基于低轨卫星边缘计算任务卸载方法、系统、设备及应用技术方案

本发明专利技术属于卫星通信技术领域，公开了一种基于低轨卫星边缘计算任务卸载方法、系统、设备及应用，用户生成任务，用户将任务发送至附近地面站，地面站汇总任务；地面站以固定时间间隔将任务上传至接收卫星；在轨边缘计算任务分配，判断是否为时延敏感任务；是，进行最小化时延；不是，进行最小化能量；合并时延敏感和时延容忍任务分配矩阵；接收卫星根据任务分配矩阵向周围卫星分发任务，各卫星任务执行；在任务执行结果返回地面用户。本发明专利技术所提出的任务卸载策略分别针对时延敏感任务和时延容忍任务提出了考虑不同优化目标的任务卸载策略，从而有效减少了任务计算的成本，在减少系统能耗的同时提高了用户满意度。的同时提高了用户满意度。的同时提高了用户满意度。

【技术实现步骤摘要】
基于低轨卫星边缘计算任务卸载方法、系统、设备及应用


[0001]本专利技术属于卫星通信
，尤其涉及一种基于低轨卫星边缘计算任务卸载方法、系统、设备及应用。

技术介绍

[0002]目前，随着技术的发展，不断涌现出的语音及人脸识别、3D游戏、工业自动化、无人驾驶和智能家居等各种新兴应用向地面互联网发起了挑战。此外，由于经济成本以及环境因素的限制，全球有网络覆盖区域仅占总陆地面积的 20％左右，一些偏远地区(如沙漠、森林、海洋等)还无法实现网络覆盖。同时，地面设备容易受到地震、飓风、火灾等自然灾害及断电偷盗等事件的破坏和影响。研究表明，利用卫星为无法实现地面网络覆盖区域提供互联网服务有着巨大潜力，而且卫星网络可以为地面提供候补网络服务，当地面网络无法胜任繁重的计算任务时卫星网络可以提供帮助。为了提供无处不在且实时高效的互联网服务，低轨道卫星网络与地面网络的结合，即卫星
‑
地面网络(SatelliteTerrestrial Networks，STN)逐渐成为一种趋势。
[0003]全球范围内实现卫星组网并运营的低轨道卫星星座有铱星(Iridium)、全球星(Globalstar)和轨道通信(Orbcomm)，但这些星座能够提供给用户使用的通信速率很低。计划和正在建设中的卫星星座有StarLink、OneWeb、TeleSat、 SPUTNIX、鸿雁等，与已建成低轨道卫星星座不同的是，这些星座可以用更低的成本、更小的时延为用户提供更高速互联网服务。然而，依靠传统的中心云模式无法满足新兴应用在时延、带宽、能耗和安全等方面的需求，因此借鉴地面网络中多接入边缘计算(Multi
‑
access Edge Computing，MEC)的思想，将边缘计算技术引入卫星互联网中，提出在轨边缘计算技术(Orbital Edge Computing， OEC)，即低轨道卫星网络中每个卫星都搭载有MEC计算平台，将计算任务放在更靠近用户侧的边缘网络节点中进行处理，能够有效地缩短服务响应时间、节省卫星网络中宝贵的回传带宽资源、减少网络中的冗余流量、缓解远程云数据处理中心的计算压力、减少数据的泄露风险提高安全性，使用户获得更好的服务体验。OEC将计算平台扩展到卫星网络上，能够为用户提供多层次、异构的计算资源，使在全球任何位置的用户终端能够就近地获得计算资源、网络资源和存储资源，快速响应用户的计算处理请求，提升用户的服务体验，如图2 所示，为OEC网络架构，将OEC应用于STN中可以：(1)减少数据长距离传输带来的时延和能耗问题，采用MEC的范式，将处理硬件放在数据源附近，无需长途网络传输数据，尤其是对于较大数据量的计算任务。(2)节约卫星带宽资源，如低轨道卫星捕捉到的遥感影像信息可以直接通过机载计算机处理，最终只需向地面传回较小数据量的计算结果；(3)提高通信系统的可靠性，卫星网络可以为地面网络提供网络冗余，保证地面用户的网络畅通；(4)保护用户信息的安全和隐私，OEC减少了必须通过网络传输的数据量，从而减少了网络数据泄露的风险。因此，将边缘计算引入卫星通信网络，利用OEC可以为全球终端用户提供更加满意的通信服务。虽然搭载有MEC服务器的低轨道卫星的计算能力有了很大程度的提高，但是由于卫星本身能量来源的限制，单颗卫星所能提供的计算能力有限。将任务分配给
卫星星座中其他有剩余计算资源的卫星处理，通过合理地利用有限的卫星计算资源，不仅能够有效缓解任务接收卫星的计算压力、满足时延敏感任务的低时延需求，还能满足用户安全与隐私保护等方面的关键需求，为用户提供更加安全的服务。
[0004]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有技术中由于卫星本身能量来源的限制，单颗卫星所能提供的计算能力有限。
[0005]解决以上问题及缺陷的难度为：低轨道卫星与地面站相对运行速度很大，通信时间短，且需要综合考虑最小化任务处理的时延和能量。
[0006]解决以上问题及缺陷的意义为：充分利用卫星计算资源，将任务分配给周围有剩余计算资源的卫星处理，能够有效缓解任务接收卫星的计算压力，满足时延敏感任务的低时延需求，还能满足用户安全与隐私保护等方面的关键需求。

