一种面向多工作模式穿戴计算系统的云+多端协同的节能任务卸载方法技术方案

本发明专利技术提供一种面向多工作模式穿戴计算系统的云+多端协同的节能任务卸载方法，具体包括：系统建模，构建云+多端协同计算的穿戴计算系统框架；根据穿戴通信单元的工作情况，实时切换系统工作模式，确定可用智能穿戴设备计算节点，构建卸载决策模型，提出以减少穿戴控制设备能耗为目标的任务卸载优化问题；利用李雅普诺夫优化理论将穿戴控制设备平均能耗最小化问题转化为每一时隙的李雅普诺夫漂移假发最小化问题；最后通过二进制粒子群算法求得最优卸载策略。本发明专利技术提出的任务卸载算法可以确定时隙内任务的执行位置，在保证系统稳定性的同时，降低穿戴控制设备的能耗，保证用户良好的使用体验。好的使用体验。好的使用体验。

【技术实现步骤摘要】
一种面向多工作模式穿戴计算系统的云+多端协同的节能任务卸载方法


[0001]本专利技术涉及任务调度领域，具体涉及一种面向多工作模式穿戴计算系统的云+多端协同的节能任务卸载方法。

技术介绍

[0002]微电子技术以及计算机技术的快速发展，促进了穿戴计算设备的产生与发展，穿戴计算系统是一类可穿戴、个性化、新形态的个人移动计算系统，可实现对人们自然的、持续的辅助与增强。在穿戴计算系统的架构中，计算系统应该是像眼镜、手表或衣服一样可以被穿戴的，并随着情境的变化，与用户产生互动。穿戴计算系统通过形态各异的显示器、方便易用的输入设备、大量环境感知元器件以及无线局域网扮演着用户智能助手的角色。
[0003]计算卸载技术将计算任务卸载至传感器节点、边缘服务器或者云服务器，可以提高穿戴计算系统的计算能力，在一定程度上提高穿戴计算系统的响应速度，降低穿戴计算系统的平均能耗，提高系统的续航能力。穿戴机终端是可以独立完成穿戴应用的，只是在网络资源和其余计算节点计算资源良好时才会通过计算卸载技术将计算任务卸载至其余计算节点执行，因此应用具有本地执行和任务卸载执行两种方式，计算卸载技术应能够在这两种方式之间灵活选择。应用卸载成功的标志为得到应用执行结果的响应时间在时间限制内完成，因为超出时间限制的应用卸载没有意义，并且会影响用户使用体验。用户满意度与单位时间内任务成功执行率(即按时完成任务占总任务的比例)有关，当任务成功执行率越高，用户满意度越高。
[0004]云服务器拥有丰富的计算资源，移动设备可以通过任务卸载技术将任务卸载至云服务器中，以达到降低计算延迟或者降低移动端计算能耗的目的。
[0005]根据穿戴计算的应用场景的分析中可知，穿戴计算系统需要较强的续航能力，而穿戴计算系统除需要支持各种传感器设备的数据获取工作外，还要支持各种不同类型的应用，这些应用具有不同的特性(数据量大小、预期完成时间、计算复杂度)，按照应用计算复杂度以及数据传输量可以分为三类，计算复杂度高数据传输量相对也高的应用，如目标检测和人脸检测；计算复杂度高而数据传输量相对较低的应用如动作识别；计算复杂度低而数据传输量相对较大的应用，如数据融合。因此要针对不同类型的应用，做出不同的卸载决策。
[0006]近几年，我国的通信技术进入了快速发展的阶段，4G技术已经很成熟，5G技术也是处于无线通信
的领导地位，同时也存在着天通、WiFi等其他的通信技术，由于不同通信技术的部署问题，可能会导致在某一位置，不同通信方式提供的服务质量存在差异，这就需要我们来实时调整通信方式，满足个体的优异的信息服务要求，同时满足互联网时代下的个性化需求。
[0007]因此，本专利技术提出了一种面向多工作模式穿戴计算系统的云+多端协同计算的任务计算框架，由于各节点的计算资源和工作情况存在差异，以及用户多样化的需求，选择合
适的计算节点执行任务并保证用户良好的使用体验，就是我们需要考虑的问题。

