低轨卫星协作边缘计算任务迁移和资源分配算法

doi:10.12263/DZXB.20201249

电子学报 ›› 2022, Vol. 50 ›› Issue (3): 567-573.DOI: 10.12263/DZXB.20201249

低轨卫星协作边缘计算任务迁移和资源分配算法

宋政育¹, 郝媛媛²^,³, 孙昕¹

^1.北京交通大学电子信息工程学院, 北京 100044
^2.中国空间技术研究院通信与导航卫星总体部, 北京 100094
^3.国家航天局卫星通信系统创新中心, 北京 100094

收稿日期:2020-11-06 修回日期:2021-08-03 出版日期:2022-03-25
- 作者简介:
- 宋政育　男，1984年生于山东威海.现为北京交通大学电子信息工程学院副教授、硕士生导师.主要研究方向为空天地一体化通信，移动边缘计算，智能超表面通信，物联网以及专业移动通信等.E-mail:songzy@bjtu.edu.cn
  郝媛媛（通讯作者）　女，1995年生于河北廊坊.现为中国空间技术研究院通信与导航卫星总体部工程师.主要研究方向为与5G/6G融合的卫星互联网络通信系统，无人机通信，物联网以及移动边缘计算等.E-mail:tracyhao@bit.edu.cn
  孙昕　女，1967年生于吉林通化.现为北京交通大学电子信息工程学院教授、博士生导师.主要研究方向为专业移动通信系统，卫星通信以及物联网等.E-mail:xsun@bjtu.edu.cn
- 基金资助:
- 国家自然科学基金青年基金 (61901027)

Computation Offloading and Resource Allocation Algorithm for Collaborative LEO Satellite Multi-Access Edge Computing

SONG Zheng-Yu¹, HAO Yuan-Yuan²^,³, SUN Xin¹

^1.School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China
^2.Institute of Telecommunication and Navigation Satellites, China Academy of Space Technology, Beijing 100094, China
^3.Innovation Center of Satellite Communication System, China National Space Administration, Beijing 100094, China

Received:2020-11-06 Revised:2021-08-03 Online:2022-03-25 Published:2022-03-25
- Supported by:
- Youth Fund of National Natural Science Foundation of China (61901027)

摘要/Abstract

摘要：

研究了基于星间链路的低轨卫星协作边缘计算任务迁移和资源分配问题，为偏远地区用户提供边缘计算服务.采用部分任务迁移机制，以地面用户加权总能耗最小化为目标建立优化问题，提出了一种低轨卫星协作边缘计算的任务迁移和资源分配算法，基于优化问题的非凸性，将其分解为任务迁移子问题和资源分配子问题，分别采用标准凸优化方法和拉格朗日对偶分解方法进行求解.仿真结果表明，该算法的收敛速度快；与本地计算和任务数据全部上传算法相比，本文所提出的算法可至少降低约74%的用户总能耗；与非协作卫星边缘计算相比，基于星间链路的低轨卫星协作边缘计算可至少降低约22%的用户总能耗，且星间链路的信道容量越大，用户总能耗越低.

关键词: 卫星通信, 协作边缘计算, 星间链路, 任务迁移, 资源分配, 加权总能耗

Abstract:

In order to provide edge computing services for users in remote regions, the computation offloading and resource allocation problem for collaborative low-earth orbit (LEO) satellite multi-access edge computing (MEC) with the aid of inter-satellite link (ISL) is investigated. By applying the partial offloading scheme, the optimization problem is formulated to minimize the weighted sum energy consumption of ground users, and a computation offloading and resource allocation algorithm for LEO satellite collaborative MEC is proposed. Due to the non-convexity of the formulated problem, it is decoupled into computation offloading and resource allocation subproblems, and then solved by standard convex optimization and Lagrangian dual decomposition method, respectively. Simulation results show that the proposed algorithm converges fast. Compared with local computing and full offloading algorithms, the proposed algorithm can reduce the energy consumption of users by 74% at least. Additionally, compared with non-collaborative satellite MEC, LEO satellite collaborative MEC based on the ISL can reduce the energy consumption of users by 22% at least. By increasing the capacity of ISL, the energy consumption of users is continuously decreased.

