余韻 連曉燦 朱宇航 譚國(guó)平

摘 要：針對(duì)高速數(shù)據(jù)量及計(jì)算量高速數(shù)據(jù)傳輸及計(jì)算此句不通順，是否應(yīng)該為“高速數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算”？請(qǐng)作相應(yīng)調(diào)整。英文處應(yīng)如何翻譯，請(qǐng)?jiān)诂F(xiàn)在英文摘要的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改所帶來(lái)時(shí)延和終端設(shè)備能耗問(wèn)題，提出了一種在上行鏈路采用等功率分配的傳輸方案。首先，依據(jù)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）業(yè)務(wù)的協(xié)作屬性建立了針對(duì)AR特性的系統(tǒng)模型;其次，詳細(xì)分析了系統(tǒng)幀結(jié)構(gòu)，建立以最小化系統(tǒng)消耗總能量為優(yōu)化目標(biāo)的約束條件;最后，在保障延遲和功耗滿足約束的條件下，建立了基于凸優(yōu)化的移動(dòng)邊緣計(jì)算（MEC）資源優(yōu)化求解數(shù)學(xué)模型，從而獲得最優(yōu)的通信和計(jì)算資源分配方案。與獨(dú)立傳輸相比，該方案在最大延遲時(shí)間分別為0.1s和0.15s時(shí)的總能耗降幅均為14.6%。仿真結(jié)果表明，在相同條件下，與基于用戶獨(dú)立傳輸?shù)膬?yōu)化方案相比，考慮用戶間協(xié)作傳輸?shù)牡裙β蔒EC優(yōu)化方案能顯著減少系統(tǒng)消耗的總能量。

Abstract： Considering the time delay and the energy consumption of terminal equipment caused by high-speed data transmission and calculation， a transmission scheme with equal power allocation in uplink was proposed. Firstly， based on collaborative properties of Augment Reality （AR） services， a system model for AR characteristics was established. Secondly， system frame structure was analyzed in detail， and the constraints to minimize total energy consumption of system were established. Finally， with the time delay and energy consumption constraints satisfied， a mathematical model of Mobile Edge Computing （MEC） resource optimization based on convex optimization was established to obtain an optimal communication and computing resource allocation scheme. Compared with user independent transmission scheme， the total energy consumption of the proposed scheme with a maximum time delay of 0.1s and 0.15s was both 14.6%. The simulation results show that under the same conditions， compared with the optimization scheme based on user independent transmission， the equal power MEC optimization scheme considering cooperative transmission between users can significantly reduce the total energy consumption of system.

Key words： Augment Reality （AR）; Mobile Edge Computing （MEC）; resource allocation; collaborative computing migration; convex optimization

0 引言

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（Augment Reality， AR）應(yīng)用程序正在日漸發(fā)展，且受到越來(lái)越多的關(guān)注，因?yàn)樗軐⒂?jì)算機(jī)生成的數(shù)據(jù)和現(xiàn)實(shí)世界通過(guò)硬件設(shè)備結(jié)合在一起。AR應(yīng)用對(duì)延遲是極其敏感的，而且對(duì)計(jì)算和通信的要求都很高，并且，在移動(dòng)設(shè)備上執(zhí)行AR應(yīng)用時(shí)，在對(duì)移動(dòng)設(shè)備電池的消耗方面[1-3]，一直無(wú)法滿足用戶的期望。為了解決這個(gè)問(wèn)題，文獻(xiàn)[3-6]已經(jīng)提出了采用移動(dòng)邊緣計(jì)算的方法來(lái)解決目前遇到的問(wèn)題，用戶將運(yùn)行AR應(yīng)用涉及到的大量數(shù)據(jù)的計(jì)算遷移到就近與基站相連的云服務(wù)器上執(zhí)行，同本地計(jì)算相比可節(jié)省本地能量的消耗，與中央云計(jì)算相比，可減少傳輸延遲時(shí)間。

文獻(xiàn)[7-8]的工作表明，通過(guò)對(duì)通信資源和計(jì)算資源的分配進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，可能在時(shí)延約束下顯著降低移動(dòng)能量消耗，他們的工作能在多個(gè)用戶獨(dú)立運(yùn)行通用應(yīng)用程序上應(yīng)用，但是，AR應(yīng)用程序有其獨(dú)特的性質(zhì)，所有的用戶都可能上傳和下載一部分相同的數(shù)據(jù)，且其計(jì)算任務(wù)也在一個(gè)或多個(gè)服務(wù)器上共享，因此，可以通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化通信和計(jì)算資源來(lái)減少通信和計(jì)算開銷[9]。

