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CN111464983A - 一种无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法及系统 - Google Patents

一种无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法及系统 Download PDF

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CN111464983A
CN111464983A CN202010163039.0A CN202010163039A CN111464983A CN 111464983 A CN111464983 A CN 111464983A CN 202010163039 A CN202010163039 A CN 202010163039A CN 111464983 A CN111464983 A CN 111464983A
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communication
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energy
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毕宿志
林晓辉
王晖
何斌棋
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Original Assignee
Shenzhen University
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Abstract

本发明提供了一种无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法及系统，通过各个通信终端接收能量节点发射的能量信号，与边缘服务器距离较远的第一通信终端利用接收到的能量信号将其任务量部分或全部卸载到距离边缘服务器较近的第二通信终端，与边缘服务器距离较近的第二通信终端利用接收到的能量信号将其任务量或接收到的其他通信终端发射的任务量卸载到边缘服务器，以实现将任务量中继传输到边缘服务器进行计算协作，优化整个通信系统资源分配。本实施例在保证系统低时延与低能耗的同时也提高了网络整体的计算能力，并且相比于传统移动边缘计算网络中不采用计算协作或者仅采用协作任务卸载的移动计算技术在计算效率上具有明显的提升。

Description

一种无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法及系统
技术领域
本发明涉及无源边缘计算通信技术领域，尤其涉及的是一种无源边缘计算网络中的计算与通信协作的方法及系统。
背景技术
无源边缘计算通信系统是一种新兴的无线通信架构，它结合了无线能量传输和移动边缘计算的技术特点，其利用无线电磁波或变化电磁场进行能量无线传输，经过一系列转换可以将无线能量存储在IoT设备自身的充电电源中，这些捕获的能量将会被用于移动设备的正常的信息交互电路的耗能以及能量捕获电路的耗能，这一技术不受空间的限制，能够克服有线供电传输的种种弊端，一方面消除了人为干预的需要，大大降低了人力成本与一些不必要的风险。
移动边缘计算系统中的用户协作机制为MEC网络(Mobile Edge Computing，移动边缘计算)提供了合理的资源分配方案。现有的用户协作机制在不同的场景与不同的卸载方案下包含多种应用模式，其中包括部分卸载与0-1二进制卸载。部分卸载的方案中用户本地依然具备计算能力且有可能完成部分计算任务，而二进制卸载的方案中用户只需考虑是否进行卸载任务，与此同时，在面对多个ES的复杂网络中用户往往还需要考虑将任务卸载到具体某个ES上执行，因此除了卸载策略的优化，MEC系统中网络资源分配同样重要。此外现有的技术中，用户协作机制中考虑了近端用户作为中继节点，协助远端用户将其计算任务卸载到ES中执行，其中作为中继节点的近端用户功能往往单一，例如中继节点只能起到信息中继的作用无法协助远端用户完成计算任务，这对于混合型基站的场景下会造成一定程度的资源浪费，因为在混合型基站的场景中，近端用户往往接收到的能量更多，具备更强的计算能力，此时如果可以帮助ES分担部分远端用户的计算任务，可能在系统资源的使用中效率更高。因此现有的移动边缘计算中的用户协作机制中往往没有考虑系统能量传输的问题，即仅仅单纯地研究MEC网络中如何使系统计算效率最大化，不仅仅会造成一定的资源浪费等问题，同时也忽略边缘服务器资源受限的影响。
