=1qjj()(15)低优先级业务要在高优先级业务被服务结束后才能获得服务,因此其服务过程不仅与整个网络能够提供的服务有关,还取决于高优先级业务的到达过程,其服务过程可以表示为Sl(,t)=maxSnet(,t)Ah(,t),0=max(S1 S2.SN+2)(,t)Ah(,t),0(
25、16)(S1S2.Sn)(,t)Ah(,t)0为简化计算,设,则低优先级业务的服务过程可进一步表示为Sl(,t)=(S1 S2.SN+2)(,t)Ah(,t)(17)低优先级业务服务过程MGF的推导过程与高优先级业务推导过程类似MSl(,t)=Eexp(S1 S2.SN+2)(,t)Ah(,t)=Eexpinfu1.uN+1tN+2j=1Sj(uj1,uj)Ah(,t)=MSnet(,t)MAh(,t)(18)将式(1)代入式(18)可得MSl(,t)e2p(t)h()N+2j=1j=tN+2j=1qjj()(19)3 性能边界 3.1 高优先级业务性能边界Mh(,t)对于高优先级业务对应的M
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