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    一種基于網(wǎng)絡(luò)切片的車聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合資源分配算法

    2020-05-18 07:31:04龍銀江
    無線電工程 2020年6期
    關(guān)鍵詞:優(yōu)化資源

    龍銀江,呂 鵬,于 淵,劉 瑋

    (1.北京郵電大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院,北京 100876;2.北京科技大學(xué) 計算機(jī)與通信工程學(xué)院,北京 100083;3.中國移動研究院,北京 100032)

    0 引言

    網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)按需組網(wǎng),但車聯(lián)網(wǎng)的獨(dú)特性不能直接映射到三大應(yīng)用場景切片或者單片車聯(lián)網(wǎng)切片[1-2]?,F(xiàn)有車聯(lián)網(wǎng)切片研究較少,比如切片粒度與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)[3-4]、5G車聯(lián)網(wǎng)切片應(yīng)用[5]以及與強(qiáng)型移動寬帶共存[6],但這些研究沒有進(jìn)一步考慮到車聯(lián)網(wǎng)切片資源分配問題。內(nèi)容緩存與分發(fā)作為車聯(lián)網(wǎng)研究熱點(diǎn)之一,多路側(cè)單元(Roadside Unit,RSU)協(xié)作緩存是提高緩存資源利用率和減少中斷概率較為有效的方案[7-9],但這些研究沒有進(jìn)一步考慮到服務(wù)質(zhì)量的多樣性和差異性需求問題,并且所有緩存資源僅視為一個緩存空間與基于內(nèi)容流行度緩存策略容易造成文件命中率不平衡問題。為此,本文將網(wǎng)絡(luò)切片引入到車與路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施通信(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)下行鏈路中,考慮多路側(cè)單元協(xié)作緩存場景,提出了一種聯(lián)合資源分配算法。

    1 系統(tǒng)模型

    V2I下行鏈路文件傳輸模型如圖1所示。在雙向通道上由一個基站(Base Station,BS)、M個RSU和多輛車組成V2I通信網(wǎng)絡(luò),RSU之間、路側(cè)單元與基站之間通過有線鏈路進(jìn)行通信。RSU均具備一定的緩存能力,可提前從基站下載文件,再通過V2I通信下行鏈路為車輛提供下載服務(wù)。由于RSU之間的有線鏈路長度遠(yuǎn)小于RSU到基站的長度,多個RSU可以組成一個RSU群(RSU Group,RSUG),通過協(xié)作緩存文件的方式減少基站前傳鏈路負(fù)載和車輛下載文件時延。

    圖1 V2I下行鏈路文件傳輸模型Fig.1 V2I downlink file transfer model

    2 問題描述

    (1)

    (2)

    則Vm,n,j獲得的總速率表示為:

    (3)

    式中,Γm,n,j,c為RBc上接收到的信號噪聲干擾比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR),可表示為:

    (4)

    (5)

    (6)

    則文件f的請求概率可以表示為:

    (7)

    式中,P(uw,n)為所有屬于類型n文件在基站中的請求概率總和。使用變量km,n,j,f表示Vm,n,j向RSUM請求下載文件f時未下載的數(shù)據(jù)量,km,n,j,f≤Hn,f。對于βm,n,f=1,Vm,n,j下載文件f所需時間可以表示為:

    (8)

    (9)

    (10)

    則Vm,n,j下載文件f所需時間可以表示為:

    (11)

    (12)

    則Vm,n,j在RSUM下載文件f所需時間可以表示為:

    (13)

    (14)

    最終,Vm,n,j完成文件f下載所需總時延可以表示為:

    (15)

    以優(yōu)化系統(tǒng)車輛下載文件平均時延為目標(biāo),則優(yōu)化目標(biāo)可以表示為:

    s.t.

    (16)

    式中,E[·]為隨機(jī)變量期望;Xi(t)遵循泊松過程,則E[Xi(t)]可以表示為:

    (17)

    3 問題計算

    優(yōu)化目標(biāo)式(16)是一個非線性組合規(guī)劃問題,已被證明是一個NP-hard問題[13],直接求解復(fù)雜度極高,本文通過變量解耦方式進(jìn)行求解。首先,將優(yōu)化問題拆解為通信資源優(yōu)化子問題和緩存資源分配與文件放置優(yōu)化子問題;其次,在求解通信資源優(yōu)化子問題時,假設(shè)緩存資源分配及文件放置為已知,在求出通信資源分配問題后,帶入系統(tǒng)目標(biāo)函數(shù)中進(jìn)行緩存資源分配及文件放置求解;最后,結(jié)合2步迭代算法得到1個次優(yōu)解。

    3.1 通信資源優(yōu)化子問題

    s.t.

    (18)

    該優(yōu)化子問題是一個非線性組合規(guī)劃問題,本文采用幾何規(guī)劃(Geometric Programming,GP)算法進(jìn)行求解[14],其標(biāo)準(zhǔn)形式為:

    minf0(X)

    s.t.

    hi(X)≤1,i=(1,2,…,I),

    gj(X)=1,j=(1,2,..,J)。

    (19)

    (20)

    minD

    s.t.