因此，现有技术有待于进一步的改进。
发明内容
鉴于上述现有技术中的不足之处，本发明的目的在于为用户提供一种无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法及系统，克服现有技术中的移动边缘计算中使用的用户协作机制中近端用户仅作为中继节点，导致资源浪费的缺陷。
第一方面，本实施例公开了一种无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法，其中，应用于计算与通信协作系统，所述计算与通信协作系统包括：至少一个能量节点，至少一个边缘服务器、多个第一通信终端和多个第二通信终端；其中，所述第一通信终端位于所述能量节点近端；所述第二通信终端位于所述能量节点远端；
所述计算与通信协作方法包括步骤：
所述能量节点以预设第一发射功率分别向各个第一通信终端和各个第二通信终端发送能量信号；
各个第一通信终端接收所述能量信号，并利用接收到的能量信号按照预设第一任务量权重值将其任务量以预设第二发射功率发射到与其对应通信连接的第二通信终端；
各个所述第二通信终端接收所述能量信号和各个所述第一通信终端发射的任务量，并利用接收到的能量信号按照预设第二任务量权重值以预设第三发射功率将其任务量和来自各个第一通信终端的任务量发射到所述边缘服务器；其中，所述预设第二发射功率与预设第三发射功率根据所述预设第一任务量权重值和所述预设第二任务量权重值计算得到；
所述边缘服务器接收各个所述第二通信终端发射的任务量，并返回各个所述第二通信终端计算结果；
各个所述第二通信终端接收所述边缘服务器返回的计算结果，并将所述计算结果以预设第四发射功率发射至对应通信连接的各个所述第一通信终端。
可选的，所述能量节点以预设第一发射功率分别向各个第一通信终端和各个第二通信终端发送能量信号的步骤之前，还包括：
构建计算与通信协作系统，其中，各个所述第一通信终端与各个所述第二通信终端一对一或多对一通信连接，各个所述第二通信终端与所述边缘服务器通信连接。
可选的，所述能量节点以预设第一发射功率分别向各个第一通信终端和各个第二通信终端发送能量信号的步骤之前，还包括：
以所述第二通信终端处理其接收的所述第一通信终端发射的任务量的时间为第一时间，设定所述第一时间的范围为第一数据范围；
在第一数据范围内，根据所述预设第一任务量权重值和所述预设第二任务量权重值，利用搜索算法，得到所述第一时间的最优值；
根据所述第一时间的最优值，计算出预设第二发射功率与预设第三发射功率。
可选的，以所述能量节点发射能量到各个第一通信终端和各个第二通信终端的时间为第一时隙；以各个所述第一通信终端接收能量信号向各个所述第二通信终端发射任务量的时间为第二时隙；以各个所述第二通信终端接收来自所述第一通信终端发出的任务量，并将自身的任务量和/或来自各个所述第一通信终端发射的任务量发射至所述边缘服务器的时间为第三时隙；以所述边缘服务器接收各个第二通信终端发射的任务量，并返回对应所述第二通信终端为第四时隙；以各个所述第二通信终端将其接收到的计算结果发射到各个所述第一通信终端为第五时隙；所述第一时隙、第二时隙、第三时隙、第四时隙和第五时隙的时间总和设定为所述第一数据范围的最大值。
可选的，所述根据所述第一时间的最优值，计算出预设第二发射功率与预设第三发射功率的步骤包括：
利用凸优化算法根据所述第一时间的最优值，时间分配的约束条件、计算频率以及任务分配的约束条件，以及各个第一通信终端与各个第二通信终端总能量的约束条件，计算出预设第二发射功率与预设第三发射功率。
可选的，所述各个第一通信终端接收所述能量信号，并利用接收到的能量信号按照预设第一任务量权重值将其任务量以预设第二发射功率发射到与其对应通信连接的第二通信终端的步骤包括：
所述各个第一通信终端接收所述能量信号并将所述能量信号转化成电能，保存到自身的充电电源中。
第二方面，本实施例公开了一种无源边缘计算网络中的计算与通信协作系统，其中，包括：至少一个能量节点，至少一个边缘服务器、多个第一通信终端和多个第二通信终端；