技术实现思路

[0007]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于低轨卫星边缘计算任务卸载方法、系统、设备及应用。
[0008]本专利技术是这样实现的，一种基于低轨卫星边缘计算任务卸载方法，所述基于低轨卫星边缘计算任务卸载方法，包括：
[0009]步骤一，用户生成任务，用户将任务发送至附近地面站，地面站汇总任务；地面站以固定时间间隔将任务上传至接收卫星；该步骤将地面站汇总用户发来的任务汇总并上传至卫星；
[0010]步骤二，在轨边缘计算任务分配，判断是否为时延敏感任务；是，进行最小化时延；不是，进行最小化能量；合并时延敏感和时延容忍任务分配矩阵；根据任务类型分别建立最小化目标，为不同类型的任务选择合适的优化目标；
[0011]步骤三，接收卫星根据任务分配矩阵向周围卫星分发任务，各卫星任务执行；在任务执行结果返回地面用户。任务分配给周围卫星计算，有效提高资源利用率。
[0012]进一步，所述步骤二中，时延计算模型为：
[0013]卫星S
j
上搭载的MEC服务器周期处理密度为γ
j
(cycles/bit)，任务T
i
的计算量为P
i
，因此P
i
·
γ
j
为完成该任务所需CPU数，因此完成计算任务T
i
所需要的时延为：
[0014][0015]进一步，所述步骤二中，能量计算模型为：
[0016]从地面到卫星发送任务的能量消耗为e
gnd
，从卫星到地面发送任务的能量消耗为e
sat
，卫星链路之间任务传输的能量消耗为e
ISL
，ε
j
为卫星MEC服务器计算任务时的能量消耗(j/cycle)；
[0017]当接收卫星S1选择本地处理计算任务时，计算任务的能量消耗为：
[0018]当接收卫星S1选择将任务分配给周围其他卫星协同处理时，计算任务的能量消耗
为：
[0019]进一步，所述步骤二中，时延敏感任务包括：
[0020]A时延敏感任务
[0021]定义矩阵Y为任务分配矩阵X与时延矩阵T的哈达玛积，即：
[0022][0023]，其中y
ij
表示任务T
i
在卫星S
j
上处理所需要的时间。因此，对于DSTs，我们的目标函数为：
[0024]数为：
[0025][0026]B时延容忍任务
[0027]定义矩阵Z为任务分配矩阵X与能量矩阵E的哈达玛积，即：
[0028][0029]，其中z
ij
表示任务T
i
在卫星S
j
上处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于低轨卫星边缘计算任务卸载方法，其特征在于，所述基于低轨卫星边缘计算任务卸载方法，包括：步骤一，用户生成任务，用户将任务发送至附近地面站，地面站汇总任务；地面站以固定时间间隔将任务上传至接收卫星；步骤二，在轨边缘计算任务分配，判断是否为时延敏感任务；是，进行最小化时延；不是，进行最小化能量；合并时延敏感和时延容忍任务分配矩阵；步骤三，接收卫星根据任务分配矩阵向周围卫星分发任务，各卫星任务执行；在任务执行结果返回地面用户。2.如权利要求1所述基于低轨卫星边缘计算任务卸载方法，其特征在于，所述步骤二中，时延计算模型为：卫星S
j
上搭载的多接入边缘计算(Multi
‑
access Edge Computing，MEC)服务器周期处理密度为γ
j
(cycles/bit)，任务T
i
的计算量为P
i
，因此P
i
·
γ
j
为完成该任务所需CPU数，完成计算任务T
i
所需要的时延为：3.如权利要求1所述基于低轨卫星边缘计算任务卸载方法，其特征在于，所述步骤二中，能量计算模型为：从地面到卫星发送任务的能量消耗为e
gnd
，从卫星到地面发送任务的能量消耗为e
sat
，卫星链路之间任务传输的能量消耗为e
ISL
，ε
j
为卫星MEC服务器计算任务时的能量消耗(j/cycle)；当接收卫星S1选择本地处理计算任务时，计算任务的能量消耗为：当接收卫星S1选择将任务分配给周围其他卫星协同处理时，计算任务的能量消耗为：4.如权利要求1所述基于低轨卫星边缘计算任务卸载方法，其特征在于，所述步骤二中，时延敏感任务包括：A时延敏感任务定义矩阵Y为任务分配矩阵X与时延矩阵T的哈达玛积：其中y
ij
表示任务T
i
在卫星S
j
上处理所需要的时间，对于DSTs，目标函数为：数为：
B时延容忍任...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晨，张雨茹，何辞，张亚生，刘铁，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：