    (21)

    最終,通信資源優(yōu)化子問題可轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)GP進(jìn)行求解,具體算法如下:

    算法1:通信資源分配算法① 初始化并輸入:RSUM網(wǎng)絡(luò)切片數(shù)量N,RB數(shù)量C,帶寬B,發(fā)射功率Pmc,噪聲功率σ2,通信資源分配方案αψ ,迭代次數(shù)ζ1=1,誤差τ1。② 迭代:如果ζ1大于0,則進(jìn)入步驟③;③ 更新計算:更新?m,n,i,j,cζ1 ,計算得出通信資源分配方案αζ1 ;④ 判斷:如果αζ1 -αζ1-1 ≤τ1,則α=α(ζ1),跳到步驟⑤,否則,ζ1=ζ1+1跳到步驟③;⑤ 輸出:α

    3.2 緩存資源和文件放置優(yōu)化子問題

    通信資源分配變量α為已知,則從優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)分解出的緩存資源和文件放置優(yōu)化子問題可以表示為:

    s.t.

    (22)

    (23)

    整理后的拉格朗日函數(shù)可以表示為:

    L(S,β,δ,η)=f(S)+f(β)+f(Φ)

    s.t.

    η3,η4,η5,

    (24)

    s.t.

    η3,η4,η5。

    (25)

    算法2:兩步迭代算法① 初始化并輸入:基站文件數(shù)量W,傾斜度θ,文件類型n集合,RSU數(shù)量M及網(wǎng)絡(luò)切片數(shù)量N,緩存容量集合及分配策略m,通信資源和文件放置矩陣α和β,路側(cè)單元文件緩存狀態(tài)βm,n,w=0;迭代次數(shù)ζ=ζ1=ζ2=1,δmnζ2 =0,ηm,n,wζ2 =0,誤差τ=τ1=τ2;② 迭代:如果ζ大于0,則進(jìn)入步驟③;否則,跳到步驟⑥;③ 通信資源分配策略:根據(jù)算法1求出通信資源分配策略αζ1 ;④ 緩存資源和文件放置策略:L,β,δ,η =f +fβ +fΦ ,更新計算δmnζ2 和ηm,n,wζ2 ,ζ2=ζ2+1,得出mn(ζ2)和β(ζ2);⑤ 判斷:如果Dζ -Dζ-1 ≤τ,則α=α(ζ1),β=β(ζ2),mn=mn(ζ2),D=Dζ ;否則跳到步驟②;⑥ 輸出:α,β,m,D。

    4 仿真分析

    不同文件數(shù)量和傾斜度對系統(tǒng)平均時延的影響如圖2所示。隨著傾斜度參數(shù)增大,車輛請求文件越集中,流行度等級越高的文件請求概率越大,從而降低系統(tǒng)車輛下載文件的平均時延;當(dāng)傾斜度參數(shù)過大時,文件數(shù)量所需要的時延幾乎相同。

    不同通信資源數(shù)量和緩存容量對時延的影響如圖3所示。隨著通信資源數(shù)量的增大,車輛可分配的資源塊也越多,不同緩存容量下的系統(tǒng)平均時延不斷降低且逐漸緩和;當(dāng)通信資源數(shù)量相同時,由于流行度等級越靠后的文件請求概率越小,雖然增大緩存容量可以提高文件請求命中率,但差距不是很明顯,和傾斜度參數(shù)大小有關(guān)。

    圖2 文件數(shù)量和傾斜度對時延的影響Fig.2 The influence of the number and inclination of documents on the time delay

    圖3 通信資源和緩存容量對時延的影響Fig.3 Influence of different communication resources and buffer capacity on delay

    不同車速度對系統(tǒng)車輛下載文件平均時延的影響如圖4所示。一定范圍內(nèi)的車輛速度可以降低車輛下載文件的平均時延,但車輛速度過大時,車輛可能需要經(jīng)過多個RSU才能完成請求文件的下載,甚至可能由低速率的BS完成下載,從而導(dǎo)致系統(tǒng)時延迅速升高。

    圖4 車速對時延的影響Fig.4 Influence of different speeds on time delay

    算法性能對比如圖5所示。為了與不同算法性能進(jìn)行對比,本文列舉了2個常用的算法,算法3:基于切片車輛比例的通信資源與緩存資源分配和基于流行度的文件放置策略;算法4:通信和緩存資源平均分配與隨機(jī)文件放置選擇策略。不難發(fā)現(xiàn),本文所提算法的系統(tǒng)平均時延始終低于算法3和算法4,并且隨著RSU數(shù)量增加,性能優(yōu)勢更為明顯。

    圖5 算法性能對比Fig.5 Performance comparison of different algorithms

    5 結(jié)束語

    受5G技術(shù)啟發(fā),本文將網(wǎng)絡(luò)切片引入到RSU文件傳輸場景中,提出了一種聯(lián)合通信資源、緩存資源與文件放置算法。該算法能很好地解決文件服務(wù)質(zhì)量差異性問題,通過與2個常用算法進(jìn)行對比,該算法具有明顯的性能優(yōu)勢。在未來工作中,將對車聯(lián)網(wǎng)計算任務(wù)卸載問題進(jìn)行研究。

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