基于移動邊緣計算的分布式光纖傳感電纜隧道數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化方法

孫宏彬 楊松

摘 要：移動邊緣計算（MEC）和無線傳輸?shù)慕Y(jié)合已經(jīng)成為研究熱點。現(xiàn)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)和MEC技術(shù)，構(gòu)建了分布式光纖傳感電纜隧道數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)框架。依據(jù)此模型提出了一種基于MEC的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，根據(jù)系統(tǒng)傳輸線傳感器和系統(tǒng)環(huán)境中不斷變化的任務(wù)，可以最大程度地減少系統(tǒng)消耗的能量。實驗結(jié)果表明，該算法具有良好的效果。

關(guān)鍵詞：移動邊緣計算;電纜隧道;物聯(lián)網(wǎng)

0 引言

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)有的通信網(wǎng)絡(luò)可以收集、傳輸和處理大量的傳感器數(shù)據(jù)。面向分布式光纖傳感電纜隧道安裝相應(yīng)的傳感物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備[1]，傳輸監(jiān)控系統(tǒng)可以實時監(jiān)測響應(yīng)設(shè)備危害[2]。現(xiàn)有的分組無線業(yè)務(wù)（GPRS）、4G通信方法仍存在很多問題，對于特定的現(xiàn)場環(huán)境，受到通信限制，無法實時檢測設(shè)備運行狀態(tài)[3-4]。移動邊緣計算（MEC）是一種新興技術(shù)，它將云計算服務(wù)擴展到利用移動基站的網(wǎng)絡(luò)邊緣[5]，通過使用位于用戶附近網(wǎng)絡(luò)邊緣的軟件和硬件平臺，MEC技術(shù)可以應(yīng)用于移動、無線甚至有線場景，從而減少數(shù)據(jù)的回程延遲時間，特別適用于傳輸大量數(shù)據(jù)[6-7]。

將IoT節(jié)點的計算任務(wù)卸載到MEC服務(wù)器，高度依賴無線數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群托省Ｒ恍ρ舆t敏感的節(jié)點在數(shù)據(jù)傳輸中有嚴格的時間延遲要求[8]，這就要求MEC服務(wù)器能有效管理計算任務(wù)所需的無線通信資源和計算資源。大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點能源供應(yīng)不穩(wěn)定，同時處理的計算任務(wù)隨機多樣。

電纜隧道線有幾十公里或更長，跨越不同的氣候區(qū)域，工作環(huán)境極為惡劣。監(jiān)視對象之間的物理空間很大，電源和通信問題突出[9]。目前具有小數(shù)據(jù)海量監(jiān)控功能的傳輸線物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用十分廣泛。隨著電力IoT節(jié)點或傳感器節(jié)點的連接數(shù)量增加，MEC服務(wù)器的計算能力和基站的無線通道也在不斷變化。因此，對于泛在電力IoT節(jié)點，邊緣計算多任務(wù)的隨機適應(yīng)無線信道模型有著重要意義。

1 系統(tǒng)模型

傳輸線的IoT架構(gòu)通過三層架構(gòu)實現(xiàn)，包括傳輸線層、移動邊緣計算層和云計算層。基于MEC的物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)卸載傳輸線體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。傳輸線層包括傳輸線、塔架和各種傳感器。邊緣計算層包括MEC服務(wù)器和基站，其中基站負責(zé)與傳輸線層的傳感器通信。云計算層包括一個大型服務(wù)器集群和一個宏基站，該宏基站接受并處理來自移動邊緣計算服務(wù)器的數(shù)據(jù)，可以收集通過無線通信的傳感器數(shù)據(jù)并將其卸載到MEC服務(wù)器，然后MEC通過衛(wèi)星通信或有線通信網(wǎng)絡(luò)將海量數(shù)據(jù)返回，以解決山區(qū)成為信號盲區(qū)的問題。

2 基于移動邊緣計算的數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化方法

定義gn，k（t）為將計算任務(wù)轉(zhuǎn)移給MEC服務(wù)器k的傳輸線傳感器n的信道增益。根據(jù)香農(nóng)定理，傳感器n將計算任務(wù)卸載到MEC服務(wù)器k的上行速率為：

rn（t）=Bklog21+（1）

式中，Pn，k（t）是MEC服務(wù)器k到傳感器n的發(fā)射功率;σk 2是復(fù)數(shù)高斯白噪聲;Bk是上行鏈路信道傳輸帶寬。

類似地，MEC服務(wù)器k將計算任務(wù)卸載到云服務(wù)器m的速率rk（t）可以寫為：

rk（t）=Bmlog21+（2）

考慮到部分卸載，可以將任務(wù)分為任意大小的兩個部分，以在傳感器設(shè)備和移動邊緣服務(wù)器上并行執(zhí)行。因此，任務(wù)的計算模型包括本地執(zhí)行模型和卸載執(zhí)行模型。以下描述以在移動設(shè)備n（傳感器n）上執(zhí)行任務(wù)k（MEC k）為例。假設(shè)移動設(shè)備n在時隙t處要執(zhí)行的任務(wù)的大小為Sn（t），卸載任務(wù)的比率為τn。

