1、第4 3卷 第2期桂 林 电 子 科 技 大 学 学 报V o l.4 3,N o.2 2 0 2 3年4月J o u r n a l o f G u i l i n U n i v e r s i t y o f E l e c t r o n i c T e c h n o l o g yA p r.2 0 2 3收稿日期:2 0 2 2-0 5-0 8基金项目:国家自然科学基金(6 1 9 6 6 0 0 7);广西研究生教育创新计划(Y C B Z 2 0 2 2 1 0 6)通信作者:李燕龙(1 9 8 9-),男,高级实验师,博士,研究方向为水下光通信、空间信息网络资源优化。E-m
2、 a i l:l y l o n g g u e t.e d u.c n 引文格式:裴雪松,王俊义,李燕龙.D 2 D辅助星地双边协作的部分计算卸载J.桂林电子科技大学学报,2 0 2 3,4 3(2):1 4 9-1 5 6.D 2 D辅助星地双边协作的部分计算卸载裴雪松1,2,王俊义1,2,李燕龙1,2(1.桂林电子科技大学 信息与通信学院,广西 桂林 5 4 1 0 0 4;2.桂林电子科技大学 广西无线宽带通信与信号处理重点实验室,广西 桂林 5 4 1 0 0 4)摘 要:星地卸载场景中,地面节点集向低轨卫星边缘服务器卸载计算任务时会导致传输能耗高的问题。为了提高节点集续航时间并有效
3、利用网络中的计算资源,结合D 2 D(d e v i c e-t o-d e v i c e)通信提出一种双边协作的部分计算卸载方案。考虑到计算任务的处理时延与低轨卫星边缘服务器的负载均受限,将优化问题建模为最小化地面节点集卸载过程中的总能耗,用改进的遗传算法将种群中个体按适应度值大小降序排列并依次两两交叉,且赋予适应度越小的个体越高的变异概率。仿真结果表明,改进遗传算法在不同的时延要求与任务节点数下均良好地收敛,有效减少了卸载过程中地面节点集的总能耗。关键词:边缘计算;D 2 D;部分卸载;改进遗传算法中图分类号:T N 9 2 9.5 文献标志码:A 文章编号:1 6 7 3-8 0 8
4、X(2 0 2 3)0 2-0 1 4 9-0 8P a r t i a l c o m p u t a t i o n o f f l o a d i n g o f s a t e l l i t e-g r o u n d b i l a t e r a l c o o p e r a t i o n a s s i s t e d b y D 2 DP E I X u e s o n g1,2,WA N G J u n y i1,2,L I Y a n l o n g1,2(1.S c h o o l o f I n f o r m a t i o n a n d C o mm u n
5、 i c a t i o n,G u i l i n U n i v e r s i t y o f E l e c t r o n i c T e c h n o l o g y,G u i l i n 5 4 1 0 0 4,C h i n a;2.G u a n g x i K e y L a b o r a t o r y o f W i r e l e s s W i d e b a n d C o mm u n i c a t i o n a n d S i g n a l P r o c e s s i n g,G u i l i n U n i v e r s i t y o
6、f E l e c t r o n i c T e c h n o l o g y,G u i l i n 5 4 1 0 0 4,C h i n a)A b s t r a c t:A i m i n g a t t h e p r o b l e m t h a t h i g h t r a n s m i s s i o n e n e r g y c o n s u m p t i o n c a u s e d b y o f f l o a d i n g c o m p u t a t i o n t a s k s f r o m g r o u n d n o d e s
7、s e t t o l o w e a r t h o r b i t s a t e l l i t e e d g e s e r v e r i n t h e s a t e l l i t e-g r o u n d c o m p u t a t i o n o f f l o a d i n g s c e n a r i o.I n o r d e r t o i m p r o v e t h e b a t t e r y l i f e o f t h e n o d e s s e t a n d e f f e c t i v e l y u t i l i z e
8、t h e c o m p u t a t i o n r e s o u r c e s i n t h e n e t w o r k a t t h e s a m e t i m e,a p a r t i a l c o m p u t a t i o n o f f l o a d i n g s c h e m e o f b i l a t e r a l c o o p e r a t i o n i s p r o p o s e d c o m b i n e d w i t h d e v i c e-t o-d e v i c e c o mm u n i c a t