技术实现思路

[0008]根据现有技术的不足以及穿戴计算系统的特点，本专利技术的目的在于提供一种面向多工作模式穿戴计算系统的云+多端协同的节能任务卸载方法，构建了面向穿戴计算系统的计算任务卸载框架，根据网络实时状况以及各节点的工作情况，切换通信模式，确定可用的工作节点，实时制定任务卸载策略，使得穿戴控制设备的平均能耗最小化，并保证用户良好的使用体验。为实现上述专利技术的目的，本专利技术采用如下技术方案：一种面向多工作模式穿戴计算系统的云+多端协同的节能任务卸载方法。
附图说明
[0009]附图1为本专利技术的系统模型图；
[0010]附图2为本专利技术的面向多工作模式穿戴计算系统的云+多端协同的节能任务卸载方法流程图；
[0011]附图3为本专利技术设计的穿戴计算系统的No_WCU模式；
[0012]附图4为本专利技术设计的穿戴计算系统的With_WCU模式；
具体实施方式
[0013]为了使本专利技术的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图对本专利技术作进一步详细的说明：
[0014]本专利技术提出的技术方案是一种面向多工作模式穿戴计算系统的云+多端协同的节能任务卸载方法，具体包括以下步骤：
[0015]步骤一、穿戴计算系统建模，穿戴计算系统包括智能穿戴设备、控制单元节点、穿戴通信单元以及远程服务器节点，节点之间存在通信链路；
[0016]步骤二、构建任务模型，构建穿戴控制设备、智能穿戴设备、穿戴通信单元以及远程服务器计算模型及通信模型，在穿戴控制设备生成计算任务，根据任务生成顺序，串行执行任务；
[0017]步骤三、根据穿戴通信单元工作情况，确定穿戴计算系统的工作模式；
[0018]步骤四、根据智能穿戴设备的工作情况及资源情况，确定可用来做任务卸载的工作节点，构建卸载决策模型；
[0019]步骤五、构建优化目标，得到穿戴控制设备的执行能耗，构建穿戴控制设备平均执行能耗最小化问题；
[0020]步骤六、通过李雅普诺夫优化消除用户满意度限制，将穿戴控制设备平均能耗最小化问题转化为李雅普诺夫漂移加罚最小化问题；
[0021]步骤七、通过二进制粒子群算法求出穿戴控制设备的最优计算卸载决策。
[0022]进一步的，所述步骤一为穿戴计算系统建模的具体过程如下：
[0023](1.1)如图1所示将穿戴计算系统划分为四层，包括智能穿戴设备(Wearable Smart Devices，WSD)、穿戴控制设备(Wearable Control Device，WCD)、穿戴通信单元(Wearable Communication Unit，WCU)、远程服务器(Remote Server，RS)。这四层的主要特
点总结如下：
[0024](1.2)智能穿戴设备
[0025]智能穿戴设备主要由用户佩戴的传感器设备组成，例如智能摄像头、智能手环、智能马甲、心率检测器等等，本专利技术考虑到目前这些智能穿戴设备也具有一定的计算能力，可以进行一些简单的数据预处理任务，所以将这些设备作为一个处理单元，处理一些简单的任务。智能穿戴设备通过WiFi或蓝牙与穿戴控制设备建立连接，实现数据的传输，定时向穿戴控制设备反馈当前设备的工作情况以及资源情况。
[0026](1.3)穿戴控制设备
[0027]穿戴控制设备包括用户的智能手机或者平板电脑等移动设备，这些设备与智能穿戴设备相连，收集各个穿戴设备的信息，包括温湿度、视频录像、各项身体特征等等，同时各个智能穿戴设备将其在当前时隙的资源情况及工作情况传递给穿戴控制设备，这就代表各项信息集中到穿戴控制设备一个点上，因此，本文将穿戴控制设备作为任务卸载决策节点，同时穿戴控制设备本地也可以执行一定的任务。