所述能量节点，用于以预设第一发射功率分别向各个第一通信终端和各个第二通信终端发送能量信号；
所述第一通信终端，用于接收所述能量，并利用接收到的能量信号按照预设第一任务量权重值将其任务量以预设第二发射功率发射到与其对应通信连接的第二通信终端；
所述第二通信终端，用于接收所述能量信号和各个所述第一通信终端发射的任务量，并利用接收到的能量信号按照预设第二任务量权重值以预设第三发射功率将其任务量和来自各个第一通信终端的任务量发射到所述边缘服务器；其中，所述预设第二发射功率与预设第三发射功率根据所述预设第一任务量权重值和所述预设第二任务量权重值计算得到；
所述边缘服务器，用于接收各个所述第二通信终端发射的任务量，并返回各个所述第二通信终端计算结果；
所述第二通信终端，用于接收所述边缘服务器返回的计算结果，并将所述计算结果以预设第四发射功率发射至对应通信连接的各个所述第一通信终端。
可选的，各个所述第一通信终端与各个所述第二通信终端一对一或多对一通信连接，各个所述第二通信终端与所述边缘服务器通信连接。
可选的，所述系统还包括至少两个用于将能量信号分裂成两个部分的功率分配器；所述两个功率分配器分别连接在能量节点与第一通信终端，以及所述能量节点与第二通信终端之间。
可选的，所述系统还包括：计算协作模块；
所述计算协作模块，用于以所述第二通信终端处理其接收的所述第一通信终端发射的任务量的时间为第一时间，设定所述第一时间的范围为第一数据范围；以及在第一数据范围内，根据所述预设第一任务量权重值和所述预设第二任务量权重值，利用搜索算法，得到所述第一时间的最优值；根据所述第一时间的最优值，计算出预设第二发射功率与预设第三发射功率。
有益效果，本发明提供了一种无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法及系统，通过将用户端计算任务卸载到无线网络边缘，使其能够在更靠近用户且具有较强计算、存储能力的边缘服务器中执行，其中与边缘服务器距离较远的用户可以通过较近一侧的用户中继传输与协作计算。通过优化系统的资源分配，在保证系统低时延与低能耗的同时也提高了网络整体的计算能力。经过初步的系统计算速率性能对比，本发明相比于传统移动边缘计算网络中不采用用户协作或者只采用协作任务卸载的移动计算技术具有明显的性能优势。本实施例所公开的方法及系统，可广泛的应用于计算密集型、时延敏感型的物联网设备以及移动终端计算能力受限的传感器网络等低能耗无线网络中。
附图说明
图1是本发明实施例提供的无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法的步骤流程图；
图2是本发明实施例无源边缘计算网络中的计算与通信协作系统的结构示意图；
图3是本发明实施例中各个设备之间计算协作的原理示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
移动边缘计算网络借助计算卸载技术，使得终端设备可以将密集型的计算任务卸载到MEC上执行，这一技术在IoT场景下尤为重要，IoT设备一般数量很大且体积较小，为控制成本通常牺牲设备自身的计算能力，而传统方式是把数据上传至云端进行分析决策后再将结果回传，这常常导致时延问题无法得到保证。通过部署MEC网络，极大地提高了任务处理效率，借助无线供电技术更是延长了IoT设备充电电源的寿命，而卸载技术同时也成为节省设备自身能量的重要手段。但在MEC场景下，MEC服务器一般内嵌网关或基站，其硬件成本的限制使其无法提供像云计算那样丰富的计算资源，特别是对于日益增长的用户任务需求，如何更充分有效地利用MEC网络计算资源，如何更合理地分配MEC网络的计算资源也成为当前的研究热点。
当前的移动边缘计算用户协作方案中，考虑了近端用户作为中继节点协助远端用户卸载计算任务到服务器，但是往往没有考虑近端用户自身也有任务需要执行，因此对于近端用户而言同样也会面临决策是否卸载计算任务的问题，这样会造成近端用户本地资源没有得到很好的利用。此外，现有的场景下往往没有考虑近端用户除了能协助远端用户卸载计算任务，还能协助远端用户完成计算任务，因此这也没有充分利用近端用户的资源，同时还造成边缘服务器端计算需求过大。