AR應(yīng)用程序通過(guò)移動(dòng)設(shè)備的屏幕和攝像頭將一些計(jì)算機(jī)圖像疊加到現(xiàn)實(shí)世界的影像中，圖1所示的框圖說(shuō)明了這一過(guò)程。完成這一過(guò)程需要五個(gè)組成部分[3-4]：1）視頻源，它可以先從移動(dòng)攝像機(jī)中獲得原始的視頻幀;2）跟蹤器，在當(dāng)前環(huán)境下識(shí)別并跟蹤用戶的相對(duì)位置;3）映射器，對(duì)當(dāng)前所處環(huán)境建立一個(gè)模型;4）對(duì)象識(shí)別器，識(shí)別當(dāng)前環(huán)境中的已知物體;5）渲染器，顯示處理過(guò)的幀。視頻源和渲染器組件必須在移動(dòng)設(shè)備中執(zhí)行，而計(jì)算量最大的跟蹤器、映射器和對(duì)象識(shí)別器組建所進(jìn)行的計(jì)算可以卸載到云端進(jìn)行。此外，如果對(duì)任務(wù)進(jìn)行卸載，映射器和對(duì)象識(shí)別器可以從處在相同地理位置的所有用戶設(shè)備中收集輸入，限制用戶上行鏈路中傳輸?shù)娜哂嘈畔?。此外，映射器和?duì)象識(shí)別器計(jì)算的結(jié)果可以從云端組播到下行鏈路中所有同位置的用戶。

在文中，與以前的文獻(xiàn)[7]和[8]不同，文中本文這兩處語(yǔ)句不通順，指代哪個(gè)文獻(xiàn)或算法，需明確明確地說(shuō)明了AR應(yīng)用程序的協(xié)作性，以此來(lái)解決在延遲約束條件下，通過(guò)通信和計(jì)算資源分配最大限度地減少移動(dòng)能耗的問(wèn)題[10-11]。文獻(xiàn)[9]中采用連續(xù)凸近似方法求解移動(dòng)能耗最小化問(wèn)題，求解方式復(fù)雜。

1 系統(tǒng)模型

本章給出了AR場(chǎng)景下的移動(dòng)邊緣計(jì)算模型，如圖2[7-8]所示。其中，考慮一個(gè)基站下，共有K這個(gè)大寫K與集合K的名字重復(fù)，請(qǐng)作相應(yīng)調(diào)整，因?yàn)橐粋€(gè)變量名稱僅能表示一個(gè)含義。個(gè)用戶運(yùn)行AR應(yīng)用，用戶集合為K={1，2，…，K}，基站配有一個(gè)高計(jì)算能力的云服務(wù)器用于處理用戶上傳的數(shù)據(jù)。云端服務(wù)器連接到單天線基站，通過(guò)頻率平坦的衰落信道，使用時(shí)分雙工（Time Division Duplexing， TDD）為小區(qū)中的所有用戶提供服務(wù)。在第一部分上一章所介紹內(nèi)容的基礎(chǔ)上，本文假設(shè)遷移的應(yīng)用程序共享輸入、輸出和計(jì)算任務(wù)，它們與跟蹤器、映射器和對(duì)象識(shí)別器組件有關(guān)。本章具體介紹了傳輸過(guò)程中的協(xié)作性[12]。

1.1 上行鏈路傳輸

當(dāng)一個(gè)區(qū)域內(nèi)用戶k∈K運(yùn)行AR應(yīng)用時(shí)要將待處理數(shù)據(jù)如對(duì)象識(shí)別的輸入比特Duk發(fā)送至云服務(wù)器進(jìn)行處理[12]，假設(shè)其中有一部分輸入比特Dus在各個(gè)用戶的輸入比特中是相同的，這就意味著這部分?jǐn)?shù)據(jù)可以由該區(qū)域中的所有用戶協(xié)同傳輸，而不需要多個(gè)用戶重復(fù)上傳。本文將這部分相同的輸入比特稱為共享輸入比特Dus，且Dus≤mink {Duk}，每個(gè)用戶k協(xié)同傳輸部分共享輸入比特Dus，k，且∑Kk=1Dus，k=Dus，則每個(gè)用戶k獨(dú)立上傳的輸入比特為ΔDuk=Duk-Dus。

1.2 云服務(wù)器處理過(guò)程

云服務(wù)器對(duì)用戶上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理產(chǎn)生用戶所需要的輸出比特[13]。云服務(wù)器處理用戶k的輸入比特Duk需要的CPU周期數(shù)為Ck，假設(shè)其中有一部分CPU周期數(shù)用于計(jì)算產(chǎn)生所有用戶需要的輸出比特上，例如對(duì)用戶重合的環(huán)境模型進(jìn)行更新處理。本文將這部分CPU周期數(shù)稱為共享CPU周期數(shù)Cs，且Cs≤mink{Ck}，則有ΔCk=Ck-Cs個(gè)CPU周期數(shù)是用于計(jì)算用戶k單獨(dú)需要的輸出比特。