[0028]穿戴控制设备通过WiFi与穿戴通信单元建立连接，同时穿戴控制设备可以通过蜂窝移动网络技术与云服务器通信，因此本文以减少穿戴控制设备能耗为优化目标，忽略穿戴通信单元能耗，在穿戴通信单元失效的情况下，穿戴控制设备依旧可以通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向多工作模式穿戴计算系统的云+多端协同的节能任务卸载方法，其特征在于：所述方法具体过程按如下步骤进行：步骤一、穿戴计算系统建模，穿戴计算系统包括智能穿戴设备、控制单元节点、穿戴穿戴通信单元以及远程服务器节点，节点之间存在通信链路；步骤二、构建任务模型，构建穿戴控制设备、智能穿戴设备、穿戴穿戴通信单元以及远程服务器计算模型及通信模型，在穿戴控制设备生成计算任务，根据任务生成顺序，串行执行任务；步骤三、根据穿戴穿戴通信单元工作情况，确定穿戴计算系统的工作模式；步骤四、根据智能穿戴设备的工作情况及资源情况，确定可用来做任务卸载的工作节点，构建卸载决策模型；步骤五、构建优化目标，得到穿戴控制设备的执行能耗，构建穿戴控制设备平均执行能耗最小化问题；步骤六、通过李雅普诺夫优化消除用户满意度限制，将穿戴控制设备平均能耗最小化问题转化为李雅普诺夫漂移加罚最小化问题；步骤七、通过二进制粒子群算法求出穿戴控制设备的最优计算卸载决策。2.根据权利要求1所述一种面向多工作模式穿戴计算系统的云+多端协同的节能任务卸载方法，其特征在于：所诉步骤一中根据穿戴计算系统的特点，构建穿戴计算系统任务卸载模型。具体过程为：1)将穿戴计算系统划分为四层，包括智能穿戴设备(Wearable Smart Devices，WSD)、穿戴控制设备(Wearable Control Device，WCD)、穿戴穿戴通信单元(Wearable Communication Unit，WCU)、远程服务器(Remote Server，RS)。这四层的主要特点总结如下：a)智能穿戴设备智能穿戴设备主要由用户佩戴的传感器设备组成，例如智能摄像头、智能手环、智能马甲、心率检测器等等，本发明考虑到目前这些智能穿戴设备也具有一定的计算能力，可以进行一些简单的数据预处理任务，所以将这些设备作为一个处理单元，处理一些简单的任务。智能穿戴设备通过WiFi或蓝牙与穿戴控制设备建立连接，实现数据的传输，定时向穿戴控制设备反馈当前设备的工作情况以及资源情况。b)穿戴控制设备穿戴控制设备包括用户的智能手机或者平板电脑等移动设备，这些设备与智能穿戴设备相连，收集各个穿戴设备的信息，包括温湿度、视频录像、各项身体特征等等，同时各个智能穿戴设备将其在当前时隙的资源情况及工作情况传递给穿戴控制设备，这就代表各项信息集中到穿戴控制设备一个点上，因此，本文将穿戴控制设备作为任务卸载决策节点，同时穿戴控制设备本地也可以执行一定的任务。穿戴控制设备通过WiFi与穿戴通信单元建立连接，同时穿戴控制设备可以通过蜂窝移动网络技术与云服务器通信，因此本文以减少穿戴控制设备能耗为优化目标，忽略穿戴通信单元能耗，在穿戴通信单元失效的情况下，穿戴控制设备依旧可以通过4G或5G与远程服务器通信。c)穿戴通信单元