为了克服上述问题，本实施例所公开的计算与通信协作方法除了考虑用户之间的协作卸载机制，还考虑各个通信终端之间的协作计算，对于近端用户由于其往往能吸收到较多的能量，将其看成是一个具有计算任务的小基站，对于这样的小基站，协助任务卸载的同时还要充分开发本地的计算资源，这样既能保证系统较低时延长能耗，还能合理分配边缘端的计算资源，设计出更高效、性能更好的系统。以及通过将通信终端计算任务卸载到边缘服务器，以利用且具有较强计算、存储能力的边缘服务器(edge server，ES)中执行通信终端的任务，并且与边缘服务器距离较远的通信终端则可以通过将任务卸载到与边缘服务器距离较近一侧的通信终端，利用与边缘服务器距离较近的通信终端实现任务的中继传输与协作计算，从而优化系统的资源分配，提高了网络整体的计算性能。
下面结合附图，详细说明本发明的各种非限制性实施方式。
示例性方法
本实施例提供了一种无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法，如图1所示，应用于计算与通信协作系统，所述计算与通信协作系统包括：至少一个能量节点，至少一个边缘服务器、第一通信终端和第二通信终端，包括步骤：
步骤S1、所述能量节点以预设第一发射功率分别向各个第一通信终端和各个第二通信终端发送能量信号。
结合图2所示，在本实施例所公开的计算与通信协作系统包括：能量节点(EN)、多个通信终端(多个第一通信终端Un、多个第二通信终端Hn)和边缘服务器(ES)。通信系统中，能量节点EN以固定的发射功率分别向各个通信终端发射能量信号，该过程可以运用波束成形技术实现能量的定向传输，各个通信终端接收来自能量节点发出的能量信号。第一通信终端Un为远端通信终端，其距离边缘服务器较远，并且各个第一通信终端Un与边缘服务器由于阻隔无法直接通信。所述第二通信终端Hn距离边缘服务器较远，其与所述边缘服务器之间建立通信连接。
步骤S2、各个第一通信终端接收所述能量信号，并利用接收到的能量信号按照预设第一任务量权重值将其任务量以预设第二发射功率发射到与各个第一通信终端各自通信连接的第二通信终端。
各个所述第一通信终端上均设置有天线、能量吸收电路和充电电源。天线用于接收能量节点发出的能量信号，所述能量吸收电路与天线电连接，用于从天线获取能量信号，并将所述能量信号转化成电能，所述充电电源，用于接收能量吸收电路转化成的电能，并保存。
在一种实施方式中，若近端用户(Helper，也即第一通信终端)有较高的能量需求，可以适当考虑运用能量波束成形的的方法，将能量节点发射出的能量定向传输到Helper端，以满足自身的计算与通信需求。
各个所述第一通信终端消耗接收到的能量信号转化成的电能将其部分任务量或全部任务量发射到与其对应通信连接的第二通信终端，通过将其计算任务卸载到第二通信终端，为了实现能量吸收和将任务数据传输到第二通信终端并存，在天线中将采用时分复用的方式来完成工作模式的切换。
具体的，各个通信终端发射到第二通信终端的任务量为部分还是全部，由预设第一任务量权重值确定，所述第一通信终端根据预设的第一任务量权重值，根据其自身的任务量，将任务卸载到第二通信终端。
步骤S3、各个所述第二通信终端接收所述能量信号和各个所述第一通信终端发射的任务量，并利用接收到的能量信号按照预设第二任务量权重值以预设第三发射功率将其任务量和来自各个第一通信终端的任务量发射到所述边缘服务器；其中，所述预设第二发射功率与预设第三发射功率根据所述预设第一任务量权重值和所述预设第二任务量权重值计算得到。
同样的，所述第二通信终端与所述第一通信终端相同，其上设置有天线、能量吸收电路和充电电源，分别用于接收能量节点发射的能量信号，并将能量信号转化成电能，以及将电能存储。
第二通信终端还接收第一通信终端发射的任务量，其可以选择将接收到的第一通信终端发出的任务量发射到与其相连的边缘服务器，由边缘服务器进行处理，也可以将其自己的任务发射到边缘服务器，自身仅处理第一通信终端发射的任务量，其具体的发送任务的大小根据预设第二任务量权重值确定。
进一步的，所述预设第二发射功率与预设第三发射功率根据所述预设第一任务量权重值和所述预设第二任务量权重值计算得到。由于发射功率为发射任务量除发送时间，因为若要在最短的时间内完成任务量的发射，则需要较高的发射功率，预设任务权重值的设定与发射功率之间具有直接的关联。
步骤S4、所述边缘服务器接收各个所述第二通信终端发射的任务量，并返回各个所述第二通信终端计算结果。
边缘服务器接收第二通信终端发射的任务量，其接收到的任务量可能是第一通信终端的任务，也可能是第二通信终端的任务，边缘服务器将其接收到的任务量进行处理，并将处理结果反馈到第二通信终端。
