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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明属于无线通信领域，具体涉及一种基于5G专网分流器的多用户计算卸载方法；该方法包括：构建基于5G专网分流器的多用户计算卸载框架；根据多用户计算卸载框架构建联合卸载总时延和资源分配平衡度的目标函数；对联合卸载总时延和资源分配平衡度的目标函数进行求解，得到目标函数最优解；用户根据目标函数最优解确定卸载决策；用户根据确定的卸载决策进行任务卸载；本发明具有良好的扩展性和安全性，有效的利用了每个UE设备的带宽和吞吐量，加强了网络数据处理能力、提高了网络的灵活性和可用性；能够有效地减小多用户的平均卸载时延以及平均传输时延，同时平衡各移动边缘终端设备或边缘服务器的工作负荷，具有良好的经济效益。

主权项：1.一种基于5G专网分流器的多用户计算卸载方法，其特征在于，包括：S1：构建基于5G专网分流器的多用户计算卸载框架，包括构建计算卸载总时延框架和构建计算资源分配平衡度框架；5G专网分流器包括用户平面功能设备UPF和小型移动边缘计算平台miniMEP；构建计算卸载总时延框架包括：将miniMEP作为移动边缘计算协同服务器，记录每个空闲服务节点的资源可用状态；用联合资源对pj，cj表示服务节点j的计算资源和存储资源的可用状态，其中，pj表示服务节点的计算资源，cj表示服务节点的存储资源；定义移动用户k的密集型计算任务为Tk，用联合资源对zk，ek表示移动用户k对资源的需求，其中，服务节点为任务Tk提供的计算资源为zk，服务节点为任务Tk提供的存储资源为ek；每隔t时间，移动用户k将自己的联合资源需求对zk，ek发送给miniMEP；miniMEP根据各个服务节点的剩余计算资源、剩余存储资源与移动用户的联合资源需求对zk，ek计算各个移动用户的卸载总时延；计算卸载总时延公式为： 其中，f1x，y表示卸载总时延的目标函数，K表示用户的总数量，M表示服务节点的总数量，dkj表示移动边缘计算协同服务器的计算资源余量，zi表示用户所申请的计算资源，ei表示用户所申请的存储资源，J表示服务节点集合，xkj表示卸载判定参数；构建计算资源分配平衡度框架包括：定义表征卸载决策占用各服务节点资源的集中程度参数u，定义表征各服务节点资源累积负荷的向量A＝a1,a2,a3...aM；其中，aj表示服务节点j的归一化累积工作负荷；各服务节点资源累积负荷aj的表达式为： 其中，aj表示服务节点j的归一化累积工作负荷，k1表示对计算资源使用情况的重视程度，k2表示对存储资源使用情况的重视程度；根据集中程度参数和各服务节点资源累积负荷的向量计算资源分配平衡度；计算资源分配平衡度公式为： 其中，f2x,y表示资源分配平衡度的目标函数，yj表示忙碌判定参数，表示各服务节点资源累积负荷的平均值，v表示各服务节点资源累积负荷的均方差；S2：根据多用户计算卸载框架构建联合卸载总时延和资源分配平衡度的目标函数；联合卸载总时延和资源分配平衡度的目标函数为：min[fx,y]＝min[w1f1x,y+w2f2x,y]C1：0≤w1≤1，0≤w2≤1；C2：w1+w2＝1 其中，w1表示对卸载时延总和分配的权重值，w2表示利用平衡度对资源分配的权重值；S3：对联合卸载总时延和资源分配平衡度的目标函数进行求解，得到目标函数最优解；用户根据目标函数最优解确定卸载决策；S4：用户根据确定的卸载决策进行任务卸载。

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权利要求：

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