9、 i o n.C o n s i d e r i n g t h a t t h e p r o c e s s i n g d e l a y o f c o m p u t a t i o n t a s k s a n d t h e l o a d o f l o w e a r t h o r b i t s a t e l l i t e e d g e s e r v e r a r e l i m i t e d,t h e o p t i m i z a t i o n p r o b l e m i s m o d e l e d a s m i n i m i z i n
10、 g t h e t o t a l e n e r g y c o n s u m p t i o n o f t h e g r o u n d n o d e s s e t d u r i n g t h e o f f l o a d-i n g p r o c e s s,a n d t h e i m p r o v e d g e n e t i c a l g o r i t h m i s u s e d t o s o l v e t h e p r o b l e m.T h e a l g o r i t h m a r r a n g e d t h e i n d
11、 i v i d u a l s i n t h e p o p u l a t i o n b y d e s c e n d i n g o r d e r a c c o r d i n g t o t h e s i z e o f f i t n e s s v a l u e a n d c r o s s e d t h e m i n p a i r s,a n d g i v e t h e i n d i v i d u a l s w i t h s m a l l e r f i t n e s s h i g h e r m u t a t i o n p r o b
12、 a b i l i t y.T h e s i m u l a t i o n r e s u l t s s h o w t h a t t h e i m p r o v e d g e n e t i c a l g o r i t h m c o n v e r g e s w e l l u n d e r d i f f e r e n t d e l a y r e q u i r e m e n t a n d t a s k n o d e n u m b e r s,a n d e f f e c t i v e l y r e d u c i n g t h e e n
13、 e r g y c o n s u m p t i o n o f g r o u n d n o d e s s e t d u r i n g t h e o f f l o a d i n g p r o c e s s.K e y w o r d s:e d g e c o m p u t i n g;D 2 D;p a r t i a l o f f l o a d i n g;i m p r o v e d g e n e t i c a l g o r i t h m 偏远地区(如沙漠、森林和海洋)的物联网设备在生产作业时伴随着大量需要实时处理的计算任务。借助多接入边缘计算(m
14、 u l t i-a c c e s s e d g e c o m p u t i n g,简称ME C)技术将计算任务卸载到ME C服务器处理,既可满足任务对处理时延的要求,也可提高作业设备的续航时间1。然而,受到成本和技术的限制,DOI:10.16725/45-1351/tn.2023.02.003桂林电子科技大学学报2 0 2 3年4月地面基站对偏远地区无法实现全覆盖,因此,基于传统蜂窝网的边缘计算模式不再适用。低轨卫星网络因其突破地域限制可实现更广阔的地面覆盖2,同时为地面提供全球可靠的通信服务等优点3,使结合低轨卫星的边缘计算模式成为新的研究热点4-7。在星地协同网络中引入边缘计算
15、技术成为重要趋势,研究人员着力于为用户提供多层次、异构的计算资源,使用户可以就近获得计算服务8-1 1。W a n g等1 2利用低轨卫星ME C服务器处理地面节点的计算任务,研究星地卸载过程中由时延与能耗组成的成本问题,并提出J C O R A策略来求解。T a n等1 3研究星地边缘计算场景下联合低轨卫星、基站和信关站的多级卸载问题,提出多级卸载方案并通过M L E P P模型降低响应时延和请求代价。T a n g等1 4研究星地卸载过程中最小化地面用户总能耗的问题,提出混合云与低轨卫星网络的3层计算架构,并利用基于A D MM的分布式计算卸载方案求解优化问题。W a n g等1 5研究了
16、偏远地区星地计算卸载场景下任务的卸载决策问题,提出双边计算卸载算法来合理分配卫星M E C服务器的计算资源,并通过最小成本匹配算法优化服务器的能耗与卸载任务的平均时延。为了在海事网络中提供灵活的混合计算服务,最小化资源利用率和计算任务的执行延迟,X u等1 6结合边缘计算与云计算提出天-空-地-海的星地卸载网络架构,将任务卸载和计算资源联合分配问题建模为复杂的决策过程,利用基于深度强化学习的方法求解。由于仅考虑低轨卫星M E C服务器提供计算服务1 2,多节点卸载将导致服务器负载高的问题。结合地面云中心协助处理计算任务虽能适当缓解服务器的负载问题1 3-1 6,但节点将任务卸载至低轨卫星会导致传输能耗高的问题,同时星地回程链路较远也会影响任务的服务质量。相比于全卸载方案,部分卸载方案1 4-1 5允许移动终端与边缘服务器并行处理计算任务,可有效利用网络中的计算资源与有限的带宽资源1 7。通过设备间直连链路将任务卸载至邻近的闲置移动设备中执行,既能够节约宝贵的边缘服务器资源,也减少了设备的传输能耗1 8。S a l e e m等1 9研究共享资源下计算任务执行时延与干扰问题,提出支持D