步骤S5、各个所述第二通信终端接收所述边缘服务器返回的计算结果，并将所述计算结果以预设第四发射功率发射至对应通信连接的各个所述第一通信终端。
各个第二通信终端接收到所述边缘服务器返回的计算结果后，将与其接收到的第一通信终端发射任务量相对应的计算结果以第四发射功率发射到第一通信终端，从而实现为第一通信终端协作计算。
具体的，在步骤S1所述能量节点以预设固定发射功率分别向各个第一通信终端和各个第二通信终端发送能量信号的步骤之前，还包括：
步骤S01、以各个第二通信终端处理其接收的所述第一通信终端发射的任务量的时间为第一时间，设定所述第一时间的范围为第一数据范围。
步骤S02、在第一数据范围内，根据所述预设第一任务量权重值和所述预设第二任务量权重值，利用搜索算法，得到所述第一时间的最优值。
步骤S03、根据所述第一时间的最优值，计算出预设第二发射功率与预设第三发射功率。
进一步的，所述能量节点以预设固定发射功率分别向第一通信终端和第二通信终端发送能量信号的步骤之前，还包括：
构建计算与通信协作系统，其中，各个所述第一通信终端与各个所述第二通信终端一对一或多对一通信连接，也即多个第一通信终端与一个第二通信终端建立通信连接，并将其任务量均发送至共同连接的第二通信终端上，或者也可以为一对一通信连接的模式，一个第一通信终端与一个第二通信终端建立通信连接。各个所述第二通信终端与所述边缘服务器通信连接。
具体的，结合图3所示，为了我们给出整个系统的时间分配，主要被分为以下五个子时隙：
以所述能量节点发射能量到各个第一通信终端和各个第二通信终端的时间为第一时隙；第一个时隙t0(WPT无线能量传输阶段)：能量节点EN以固定的发射功率P0分别向各个第一通信终端Un和各个第二通信终端Hk发送能量信号，每一个通信终端分别接收能量信号。
以各个所述第一通信终端接收能量信号和向所述第二通信终端发射任务量的时间为第二时隙；第二个时隙t1(第一通信终端Un任务卸载阶段)：第一通信终端Un利用接收到的能量信号转化成的电能将自身的计算任务部分或者全部卸载到第二通信终端Hk，此时第一通信终端Un的第二发射发功率为P1，同时第一通信终端Un也会利用本地的资源并行计算部分或者全部任务。
各个所述第二通信终端接收来自第一通信终端发出的任务量，并将自身的任务量和/或其来自第一通信终端发射的任务量发射至所述边缘服务器的时间为第三时隙。第三时隙t2(第二通信终端Hk任务卸载阶段)：第二通信终端Hk利用接收到的能量将自身以及第一通信终端Un的计算任务部分或者全部卸载到边缘服务器ES，由于第二通信终端Hk在本地也会并行进行计算第一通信终端Un或者第二通信终端Hk的任务，因此任务卸载的时间用
Figure BDA0002406460780000111
表示，特别地，我们用
Figure BDA0002406460780000112
和
Figure BDA0002406460780000113
分别表示卸载第一通信终端Un的任务和第二通信终端Hk的任务的时间，对应的发送功率为
Figure BDA0002406460780000114
和
Figure BDA0002406460780000115
在本地计算第一通信终端Un任务的时间用
Figure BDA0002406460780000116
表示，由于
Figure BDA0002406460780000117
和
Figure BDA0002406460780000118
是并行的，因此，第三部分的时间t2等于
Figure BDA0002406460780000119
和
Figure BDA00024064607800001110
中的最大值。
以所述边缘服务器接收来自各个第二通信终端发射的任务量，并返回所述第二通信终端为第四时隙；第四时隙(边缘服务器ES端结果返回):由于边缘服务器强大的计算能力以及较大的发送功率，而且任务计算完成后结果通常是一个比较小的值，因此，任务在服务器端的执行时间以及计算结果从边缘服务器ES反馈到第二通信终端Hk的下载时间均可忽略不计。
以各个所述第二通信终端将其接收到的计算结果发射到所述第一通信终端为第五时隙；第五个阶段t3(Hk到Un结果返回)：用户Hk利用第一阶段接收到的能量，将计算结果发送给Un，此时的发送功率为P3。
