【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，特别涉及一种边缘服务器、边缘计算系统及其通信方法。
技术介绍
1、边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。随着物联网和移动互联网的快速发展，移动计算发生了从集中式移动云计算向移动边缘计算的转变，边缘计算在移动通信中的应用越来越广泛，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成，大大提升处理效率，降低了延迟，提高了响应速度，减轻云端的负荷。
2、目前，传统的边缘计算通信方法采用固定的拓扑网络结构实现边缘计算节点之间的信息传输。
技术实现思路
1、在实际通信过程中，边缘计算节点之间的通信状态信息是不断变化的，因此网络环境也在动态变化。传统的边缘计算系统的通信方法存在着网络拓扑固定、不适应动态变化的网络环境、通信效率低下等问题。
2、鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种边缘计算服务器、边缘计算系统及其通信方法。
3、第一方面，本专利技术实施例提供一种边缘计算系统的通信方法，边缘计算系统包括至少一个边缘服务器和多个边缘计算节点包括，该方法包括：
4、边缘服务器周期性获取拓扑网络结构中的各边缘计算节点及其周围预设距离范围内的边缘计算节点的通信状态信息，并将获取的通信状态信息输入到预先建立的节点连接决策模型中，得到实时决策结果，基于实时决策结果，实时动
5、边缘服务器基于自适应拓扑网络结构与各边缘计算节点进行数据传输。
6、在一些可选的实施例中，边缘服务器周期性获取拓扑网络结构中的各边缘计算节点及其周围预设距离范围内的边缘计算节点的通信状态信息之前，形成初始的拓扑网络结构，包括：
7、边缘服务器基于用户选择确定一个边缘计算节点作为拓扑起点，并获取拓扑起点及其周围预设距离范围内的其他边缘计算节点的通信状态信息，将获取的通信状态信息输入预先建立的节点连接决策模型中，得到决策结果；根据决策结果，建立拓扑起点和周围预设距离范围内的边缘计算节点的拓扑连接，形成初始的拓扑网络结构。
8、在一些可选的实施例中，边缘服务器周期性获取拓扑网络结构中的各边缘计算节点及其周围预设距离范围内的边缘计算节点的通信状态信息，包括：
9、拓扑网络结构中的每个边缘计算节点周期性地收集周围预设距离范围内的边缘计算节点的通信状态信息，以及将自身的通信状态信息和收集到的通信状态信息发送给边缘服务器；
10、边缘服务器周期性获取拓扑网络结构中的每个边缘计算节点及其周围预设距离范围内的边缘计算节点的通信状态信息。
11、在一些可选的实施例中，将获取的通信状态信息输入到预先建立的节点连接决策模型中，得到实时决策结果，基于实时决策结果，实时动态调整拓扑网络结构中各边缘计算节点和周围边缘计算节点的连接关系，形成自适应的拓扑网络结构，包括：
12、边缘服务器将周期性获取到的通信状态信息输入节点连接决策模型中，输出拓扑网络结构中每个边缘计算节点需要连接的边缘计算节点和需要断开的边缘计算节点；
13、边缘服务器实时动态调整拓扑网络结构中每个边缘计算节点和需要连接的边缘计算节点连接，以及实时动态调整拓扑网络结构中每个边缘计算节点和需要断开的边缘计算节点断开，形成自适应的拓扑网络结构；
14、需要连接的边缘计算节点和需要断开的边缘计算节点从各边缘计算节点周围预设距离范围内的边缘计算节点中确定。
15、在一些可选的实施例中，通信状态信息包括信号强度、数据传输速率、丢包率、延迟、能耗、移动速度和历史连接质量中至少一项。
16、在一些可选的实施例中，边缘服务器将周期性获取到的通信状态信息输入节点连接决策模型中，包括：
17、对获取到的通信状态信息提取决策特征；决策特征包括信号强度标准差、最大信号强度、最小信号强度、平均信号强度、数据传输速率标准差、最大信号传输速率、最小数据传输速率、平均数据传输速率、丢包率的标准差、最大丢包率、最小丢包率、延迟的标准差、能耗的标准差、平均能耗、移动速度的标准差、最大移动速度、过去时间段内的历史连接质量平均值、历史数据的趋势特征中至少一项；
18、将提取到的决策特征输入至节点连接决策模型中。
19、在一些可选的实施例中，建立节点连接决策模型，包括：
20、将训练集中包括的样本数据输入到机器学习模型中进行迭代训练，直至机器学习模型的损失函数符合要求，得到训练好的机器学习模型作为节点连接决策模型；
21、样本数据包括已知的拓扑网络结构中，每个边缘计算节点及其周围预设距离范围的边缘计算节点的历史通信状态信息，以及在不同的历史通信状态下，每个边缘计算节点与其周围预设距离范围内的边缘计算节点的历史连接关系。
22、在一些可选的实施例中，边缘服务器基于自适应拓扑网络结构与各边缘计算节点进行数据传输，包括:
23、边缘服务器接收自适应拓扑网络结构中的各边缘计算节点发送的数据，并对数据进行处理；
24、将处理后的数据反馈给相应的边缘计算节点。
25、在一些可选的实施例中，对数据处理前进行预处理，包括：
26、边缘服务器对接收到的数据进行预处理，包括对数据进行数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约、数据离散化、数据编码和转换以及数据质量检查中至少一项，得到预处理后的数据。
27、在一些可选的实施例中，上述边缘计算系统的通信方法，还包括：
28、利用边缘服务器周期性地根据网络状况对自适应的拓扑网络结构进行优化。
29、在一些可选的实施例中，边缘服务器根据网络状况对自适应的拓扑网络结构进行优化，包括：