Key words: satellite communications, collaborative edge computing, inter-satellite link, computation offloading, resource allocation, weighted sum energy consumption

中图分类号:

TN927

宋政育, 郝媛媛, 孙昕. 低轨卫星协作边缘计算任务迁移和资源分配算法[J]. 电子学报, 2022, 50(3): 567-573.

Zheng-Yu SONG, Yuan-Yuan HAO, Xin SUN . Computation Offloading and Resource Allocation Algorithm for Collaborative LEO Satellite Multi-Access Edge Computing[J]. Acta Electronica Sinica, 2022, 50(3): 567-573.

图/表 4

图1 LEO卫星协作边缘计算任务迁移和资源分配算法的收敛性

图2 用户总能耗与计算任务数据量之间的关系

图3 用户总能耗与计算任务可容忍的时延之间的关系

图4 用户总能耗与ISL信道容量之间的关系

参考文献 13

1	WANGP, YAOC, ZHENGZ, SUNG, SONGL. Joint task assignment, transmission, and computing resource allocation in multilayer mobile edge computing systems[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2019, 6(2): 2872‑2884.
2	DINGD, GAOZ, CHENGN. Feasibility of LTE-based GEO satellite mobile communication systems to support VoIP for handheld terminals[J]. Chinese Journal of Electronics, 2019, 28(4): 829‑834.
3	韦亮, 宋高俊, 田亮. 基于部分信道信息的卫星移动链路ACM方法[J]. 电子学报, 2018, 46(9): 2063‑2067.
	WEIL, SONGG, TIANL. An ACM method based on partial channel information for mobile satellite link[J]. Acta Electronica Sinica, 2018, 46(9): 2063‑2067. (in Chinese)
4	周平, 殷波, 邱雪松, 郭少勇, 孟洛明. 面向服务可靠性的云资源调度方法[J]. 电子学报, 2019, 47(5): 1037‑1043.
	ZHOUP, YINB, QIUX, GUOS, MENGL. Service reliability oriented cloud resource scheduling method[J]. Acta Electronica Sinica, 2019, 47(5): 1037‑1043. (in Chinese)
5	YOUC, HUANGK, CHAEH, KIMB-H. Energy-efficient resource allocation for mobile-edge computation offloading[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2017, 16(3): 1397‑1411.
6	MAOY, ZHANGJ, SONGS H, LETAIEFK B. Stochastic joint radio and computational resource management for multi-user mobile-edge computing systems[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2017, 16(9): 5994‑ 6009.
7	ZHANGJ, HUX, NINGZ, NGAI E C-H, ZHOUL, WEIJ, CHENGJ, HUB. Energy-latency tradeoff for energy-aware offloading in mobile edge computing networks[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2018, 5(4): 2633‑2645.
8	GUOF, ZHANGH, JIH, LIX, LEUNGV C M. An efficient computation offloading management scheme in the densely deployed small cell networks with mobile edge computing[J]. IEEE/ACM Transactions on Networking, 2018, 26(6): 2651‑2664.
9	DAIY, XUD, MAHARJANS, ZHANGY. Joint computation offloading and user association in multi-task mobile edge computing[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2018, 67(12): 12313‑12325.
10	ZHANGZ, ZHANGW, TSENGF-H. Satellite mobile edge computing: Improving QoS of high-speed satellite-terrestrial networks using edge computing techniques[J]. IEEE Network, 2019, 33(1): 70‑76.
11	XIER, TANGQ, WANGQ, LIUX, YUF R, HUANGT. Satellite-terrestrial integrated edge computing networks: architecture, challenges, and open issues[J]. IEEE Network, 2020, 34(3): 224‑231.
12	CHENGN, LYU F, QUANW, ZHOUC, HEH, SHIW, SHENX. Space/aerial-assisted computing offloading for IoT applications: a learning-based approach[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2019, 37(5): 1117‑1129.
13	王星宇, 李勇军, 赵尚弘, 曹桂兴, 谭庆贵, 郑永兴, 姜勇. 基于IEEE802.11的星间链路最短接入时延退避算法[J]. 电子学报, 2018, 46(12): 2936‑2941.
	WANGX, LIY, ZHAOS, CAOG, TANQ, ZHENGY, JIANGY. A delay-optimal backoff algorithm for IEEE 802.11 over inter-satellite links[J]. Acta Electronica Sinica, 2018, 46(12): 2936‑2941. (in Chinese)