其中，所述第一时隙、第二时隙、第三时隙、第四时隙和第五时隙的时间总和设定为所述第一数据范围的最大值。所述第一时隙、第二时隙、第三时隙、第四时隙和第五时隙所对应的时间均为完成该时段全部任务的时间，也即是第一时隙为所述能量节点发射能量到各个第一通信终端和各个第二通信终端的时间，若第二通信终端与所述能量节点之间的距离远于第一通信终端与所述能量节点之间的距离，则以各个第二通信终端中最后接收到能量节点发出的能量信号所需要的时间为准。第二时隙对应的时间为；以各个所述第一通信终端接收能量信号向各个所述第二通信终端发射任务量的时间，则第二时隙的时间对应为各个所述第一通信终端中向第二通信终端发送任务量耗时最长的时间。同样的，第三时隙、第五时隙均为本时段中耗时最久的那个发送线程所使用的时间。
进一步的，所述根据所述第一时间的最优值，计算出预设第二发射功率与预设第三发射功率的步骤包括：
利用凸优化算法根据所述第一时间的最优值，时间分配的约束条件、计算频率以及任务分配的约束条件，以及第一通信终端与第二通信终端总能量的约束条件，计算出预设第二发射功率与预设第三发射功率。
具体的，假设n＝k＝1,即第一通信终端与第二通信终端只有一个的情况下，我们给定两个用户U1和H1的权重ω1和ω2的情况下，在保证系统较低时延和低能耗的同时，最大化两个用户的计算速率加权和，以获取到最优的系统计算效率。在一种实施方式中，假设总时间T＝1，因此用户的计算速率与计算的任务量在数值上相等，其中计算速率的单位是bit/s。根据系统网络模型及时隙分析，得到这个问题的目标函数及约束条件如以下公式(1)-(11)：
目标函数：
Figure BDA0002406460780000121
约束函数：
Figure BDA0002406460780000122
Figure BDA0002406460780000123
Figure BDA0002406460780000124
Figure BDA0002406460780000125
Figure BDA0002406460780000131
Figure BDA0002406460780000132
Figure BDA0002406460780000133
Figure BDA0002406460780000134
Figure BDA0002406460780000135
Figure BDA0002406460780000136
Figure BDA0002406460780000137
其中，bij表示通信终端i在设备j上执行的任务量大小(i＝1,2表示用户U1和H1，j＝0,1,2表示ES、U1和H1)，ωi对应第i个通信终端Ui的权重。这里，b1＝b11+b12+b10表示第一通信终端U1总的计算任务，b2＝b22+b20表示第二通信终端H1总的计算任务，单位是bit。
其中，(1)-(3)是系统时间分配的约束；(4)-(9)是系统计算频率以及任务分配的约束；而(10)和(11)是两个通信终端总的能量约束。例如(4)和(8)中fi≤fmax表示用户在本地的计算频率大小，也是需要优化的变量，φ是一个常数；而(5)-(7)、(9)根据香农公式很容易分析得到，其中h1表示U1-U2的信道增益，h2表示U2-ES的信道增益，gi表示EN-Ui的信道增益，B表示信道容量，N0表示噪声功率，Γ和ν也是一个常数。(10)和(11)中Eloc、Eoff以及E21分别表示用户在本地计算、任务卸载以及U2-U1结果返回过程中需要的能量。
本发明通过在n+k个用户组成的无线供电边缘计算系统中引入通信协作和计算协作的方法，并且以n＝k＝1为例构造了一个最大化系统最大化计算速率的优化问题，其中要优化的变量有用户的时间和功率分配，以及用户本地的计算资源分配。考虑到目标函数与约束条件的非凸性，我们首先采用变量替换的方法，将目标函数与约束条件转化为凸函数，紧接着我们可以明显看出只要变量
Figure BDA0002406460780000141
(第一通信终端U1的任务在第二通信终端Hk上计算所花的时间)确定，整个优化问题就可以运用凸优化工具进行轻松求解，最后结合
Figure BDA0002406460780000142
的范围我们自然想到利用黄金分割算法在给定区间上搜索出最优的
Figure BDA0002406460780000143
因此，本发明首先提出一种新型的边缘计算用户协作模型，基于这一模型下的优化问题也可以很好的解决，不仅提高了系统的计算能力，同时也让系统资源得到合理有效利用，系统性能得到进一步提升。
示例性设备
本实施例还提供了一种无源边缘计算网络中的计算与通信协作系统，如图2所示，包括：至少一个能量节点，至少一个边缘服务器、多个第一通信终端和多个第二通信终端；