30、边缘服务器收集当前自适应的拓扑网络结构中各边缘计算节点的状态信息，状态信息包括各个边缘计算节点的连接状况和通信质量参数；
31、基于状态信息和优化算法，对当前自适应的拓扑网络结构进行评估和优化；优化算法包括遗传算法和粒子群优化算法；
32、边缘服务器将优化后的自适应的拓扑网络结构发送至各个边缘计算节点，指导边缘计算节点对自适应拓扑网络结构进行调整。
33、第二方面，本专利技术实施例提供一种边缘计算服务器，包括：
34、决策产生模块，用于周期性获取拓扑网络结构中的各边缘计算节点及其周围预设距离范围内的边缘计算节点的通信状态信息，并将获取的通信状态信息输入到预先建立的节点连接决策模型中，得到实时决策结果；
35、拓扑网络生成模块，用于基于实时决策结果，实时动态调整拓扑网络结构中各边缘计算节点和周围预设本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种边缘计算系统的通信方法，其特征在于，所述边缘计算系统包括至少一个边缘服务器和多个边缘计算节点，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，边缘服务器周期性获取拓扑网络结构中的各边缘计算节点及其周围预设距离范围内的边缘计算节点的通信状态信息之前，形成初始的拓扑网络结构，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘服务器周期性获取拓扑网络结构中的各边缘计算节点及其周围预设距离范围内的边缘计算节点的通信状态信息，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将获取的通信状态信息输入到预先建立的节点连接决策模型中，得到实时决策结果，基于实时决策结果，实时动态调整拓扑网络结构中各边缘计算节点和周围边缘计算节点的连接关系，形成自适应的拓扑网络结构，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通信状态信息包括信号强度、数据传输速率、丢包率、延迟、能耗、移动速度和历史连接质量中至少一项。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述边缘服务器将周期性获取到的通信状态信息输入节点连接决策模型中，包
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，建立节点连接决策模型，包括：
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，边缘服务器基于自适应拓扑网络结构与各边缘计算节点进行数据传输，包括:
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，对数据处理前进行预处理，包括：
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
11.如权利要求10所述方法，其特征在于，所述边缘服务器根据网络状况对所述自适应的拓扑网络结构进行优化，包括：
12.一种边缘计算服务器，其特征在于，包括：
13.一种边缘计算系统，其特征在于，包括：边缘计算节点和边缘计算服务器；
14.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1-11任一所述的边缘计算系统的通信方法。
15.一种边缘计算设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储于存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-11任一所述的边缘计算系统的通信方法。
...【技术特征摘要】
1.一种边缘计算系统的通信方法，其特征在于，所述边缘计算系统包括至少一个边缘服务器和多个边缘计算节点，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，边缘服务器周期性获取拓扑网络结构中的各边缘计算节点及其周围预设距离范围内的边缘计算节点的通信状态信息之前，形成初始的拓扑网络结构，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘服务器周期性获取拓扑网络结构中的各边缘计算节点及其周围预设距离范围内的边缘计算节点的通信状态信息，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将获取的通信状态信息输入到预先建立的节点连接决策模型中，得到实时决策结果，基于实时决策结果，实时动态调整拓扑网络结构中各边缘计算节点和周围边缘计算节点的连接关系，形成自适应的拓扑网络结构，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通信状态信息包括信号强度、数据传输速率、丢包率、延迟、能耗、移动速度和历史连接质量中至少一项。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述边缘服务器将周期性获取到的通信状态信息输入节点连接决策模型中，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：许涛，马军强，郑正发，钱志军，夏云和，曲喆，岳峰，张苗苗，朱月梅，邹石磊，
申请(专利权)人：昆仑数智科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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