面向5G網(wǎng)絡的通信和計算資源分配算法研究

【摘要】現(xiàn)代技術(shù)更新遞進，從2G到如今的5G只是稍縱即逝。在面向5G網(wǎng)絡時代，一方面要跟緊他的腳步不讓自己落后，另外一方面也要知道5G網(wǎng)絡的通信和計算資源分配算法。5G網(wǎng)絡是時代發(fā)展的趨勢，對于移動通信來說移動云計算是重要的一項技術(shù)，要想要掌握移動云這項技術(shù)就需要知道它主要途徑是通過任務卸載機制將移動終端產(chǎn)生的運算密集型產(chǎn)業(yè)進行遷移到豐富資源的云端進行處理。

【關(guān)鍵詞】5G網(wǎng)絡;通信;計算機資源分配算法

1. 5G網(wǎng)絡的通信

5G網(wǎng)絡是近兩年一個熱點話題，人們都在討論5G網(wǎng)絡給我們帶來了那些便利，以及擔心5G在給我們提高快速度下載收費也肯定過于昂貴。5G網(wǎng)絡有他自身的特點：在于它下載速度快，容量大，很少會出現(xiàn)延時。相比現(xiàn)在使用的4G來說，從以前的100Mbps到1Gbpsq的速度。5G高速度下載會解決我們在觀看視頻卡頓現(xiàn)象以及不能及時收到別人傳達過來的信息。在大容量方面，5G也有一個新的突破，它可以達到在同一空間提升基站密度和頻譜效率。但是對于5G現(xiàn)階段還不能廣泛的使用，他還存在自身局限性，例如：它傳輸速度快就需要很大的承載設(shè)備已經(jīng)很高的成本，要想降低成本就需要時間來提煉新的科學技術(shù)，以此來讓5G網(wǎng)絡能夠得到普遍的使用。

2. 計算資源分配

所謂計算資源分配就是指計算機在執(zhí)行各個任務時對資源進行計算整合。面對5G時代的背景下，可以在移動云端對資源進行分配。在將計算進行分配時，邊緣云在移動云計算當中。資源被分配在邊緣云以及本地任務當中合理分配，達到資源有效的利用。當用戶發(fā)動請求時，計算機就會把它分配在各個不同環(huán)節(jié)當中去。最終使各部分能夠得到充分的利用，使資源效用最大化。

2.1 移動云的主要內(nèi)容

在實現(xiàn)任務卸載機制是由于移動云自身的特點，它在卸載機制中就有很強的交互性，人們在上傳數(shù)據(jù)到云端以及收到結(jié)果的過程中，終端與云端都在進行數(shù)據(jù)交換。在實現(xiàn)這一過程，最重要的是要通過5G網(wǎng)絡的通信和計算資源置換來完成。所以說移動云端的使用是讓5G網(wǎng)絡和計算機資源能夠互相合作，最終達到教學資源有效合理的使用。

雖然移動云在使用上有很多的好處，但也存在一些不足之處需要改進。在使用它上傳數(shù)據(jù)時云端接收的數(shù)據(jù)是豐富的，另外一方面也存在產(chǎn)生的數(shù)據(jù)成本和延時。在使用的時候移動設(shè)備不能完全滿足需求，例如：在相對集中的汽車站或者火車站，它是一處豐富資源提供的地方就不存在滿足不了移動用戶的使用。但是當你從這個資源豐富的地方離開，到一個相對空曠的地方，任務還在進行執(zhí)行，資源滿足不了需求對移動用戶就有很大的影響。

2.2 通過邊緣云對計算資源分配研究

移動云端計算可以通過一個簡單的場景進行展示，在這個場景中有一個邊緣云，然后再這個邊緣云旁邊有座基站，移動終端的數(shù)據(jù)就是通過基站將數(shù)據(jù)卸載到邊緣云中去。移動終端在通過無線路接到基站，最后讓基站和邊緣云連接在一起。計算數(shù)據(jù)不管是在邊緣云中還是在移動終端中都是需要計算的，只是說在兩個地方計算的時間長短不同。

任務模型是指計算任務到移動終端是隨機產(chǎn)生的，它需要完成任務所經(jīng)歷的時間是t（I）=t+t，而有另外一種情況就是遇到延時會產(chǎn)生其他計算機制t（e）=t+t+t+t，通過這兩個公式就可以算出不同情況下計算機在完成任務的總時間。對于計算機模型來說邊緣云的計算容量就是服務速率，在通過卸載每一個任務在邊緣云中，邊緣云就會產(chǎn)生一個收益。在人們緩存一個文件，下一個文件在準備時，這個等待緩存的任務就可以稱為一個業(yè)務模型。