對于本地執(zhí)行，移動設(shè)備n的CPU時鐘頻率用fn表示。因此，可以通過以下方式獲得本地執(zhí)行的時間消耗：

Tn=（3）

其中，計算周期的能耗取決于芯片結(jié)構(gòu)的有效開關(guān)電容，因此本地執(zhí)行的總功耗可寫為：

En（t）=kfn 2Sn（t）（4）

式中，k是芯片結(jié)構(gòu)的有效開關(guān)電容。

由于MEC服務(wù)器的計算能力比較強，因此將計算任務(wù)卸載到MEC服務(wù)器的執(zhí)行時間可以忽略不計。根據(jù)任務(wù)模型的定義，不考慮將結(jié)果從MEC傳輸?shù)絺鞲衅髟O(shè)備的回程時間。

根據(jù)以上假設(shè)，執(zhí)行期間MEC服務(wù)器的能耗來自無線傳輸，即傳感器設(shè)備將數(shù)據(jù)卸載到MEC服務(wù)器過程中的能耗。計算卸載的比例取決于傳輸功率和信道狀態(tài)。假設(shè)傳輸功率和信道狀態(tài)在時隙t內(nèi)是穩(wěn)定的，忽略MEC服務(wù)器的計算時間和輸出結(jié)果的回程時間。MEC服務(wù)器的執(zhí)行時間等于卸載數(shù)據(jù)的傳輸時間，可以寫成：

Tk=（5）

移動設(shè)備n在MEC服務(wù)器中執(zhí)行時的能耗也是計算卸載時的能耗，可以寫成：

Ek（t）=Pn，k（t）Tk （6）

為了使MEC系統(tǒng)控制區(qū)域中的所有傳感器設(shè)備和MEC服務(wù)器消耗的能量最小化。當在每個時隙t內(nèi)將計算任務(wù)卸載到MEC服務(wù)器時，需要共同調(diào)整計算任務(wù)卸載的比例和發(fā)射功率的大小。

P1：E（τ，p）=Ek（t）+En（t）（7）

s.t. 0≤τn≤1（8）

0≤Pk，n≤Pmax，0≤Pk，m≤Pmax（9）

Tn≤Tmax，Tk≤Tmax（10）

其中，式（8）表示傳感器任務(wù)節(jié)點被卸載到MEC服務(wù)器的概率在0～1。式（9）表示傳感器任務(wù)節(jié)點n分配的功率不能超過限制要求。式（10）表示對MEC的本地執(zhí)行和卸載不能超過最大延遲限制。

通過結(jié)合乘數(shù)交替方向法（ADMM）和非線性分數(shù)編程，給出了能耗最小化算法。首先，將非凸聯(lián)合優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為凸全局共識問題，可以將其與每個傳感器節(jié)點分離。然后，通過順序求解n個并行子問題，通過交替變化方向來執(zhí)行迭代優(yōu)化。具體算法描述如下：

Step 1：初始參數(shù)：τn，pn，Pmax，Tmax，set k=1，t=1，n=1。

Step 2：重置所有傳感器的卸載速率和功率。

Step 3：set t=1，使用ADMM更新參數(shù)。

Step 4：Update t←t+1，while t≤Tmax to Step 3;

Step 5：Update {t，t}←{n，n};

Step 6：Update n←n+1， while n≤N to Step 3;

Step 7：OUTPUT n，n;

Step 8：Update k←k+1，while k≤K to Step 2。

3 實驗分析

仿真結(jié)果用于驗證所提出的方案在功耗最小化目標下共同優(yōu)化卸載速率和傳輸功率的優(yōu)勢，并評估所提出算法的性能。仿真模擬是使用PyOpt的Python編寫的，PyOpt是用于解決非線性約束優(yōu)化問題的Python工具包。

傳輸線和MEC服務(wù)器共有3個，即k=3。每條傳輸線上的傳感器數(shù)量為7，即n=7。傳感器總數(shù)為21。最大CPU頻率在1～2 GHz范圍內(nèi)均勻分布。對于移動邊緣執(zhí)行模型，將噪聲功率設(shè)置為σ2=10-9 W，系統(tǒng)帶寬為=1 MHz。將傳輸線上每個傳感器節(jié)點的最大傳輸功率設(shè)置為Pmax=2 W。

為了驗證所提算法的性能，分別將所提算法與算法1和算法2進行了比較。Algorithm1僅由本地處理命名的本地處理器處理。僅將算法2卸載到MEC服務(wù)器進行處理，僅由MEC處理命名。表1顯示了能耗與任務(wù)輸入大小之間的關(guān)系。

從表1結(jié)果可以看出，無論采用哪種優(yōu)化方法，能耗都隨著任務(wù)規(guī)模的增加而增加，但本文提出的聯(lián)合優(yōu)化方案優(yōu)于其他兩種優(yōu)化方案。特別是所提出的算法不僅具有最小的能量消耗，而且在任務(wù)更大時具有最低的能量減少速率，這表明所提出的算法具有適應(yīng)更大計算任務(wù)的能力。

4 結(jié)語

基于移動邊緣計算的分布式光纖傳感電纜隧道數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化是依據(jù)IoT技術(shù)設(shè)計模型，并充分利用MEC來實現(xiàn)傳輸線的智能在線監(jiān)控，提出一種基于MEC的傳輸線能量最小化方法。仿真結(jié)果表明，本文所提算法可以有效改善電纜隧道數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的能耗，并將能耗降到最低，為電纜隧道的安全運行提供了重要保障。

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收稿日期：2019-12-25

作者簡介：孫宏彬（1969—），男，吉林四平人，博士，研究方向：電氣自動化、計算機應(yīng)用。