基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)研究

雷 健

（中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán) 中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)陜西有限公司榆林分公司，陜西 榆林 719000）

0 引 言

隨著5G技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，學(xué)者對(duì)移動(dòng)邊緣計(jì)算（Mobile Edge Computing，MEC）的研究越來(lái)越深入。2017年，Taleb等對(duì)MEC進(jìn)行擴(kuò)展，提出多接入邊緣計(jì)算概念，并介紹了其在5G中的典型應(yīng)用[1]。2018年，Zhou等從多個(gè)方面探討了通信與計(jì)算的融合，有助于實(shí)現(xiàn)移動(dòng)通信系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展[2]。

本文在前人研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)行基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)研究。研究?jī)?nèi)容包括3項(xiàng)，即MEC網(wǎng)絡(luò)部署、計(jì)算卸載及資源分配。以上3項(xiàng)內(nèi)容是移動(dòng)邊緣計(jì)算在5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中的主要應(yīng)用，共同在其中發(fā)揮了重要作用，是5G網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵技術(shù)。最后通過實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)，在延遲時(shí)間、減少能耗等方面效果顯著。

1 基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)研究

1.1 MEC網(wǎng)絡(luò)部署

MEC在5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用首要目標(biāo)是在基站和核心網(wǎng)之間部署好MEC設(shè)備，因此下面進(jìn)行MEC網(wǎng)絡(luò)部署問題研究。首先，了解5G網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)架構(gòu)。一般5G網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)架構(gòu)由核心/大區(qū)、本地、邊緣三級(jí)DC和基站機(jī)房四部分組成。這種架構(gòu)的特點(diǎn)決定了虛擬化網(wǎng)元功能需按照?qǐng)鼍安渴鹪诰W(wǎng)絡(luò)相應(yīng)的位置上，部署方案具有一定的靈活性[3-4]。考慮部署成本、網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、業(yè)務(wù)需求等因素的影響，MEC一般部署在地市或邊緣匯聚機(jī)房。上述這種部署方式一般適用于對(duì)時(shí)延、帶寬要求不高的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，特點(diǎn)是能提供大范圍、較近距離的服務(wù)及云端業(yè)務(wù)支持[5]。MEC部署在不同的位置，可以滿足不同的場(chǎng)景需要。

1.2 計(jì)算卸載問題

MEC的計(jì)算任務(wù)卸載過程主要分為6個(gè)步驟，具體分析如下。

步驟1：卸載環(huán)境感知。卸載之前，需要對(duì)卸載環(huán)境進(jìn)行感知，以便為后續(xù)卸載方案的制定提供可靠的依據(jù)。

步驟2：任務(wù)分配。根據(jù)卸載環(huán)境感知結(jié)果，將計(jì)算任務(wù)進(jìn)行劃分，再?zèng)Q定是在本地核心網(wǎng)執(zhí)行還是分配到MEC服務(wù)器上執(zhí)行。

步驟3：卸載決策。確定將分配好的任務(wù)卸載于哪個(gè)信道中，制定卸載決策時(shí)，需要綜合考慮各種因素，才能保證決策的合理性。

步驟4：任務(wù)傳輸。根據(jù)卸載決策將計(jì)算任務(wù)傳輸給邊緣云服務(wù)器。

步驟5：MEC服務(wù)器執(zhí)行。當(dāng)把任務(wù)成功卸載到邊緣服務(wù)器后，給每個(gè)任務(wù)配備一個(gè)虛擬機(jī)，因此虛擬機(jī)運(yùn)行場(chǎng)景就是MEC執(zhí)行任務(wù)的場(chǎng)景[6]。

步驟6：結(jié)構(gòu)返回。當(dāng)邊緣云服務(wù)器完成分配到手的任務(wù)后，通過無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將執(zhí)行結(jié)果傳輸給移動(dòng)客戶端[7]。

1.3 資源配置方案

資源配置方案包括問題規(guī)劃、約束條件設(shè)置及模型求解3個(gè)部分。

1.3.1 問題規(guī)劃

資源配置方案的優(yōu)化目標(biāo)為在各個(gè)任務(wù)時(shí)延限制的條件下，使系統(tǒng)總能耗達(dá)到最小。公式表達(dá)式如下：