[1]	许艺瀚, 田永波, 张扬刚, 花敏, 周雯. 基于学习的能量采集认知M2M通信资源分配算法[J]. 电子学报, 2023, 51(2): 467-476.
[2]	宋佰霖, 许华, 齐子森, 饶宁, 彭翔. 一种基于深度强化学习的协同通信干扰决策算法[J]. 电子学报, 2022, 50(6): 1301-1309.
[3]	徐仲麟, 吴林晟, 佘胜团, 吴毓英, 毛军发, 叶雯燚. 面向低轨卫星通信的K波段LTCC多通道集成接收前端模块[J]. 电子学报, 2022, 50(6): 1389-1398.
[4]	杨伟超, 杜宇, 文伟, 侯舒维, 徐常志, 张建华. 基于多重分形谱智能分析的卫星信号调制识别研究[J]. 电子学报, 2022, 50(6): 1336-1343.
[5]	宋唐益嘉, 胡鹤飞, 张思睿, 许凌毅, 辛宁. 天基信息港对等共享网络性能仿真[J]. 电子学报, 2022, 50(5): 1266-1269.
[6]	李世银, 鲁姗妹, 马帅, 张凡, 徐子涵, 王洪梅, 李宗艳, 熊海良. 有限字符输入DCO-OFDMA系统的资源分配算法研究[J]. 电子学报, 2022, 50(3): 574-584.
[7]	何元智, 尹浩, 谭庆贵, 文爱军, 刘韵. 基于微波光子的卫星通信载荷架构及关键技术[J]. 电子学报, 2022, 50(12): 2945-2956.
[8]	刘焕淋, 胡俊岭, 任杰, 胡会霞, 唐畅, 陈浩楠. 基于光路负载均衡和邻域匹配的串扰感知资源分配方法[J]. 电子学报, 2022, 50(11): 2746-2753.
[9]	赵雄文, 张钰, 秦鹏, 王晓晴, 耿绥燕, 宋俊元, 刘瑶, 李思峰. 空天地一体化无线光通信网络关键技术及其发展趋势[J]. 电子学报, 2022, 50(1): 1-17.
[10]	林敏, 张健, 林志, 王子宁, 郭克锋, 欧阳键. 多播传输模式下的卫星通信安全波束成形算法[J]. 电子学报, 2022, 50(1): 98-105.
[11]	陈思光, 陈佳民, 赵传信. 基于深度强化学习的云边协同计算迁移研究[J]. 电子学报, 2021, 49(1): 157-166.
[12]	王蔚龙, 赵尚弘, 李勇军. 基于能量效率的分布式星群下行链路功率分配方法研究[J]. 电子学报, 2020, 48(6): 1177-1181.
[13]	张广驰, 曾志超, 崔苗, 武庆庆, 林凡, 刘怡俊. 无线供电混合多址接入网络的最优能效资源分配研究[J]. 电子学报, 2020, 48(4): 697-705.
[14]	徐勇军, 李国权, 陈前斌, 林金朝. 异构无线网络干扰效率最大顽健资源分配算法[J]. 电子学报, 2020, 48(3): 545-553.
[15]	张婷, 张德干, 赵彭真, 龚倡乐, 周舢. 基于博弈策略的能效优化的子载波分配方法[J]. 电子学报, 2019, 47(12): 2561-2568.

低轨卫星协作边缘计算任务迁移和资源分配算法

Computation Offloading and Resource Allocation Algorithm for Collaborative LEO Satellite Multi-Access Edge Computing

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 4

参考文献 13

相关文章 15

编辑推荐

Metrics