所述能量节点，用于以预设第一发射功率分别向第一通信终端和第二通信终端发送能量信号；
所述第一通信终端，用于接收所述能量，并利用接收到的能量信号按照预设第一任务量权重值将其任务量以预设第二发射功率发射到与其对应通信连接的第二通信终端；
所述第二通信终端，用于接收所述能量信号和各个所述第一通信终端发射的任务量，并利用接收到的能量信号按照预设第二任务量权重值以预设第三发射功率将其任务量和来自各个第一通信终端的任务量发射到所述边缘服务器；其中，所述预设第二发射功率与预设第三发射功率根据所述预设第一任务量权重值和所述预设第二任务量权重值计算得到；
所述边缘服务器，用于接收各个所述第二通信终端发射的任务量，并返回各个所述第二通信终端计算结果；
所述第二通信终端，用于接收所述边缘服务器返回的计算结果，并将所述计算结果以预设第四发射功率发射至对应通信连接的各个所述第一通信终端。
进一步的，各个所述第一通信终端与各个所述第二通信终端一对一或多对一通信连接，各个所述第二通信终端与所述边缘服务器通信连接。
为了便于能量信号的传输及分配，所述系统还包括至少两个用于将能量信号分裂成两个部分的功率分配器；所述两个功率分配器分别连接在能量节点与第一通信终端，以及所述能量节点与第二发射功率之间。
进一步的，所述系统还包括：计算协作模块；
所述计算协作模块，用于以各个第二通信终端处理其接收的所述第一通信终端发射的任务量的时间为第一时间，设定所述第一时间的范围为第一数据范围；以及在第一数据范围内，根据所述预设第一任务量权重值和所述预设第二任务量权重值，利用搜索算法，得到所述第一时间的最优值；根据所述第一时间的最优值，计算出预设第二发射功率与预设第三发射功率。
本发明提供了一种无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法，通过将用户端计算任务卸载到无线网络边缘，使其能够在更靠近用户且具有较强计算、存储能力的边缘服务器中执行，其中与边缘服务器距离较远的用户可以通过较近一侧的用户中继传输与协作计算。通过优化系统的资源分配，在保证系统低时延与低能耗的同时也提高了网络整体的计算能力。经过初步的系统计算速率性能对比，本发明相比于传统移动边缘计算网络中不采用用户协作或者只采用协作任务卸载的移动计算技术具有明显的性能优势。本实施例所公开的方法及系统，可广泛的应用于计算密集型、时延敏感型的物联网设备以及移动终端计算能力受限的传感器网络等低能耗无线网络中。
可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法，其特征在于，应用于计算与通信协作系统，所述计算与通信协作系统包括：至少一个能量节点，至少一个边缘服务器、多个第一通信终端和多个第二通信终端；其中，所述第一通信终端位于所述能量节点近端；所述第二通信终端位于所述能量节点远端；
所述计算与通信协作方法包括步骤：
所述能量节点以预设第一发射功率分别向各个第一通信终端和各个第二通信终端发送能量信号；
各个第一通信终端接收所述能量信号，并利用接收到的能量信号按照预设第一任务量权重值将其任务量以预设第二发射功率发射到与其对应通信连接的第二通信终端；
各个所述第二通信终端接收所述能量信号和各个所述第一通信终端发射的任务量，并利用接收到的能量信号按照预设第二任务量权重值以预设第三发射功率将其任务量和来自各个第一通信终端的任务量发射到所述边缘服务器；其中，所述预设第二发射功率与预设第三发射功率根据所述预设第一任务量权重值和所述预设第二任务量权重值计算得到；
所述边缘服务器接收各个所述第二通信终端发射的任务量，并返回各个所述第二通信终端计算结果；
各个所述第二通信终端接收所述边缘服务器返回的计算结果，并将所述计算结果以预设第四发射功率发射至对应通信连接的各个所述第一通信终端。
2.根据权利要求1所述的无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法，其特征在于，所述能量节点以预设第一发射功率分别向各个第一通信终端和各个第二通信终端发送能量信号的步骤之前，还包括：
构建计算与通信协作系统，其中，各个所述第一通信终端与各个所述第二通信终端一对一或多对一通信连接，各个所述第二通信终端与所述边缘服务器通信连接。
