【技术实现步骤摘要】
本申请涉及通信，特别是涉及一种移动边缘网络的优化方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、随着移动通信的不断发展，通信业务对通信系统在时延、可靠性以及速率等方面提出了更高的要求。传统方式是将计算任务传送至云端处理，但该方式会具有较长的延时。基于此，现有的提出了移动边缘计算技术。移动边缘计算技术是一种可将计算能力由云端下沉到网络边缘侧，从而进一步提高数据传输能力以及数据传输效率的新型计算技术。
2、无人机辅助移动边缘计算网络，是指赋予无人机计算能力，并使得资源受限的物联网设备能够将数据量较大的任务卸载到具有高计算能力的无人机中，从而达到满足地面用户的服务质量要求并减少延时的技术效果。
3、进一步地，基于无人机辅助移动边缘计算网络，可以构建基于物联网设备—无人机—卫星的三层移动边缘网络模型，将物联网设备的计算任务缓存到无人机并卸载到卫星进行处理，从而充分发挥移动边缘计算网络的优势。
4、此外，在物联网设备—无人机—卫星的三层移动边缘网络模型中，最小化任务时延是所要求解的最重要的问题之一。但是由于在物联网设备—无人机—卫星之间构成的三层网络模型中涉及的变量较多，因此会导致求解的任务时延问题比较复杂。
5、针对上述的现有技术中存在的由于在物联网设备—无人机—卫星之间构成的三层移动边缘网络模型中涉及的变量较多，因此会导致求解的任务时延问题比较复杂的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本公开的实施例提供了一种移动边缘网络的优化方
2、根据本公开实施例的一个方面，提供了一种移动边缘网络的优化方法，包括：构建基于物联网设备、无人机以及卫星之间的三层移动边缘网络模型；构建与三层移动边缘网络模型相关的计算模型，其中计算模型基于以下参数确定三层移动边缘网络模型的时延和能耗：物联网设备与无人机之间的第一变量、物联网设备与无人机之间的带宽分配比例、物联网设备与无人机之间的第二变量以及无人机的第一位置坐标；根据计算模型，确定联合优化问题，其中联合优化问题用于指示求取最小化的计算时延；以及通过块坐标下降法，将联合优化问题划分为不同的子问题，并基于子问题分别对第一变量、带宽分配比例、第二变量以及第一位置坐标进行优化。
3、根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。
4、根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种移动边缘网络的优化装置，包括：移动边缘网络模型构建模块，用于构建基于物联网设备、无人机以及卫星之间的三层移动边缘网络模型；计算模型构建模块，用于构建与三层移动边缘网络模型相关的计算模型，其中计算模型基于以下参数确定三层移动边缘网络模型的时延和能耗：物联网设备与无人机之间的第一变量、物联网设备与无人机之间的带宽分配比例、物联网设备与无人机之间的第二变量以及无人机的第一位置坐标；联合优化问题确定模块，用于根据计算模型，确定联合优化问题，其中联合优化问题用于指示求取最小化的计算时延；以及优化模块，用于通过块坐标下降法，将联合优化问题划分为不同的子问题，并基于子问题分别对第一变量、带宽分配比例、第二变量以及第一位置坐标进行优化。
5、根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种移动边缘网络的优化装置，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：构建基于物联网设备、无人机以及卫星之间的三层移动边缘网络模型；构建与三层移动边缘网络模型相关的计算模型，其中计算模型基于以下参数确定三层移动边缘网络模型的时延和能耗：物联网设备与无人机之间的第一变量、物联网设备与无人机之间的带宽分配比例、物联网设备与无人机之间的第二变量以及无人机的第一位置坐标；根据计算模型，确定联合优化问题，其中联合优化问题用于指示求取最小化的计算时延；以及通过块坐标下降法，将联合优化问题划分为不同的子问题，并基于子问题分别对第一变量、带宽分配比例、第二变量以及第一位置坐标进行优化。
6、本申请提供了一种移动边缘网络的优化方法。首先，处理器构建基于物联网设备、无人机以及卫星之间的三层移动边缘网络模型。然后，处理器构建与三层移动边缘网络模型相关的计算模型。其中，计算模型基于以下参数确定三层移动边缘网络模型的时延和能耗：物联网设备与无人机之间的第一变量、物联网设备与无人机之间的带宽分配比例、物联网设备与无人机之间的第二变量以及无人机的第一位置坐标。进一步地，处理器根据计算模型，确定联合优化问题。最后，处理器通过块坐标下降法，将联合优化问题划分为不同的子问题，并基于子问题分别对第一变量、宽带分配比例、第二变量以及第一位置坐标进行优化。
7、由上述可知，本申请中的处理器在根据计算模型，确定了联合优化问题(即，最小化的计算时延的问题)后，通过块坐标下降法，将联合优化问题划分为不同的子问题(即，给定带宽分配比例和第一位置坐标的情况下，求解关联变量(即，第一变量)和缓存决策变量(即，第二变量)；给定关联变量、缓存决策变量和第一位置坐标的情况下，求解带宽分配比例；给定关联变量、带宽分配比例和缓存决策变量的情况下，求解第一位置坐标)。然后，处理器将各个非凸的子问题转换为凸的子问题，并分别对各个子问题进行求解，从而能够确定最小化的计算时延，进而保证通信质量。
8、进而解决了现有技术中存在的由于在物联网设备—无人机—卫星之间构成的三层移动边缘网络模型中涉及的变量较多，因此会导致求解的任务时延问题比较复杂的技术问题。
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1.一种移动边缘网络的优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建与所述三层移动边缘网络模型相关的计算模型的操作，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建所述物联网设备与所述无人机之间的信道模型的操作，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建与所述三层移动边缘网络模型相关的计算模型的操作，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过块坐标下降法，将所述联合优化问题划分为不同的子问题，并基于所述子问题对所述第一变量和所述第二变量进行优化的操作，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过块坐标下降法，将所述联合优化问题划分为不同的子问题，并基于所述子问题对所述带宽分配比例进行优化的操作，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过块坐标下降法，将所述联合优化问题划分为不同的子问题，并基于所述子问题对所述第一位置坐标进行优化的操作，包括：
8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序
9.一种移动边缘网络的优化装置，其特征在于，包括：
10.一种移动边缘网络的优化装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种移动边缘网络的优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建与所述三层移动边缘网络模型相关的计算模型的操作，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建所述物联网设备与所述无人机之间的信道模型的操作，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建与所述三层移动边缘网络模型相关的计算模型的操作，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过块坐标下降法，将所述联合优化问题划分为不同的子问题，并基于所述子问题对所述第一变量和所述第二变量进行优化的操作，包括：
6.根...
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