1.3.2 約束條件

（1）保證分配的子載波個(gè)數(shù)不超過子載波總個(gè)數(shù)N：

（2）保證計(jì)算資源的分配不超過MEC服務(wù)器的總計(jì)算資源：

（3）保證每個(gè)任務(wù)都在其最大時(shí)延限制內(nèi)獲得計(jì)算結(jié)果：

式中，ti為執(zhí)行任務(wù)Ti的實(shí)際時(shí)延，τi代表任務(wù)Ti所能容忍的最大時(shí)延。

1.3.3 問題求解

對(duì)于資源配置問題的求解，選擇遺傳算法進(jìn)行。遺傳算法是依據(jù)達(dá)爾文進(jìn)化論的優(yōu)勝劣汰的原理來(lái)篩選最優(yōu)解，具體過程如圖1所示。

2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析

為驗(yàn)證基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的性能，借助Python平臺(tái)搭建仿真環(huán)境，進(jìn)行仿真驗(yàn)證和研究。仿真場(chǎng)景為由1個(gè)基站、多個(gè)支持MEC的蜂窩D2D通信系統(tǒng)組成，其中仿真區(qū)域的大小為1 000 m×1 000 m。

圖1 遺傳算法基本流程

2.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的軟硬件配置

運(yùn)行實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的軟硬件配置如下：處理器Intel（R） Core（TM） i7-4720 CPU@2.60GHz，內(nèi)存大小8 GB，操作系統(tǒng)Windows 7（64位），開發(fā)平臺(tái)Python 2.7，第三方庫(kù)Numpy 1.16.2 NetworkX 1.6。

2.2 實(shí)驗(yàn)基本參數(shù)設(shè)置

MEC數(shù)量1，系統(tǒng)帶寬10 MHz，小基站的計(jì)算能力5～10 GHz，次級(jí)用戶的計(jì)算能力2～5 GHz，小基站密度1 000 SBS.s/km，次級(jí)用戶發(fā)射功率1～2 W，用戶數(shù)據(jù)速率需求1～20 Mb/s，主用戶基站發(fā)射功率20 W，任務(wù)對(duì)于延遲的要求1～3 s，完成任務(wù)的CPU轉(zhuǎn)數(shù)100～1 000 r/min，噪聲的頻譜密度-174 dBm/Hz，最大迭代次數(shù)500等。

2.3 評(píng)估指標(biāo)

2.3.1 用戶平均下載時(shí)延

一個(gè)MEC協(xié)作緩存域內(nèi)，所有用戶下載請(qǐng)求內(nèi)容的平均時(shí)延。下載時(shí)延的值越小，網(wǎng)絡(luò)通信越不容易出現(xiàn)擁塞，數(shù)據(jù)交互越順暢，用戶體驗(yàn)質(zhì)量越高。

2.3.2 用戶下載能耗

用戶通過5G通信網(wǎng)絡(luò)完成一次下載任務(wù)所需要的系統(tǒng)能量。能耗量越小，通信質(zhì)量越好。

2.4 結(jié)果分析

2.4.1 用戶平均下載時(shí)延

從表1可以看出，隨著服務(wù)內(nèi)容數(shù)量的增多，動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的平均時(shí)延都處在增長(zhǎng)的狀態(tài)，但從整體上來(lái)看，基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的平均時(shí)延狀況要好于基于傳統(tǒng)云計(jì)算的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)時(shí)延。

2.4.2 用戶下載能耗

由表2可知，隨著服務(wù)內(nèi)容數(shù)量的不斷增長(zhǎng)，用戶通過通信網(wǎng)絡(luò)完成一次下載任務(wù)所需的系統(tǒng)能量均呈現(xiàn)持續(xù)降低直到最后趨于平穩(wěn)，但從整體上來(lái)看，移動(dòng)邊緣計(jì)算的通信網(wǎng)絡(luò)能耗更低，表明了移動(dòng)邊緣計(jì)算的重要性。

表1 用戶平均下載時(shí)延

表2 用戶下載能耗

3 結(jié) 論

5G通信網(wǎng)絡(luò)研發(fā)面臨的困難之一是如何處理海量數(shù)據(jù)解決傳輸延遲問題。為此，本文進(jìn)行基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)研究，分析證明了本文方法的有效性，但還需要進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化，如MEC的部署。