3.根据权利要求1所述的无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法，其特征在于，所述能量节点以预设第一发射功率分别向各个第一通信终端和各个第二通信终端发送能量信号的步骤之前，还包括：
以所述第二通信终端处理其接收的所述第一通信终端发射的任务量的时间为第一时间，设定所述第一时间的范围为第一数据范围；
在第一数据范围内，根据所述预设第一任务量权重值和所述预设第二任务量权重值，利用搜索算法，得到所述第一时间的最优值；
根据所述第一时间的最优值，计算出预设第二发射功率与预设第三发射功率。
4.根据权利要求3所述的无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法，其特征在于，以所述能量节点发射能量到各个第一通信终端和各个第二通信终端的时间为第一时隙；以各个所述第一通信终端接收能量信号向各个所述第二通信终端发射任务量的时间为第二时隙；以各个所述第二通信终端接收来自所述第一通信终端发出的任务量，并将自身的任务量和/或来自各个所述第一通信终端发射的任务量发射至所述边缘服务器的时间为第三时隙；以所述边缘服务器接收各个第二通信终端发射的任务量，并返回对应所述第二通信终端为第四时隙；以各个所述第二通信终端将其接收到的计算结果发射到各个所述第一通信终端为第五时隙；所述第一时隙、第二时隙、第三时隙、第四时隙和第五时隙的时间总和设定为所述第一数据范围的最大值。
5.根据权利要求4所述的无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法，其特征在于，所述根据所述第一时间的最优值，计算出预设第二发射功率与预设第三发射功率的步骤包括：
利用凸优化算法根据所述第一时间的最优值，时间分配的约束条件、计算频率以及任务分配的约束条件，以及各个第一通信终端与各个第二通信终端总能量的约束条件，计算出预设第二发射功率与预设第三发射功率。
6.根据权利要求1所述的无源边缘计算网络中的计算与通信协作方法，其特征在于，所述各个第一通信终端接收所述能量信号，并利用接收到的能量信号按照预设第一任务量权重值将其任务量以预设第二发射功率发射到与其对应通信连接的第二通信终端的步骤包括：
所述各个第一通信终端接收所述能量信号并将所述能量信号转化成电能，保存到自身的充电电源中。
7.一种无源边缘计算网络中的计算与通信协作系统，其特征在于，包括：至少一个能量节点，至少一个边缘服务器、多个第一通信终端和多个第二通信终端；
所述能量节点，用于以预设第一发射功率分别向各个第一通信终端和各个第二通信终端发送能量信号；
所述第一通信终端，用于接收所述能量，并利用接收到的能量信号按照预设第一任务量权重值将其任务量以预设第二发射功率发射到与其对应通信连接的第二通信终端；
所述第二通信终端，用于接收所述能量信号和各个所述第一通信终端发射的任务量，并利用接收到的能量信号按照预设第二任务量权重值以预设第三发射功率将其任务量和来自各个通信终端的任务量发射到所述边缘服务器；其中，所述预设第二发射功率与预设第三发射功率根据所述预设第一任务量权重值和所述预设第二任务量权重值计算得到；
所述边缘服务器，用于接收各个所述第二通信终端发射的任务量，并返回各个所述第二通信终端计算结果；
所述第二通信终端，用于接收所述边缘服务器返回的计算结果，并将所述计算结果以预设第四发射功率发射至对应通信连接的各个所述第一通信终端。
8.根据权利要求7所述的计算与通信协作系统，其特征在于，各个所述第一通信终端与各个所述第二通信终端一对一或多对一通信连接，各个所述第二通信终端与所述边缘服务器通信连接。
9.根据权利要求7所述的计算与通信协作系统，其特征在于，所述系统还包括至少两个用于将能量信号分裂成两个部分的功率分配器；所述两个功率分配器分别连接在能量节点与第一通信终端，以及所述能量节点与第二通信终端之间。
10.根据权利要求8所述的计算与通信协作系统，其特征在于，所述系统还包括：计算协作模块；
所述计算协作模块，用于以所述第二通信终端处理其接收的所述第一通信终端发射的任务量的时间为第一时间，设定所述第一时间的范围为第一数据范围；以及在第一数据范围内，根据所述预设第一任务量权重值和所述预设第二任务量权重值，利用搜索算法，得到所述第一时间的最优值；根据所述第一时间的最优值，计算出预设第二发射功率与预设第三发射功率。
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