穿戴通信单元主要由无线电台、路由器或基站构成，该部分的主要作用是为穿戴控制设备提供通信中介，可以接收穿戴控制设备的数据，将数据转发至远程服务器，同时该节点也具有数据处理能力，可以作为任务卸载的一个可选择节点。加入穿戴通信单元，可以减少穿戴控制设备与远程服务器设备之间的通信开销，但一般这种电台会有能耗限制，而且穿戴通信单元的工作范围有限，本发明根据穿戴通信设备的工作情况，穿戴计算系统可以工作在No_WCU模式和With_WCU模式，穿戴通信单元通过有线网络(光纤等等)与远程服务器建立连接，对于复杂的计算任务，穿戴通信单元将其转发给资源丰富的云服务器。d)远程服务器远程服务器就是传统的集中式云服务器，其可为移动端用户提供丰富的计算资源和应用，当计算任务需要较多的计算资源，同时数据量较小时，如目标检测、动作识别等等，可以选择将任务卸载至远程服务器来执行。3.根据权利要求1所述一种面向多工作模式穿戴计算系统的云+多端协同的节能任务卸载方法，其特征在于：所诉步骤二构建任务模型，构建各节点计算模型及通信模型，具体过程为：1)构建任务模型在穿戴计算系统中，将运行时间设置为等长时隙的时隙模型，时隙长度设置为τ，时间索引设置为t＝{0，1，2，3，...，N}，设置在时隙t内穿戴控制设备产生了包含n个任务的任务集T
t
＝{t1，t2，t3，t4，
…
，t
n
}，n个任务之间独立，不存在联系，任务t
i
的相关参数设置为(C
i
，D
i
，F
i
)，其中C
i
为任务t
i
的计算量，D
i
为任务t
i
的数据传输量，F
i
为任务t
i
的时延限制。2)穿戴控制设备计算模型在穿戴控制设备处，由于电池容量的限制，仅支持处理一些计算量较小的基本任务。同时本文将穿戴控制设备作为任务产生节点，待处理数据以及任务请求均位于穿戴控制设备处，穿戴控制设备应使用有限的计算资源做出实时的决策。任务在穿戴控制设备正常处理时所花费的执行时间表示为：其中f
WCD
表示穿戴控制设备的计算频率，因此任务在穿戴控制设备执行消耗的能量为：其中P
WCD
表示穿戴控制设备执行任务在单位时间内的能耗。3)远程服务器计算模型相比于其他节点，远程服务器可以提供更丰富的计算资源，但其数据传输延迟会高于其他节点，当任务卸载到远程服务器节点时，任务的执行延迟为：其中f
RS
表示为远程服务器节点的计算能力，D
RS
表示数据从穿戴控制设备传输至远程服务器节点的传输延迟，传输延迟表示如下：其中B1表示为穿戴控制设备和穿戴通信单元之间的带宽，B2表示为穿戴通信单元和远
程服务器之间的带宽，通常我们认为局域网内传输速度大于广域网传输速度。当任务选择卸载到远程服务器节点时，穿戴控制设备所产生的能耗主要由穿戴控制设备和穿戴通信单元之间的数据通信产生，具体表示如下：其中P
r
表示穿戴控制设备与穿戴通信单元之间通信在单位时间内的能耗。4)穿戴通信单元计算模型穿戴通信单元相比于远程服务器，计算资源会减少，但距离穿戴控制设备较近，数据传输延迟较低，将任务卸载至穿戴通信单元执行所花费的时间为：其中f
WCU
表示穿戴通信单元的计算能力，D
WCU
表示数据从穿戴控制设备传输至穿戴通信单元的传输延迟，传输延迟表示如下：其中B1表示为穿戴控制设备和穿戴通信单元之间的带宽。将任务卸载至穿戴通信单元产生的能耗主要包括穿戴控制设备上传数据至穿戴通信单元产生的能耗，表示如下：其中P
r
表示穿戴控制设备与穿戴通信单元之间通信在单位时间内的能耗。5)构建智能穿戴设备计算模型在智能穿戴设备内，部分传感器终端具有计算能力，可以作为计算节点来进行简单的数据预处理工...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵蕴龙，王继梦，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：