2.3 對計算資源分配算法仿真分析

通過對數(shù)學仿真來對計算資源分配算法進行研究，就需要借用一些研究文獻的數(shù)值。在大部分邊緣云計算當中，當邊緣云資源競爭壓力大所面臨的價格就最高，價格高所從中就可以獲得高收益。當任務在本地處理達到百分之50時，邊緣云價格就會降低，對于本地資源需求隨著比例增加而增加，當任務比例在本地任務所占比例只有百分之一的時候，本地資源把邊緣云的份額全部占用，邊緣云就會達到極值零。這個時候，邊緣云想要減小本地任務的壓力就減低自己的價格吸引任務。另外一種情況是就算邊緣云趨向零，它還是有收益的。

同樣在全部選擇邊緣云時，本地任務也會獲得一部分系統(tǒng)收益。在具體實際情況中，任務價格為零時，邊緣云價格也會為零。這是因為任務還沒有到達邊緣云，邊緣云沒有使用，也沒有競爭對手，就不會產(chǎn)生系統(tǒng)收益和自身收益。但是隨著任務到達邊緣云增大，競爭就越來越大，這個時候邊緣云產(chǎn)生的利益就很大。在某種情況下任務不能滿足最小效用值，那么就會使所有任務都轉(zhuǎn)向虛擬本地資源，而且虛擬本地資源也會因為某種情況而不能達到資源有效使用玩，使任務等待時間較長，對于任務也達不到服務質(zhì)量。例如：基于SCC的功率和卸載任務分配算法步驟一：初始化搜索步長x0，W，pmax，lmax;步驟二：使用公式計算wn，使用公式計算Bsn;步驟三：遍歷所有nN令tcluster max tcnluster;循環(huán)結(jié)束;如果結(jié)束;如果（tdelay tcluster t ）;使用公式計算fpsn;

還有一種情況是邊緣云價格和加權(quán)值在不同的取值下，系統(tǒng)效用就會隨著任務到達的變化情況讓邊緣云和本地資源價格有所不同。當在本地任務運算越來越多時，資源對本地任務就會失去吸引力。這個時候，任務對于邊緣云的需求就會逐步增加，需求增加價格就會上漲，并且在一定時間段會達到最大值。微基站最大功率pmax 1W（30dBm），系統(tǒng)帶寬 10MHz，數(shù)據(jù)包W 5 106bit，到達率5個/秒，剩余計算資源Fn[1107，15107]bit/s，高斯噪聲功率 -148.95dBm/180KHz，集群小蜂窩數(shù)量N5個穿透損耗15dB搜索步長x020mW

所以對于邊緣云在計算資源分配中，任務在邊緣云或者是在本地任務分配中出現(xiàn)不均勻，都會導致系統(tǒng)負載不均衡，資源利用率降低。這些問題都要讓人們?nèi)ニ伎纪ㄟ^什么方式去提高邊緣云中對任務處理的利用率，以此提高移動用戶對服務質(zhì)量的肯定。

2.4 計算資源分配存在資源共享

互聯(lián)網(wǎng)就是讓資源合理分配在各個方面，資源被各類人不同程度的使用。在網(wǎng)絡技術(shù)下對于虛擬技術(shù)的掌握存在對底層網(wǎng)絡技術(shù)向服務供應商去提供基礎(chǔ)設(shè)施資源。虛擬網(wǎng)絡本身就是由一系列的虛擬節(jié)點和鏈路組合而成的。不同的支點支撐著底層物理網(wǎng)絡的路徑和節(jié)點。對于高效的底層物理網(wǎng)絡來說可以將其分為兩步：第一步：虛擬網(wǎng)絡映射，將虛擬的網(wǎng)絡中的路徑和節(jié)點都在不同方面映射出來。第二步：將虛擬網(wǎng)絡的節(jié)點和動態(tài)分配資源。想要對網(wǎng)絡實現(xiàn)高效的管理，就需要將虛擬網(wǎng)絡有效的進行資源分配。而且5G網(wǎng)絡給我們帶來了很多的機會，我們可以進化計算算法，將它通過模仿計算就來解決網(wǎng)絡優(yōu)化問題。

總結(jié)：在科學技術(shù)和經(jīng)濟水平快速發(fā)展時期，5G網(wǎng)絡發(fā)展趨勢勢不可擋。在對計算資源分配算法研究中，它可以通過邊緣云和本地任務通過任務卸載法使資源能夠得到最大程度的利用。在對不同的網(wǎng)絡數(shù)量進行調(diào)查和不同的保障問題進行了解，以及計算機系統(tǒng)進行研究來說，計算機操作性，安全性都需要從不同方面考慮。而且要滿足人們的生活水平，對計算機使用來說要提高它的利用率。

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作者簡介：黃婷，廣東揭陽人，畢業(yè)于倫敦國王學院，碩士，研究方向：電子信息工程、通信工程、智能控制、控制系統(tǒng)。