1.3 下行鏈路傳輸

部分輸出比特需要傳遞給所有用戶[14]。例如，處于同一地理位置的用戶需要映射器組件的輸出比特來(lái)進(jìn)行地圖更新。為用模型來(lái)描述這一場(chǎng)景，本文假設(shè)Dds≤mink {Ddk}輸出比特可以以多播方式發(fā)送給小區(qū)內(nèi)的所有用戶，同時(shí)ΔDdk=Ddk-Dds個(gè)比特需要以單播方式發(fā)送給每個(gè)用戶k。

2 系統(tǒng)傳輸處理過(guò)程

圖3詳細(xì)描述了系統(tǒng)的幀結(jié)構(gòu)，在數(shù)據(jù)幀中，首先執(zhí)行共享的通信和計(jì)算任務(wù)，然后執(zhí)行傳統(tǒng)的獨(dú)立遷移任務(wù)，如下所述。

2.1 傳輸速率

2.2 傳輸和處理時(shí)間

2.3 傳輸能量消耗

3 上行等功率分配

考慮每個(gè)用戶上行傳輸功率為一個(gè)固定值，用戶k的上下行帶寬與其信道增益成比例變化[15]，設(shè)優(yōu)化變量包括用戶k上傳的部分共享輸入比特?cái)?shù)Dsk，云服務(wù)器分配用于執(zhí)行共享CPU周期數(shù)的比例因子fs，云服務(wù)器分配用于執(zhí)行不同用戶k的獨(dú)立CPU周期數(shù)的比例因子fk，基站對(duì)應(yīng)于用戶k的下行傳輸功率Pdk和用于多播的下行功率Pdm。

4 仿真與性能分析

本章給出了基于移動(dòng)邊緣計(jì)算，在采用上行傳輸?shù)裙β史峙浞椒ǖ那闆r下，利用AR應(yīng)用的協(xié)作特性得到用戶終端總能耗最小化的結(jié)果。考慮一個(gè)小區(qū)內(nèi)，有8個(gè)用戶正在運(yùn)行AR應(yīng)用，用戶隨機(jī)分布在小區(qū)內(nèi)，無(wú)線信道滿足瑞利衰落[17]。仿真參數(shù)設(shè)置由表1給出。

本文提出以共享因子n作為用戶進(jìn)行計(jì)算遷移程度的指標(biāo)，n是共享比特與總比特的比值：n=0時(shí)用戶進(jìn)行獨(dú)立計(jì)算遷移;n=1時(shí)，所有比特均為共享比特，用戶進(jìn)行完全共享的計(jì)算遷移。

4.1 以最小化延遲時(shí)間為目標(biāo)函數(shù)

本文首先以最小化延遲時(shí)間為目標(biāo)函數(shù)，對(duì)共享因子n=0即用戶獨(dú)立進(jìn)行計(jì)算遷移的情況進(jìn)行仿真，采用等功率分配方法，得到使用不同上行傳輸功率時(shí)系統(tǒng)能夠達(dá)到的最小延遲時(shí)間。仿真結(jié)果如圖4所示。

由圖4可知，采用等功率分配方法，要使延遲時(shí)間約束在0.1s內(nèi)，上行傳輸功率至少需要滿足1.1W;當(dāng)延遲時(shí)間約束在0.15s內(nèi)時(shí)，以較小的上行傳輸功率就可以滿足傳輸要求。本文中考慮用戶上行傳輸功率最大為0.25W，由圖4可知，延遲時(shí)間約束至少為0.104s。

若考慮文獻(xiàn)[9]中的模型，以最小化延遲時(shí)間為目標(biāo)函數(shù)，可以得到采用不同共享因子時(shí)系統(tǒng)能夠達(dá)到的最小延遲時(shí)間的仿真結(jié)果，如圖5所示。

由圖5可知，在相同仿真條件下，文獻(xiàn)[9]中將上行傳輸功率作為優(yōu)化參數(shù)，帶寬平均分配，在共享因子n=0時(shí)，可使延遲時(shí)間約束在0.1s內(nèi)。

4.2 以最小化用戶總能耗為目標(biāo)函數(shù)

以最小化用戶總能耗為目標(biāo)函數(shù)，在3.1節(jié)的基礎(chǔ)上，分別對(duì)延遲時(shí)間約束為T=0.1s和T=0.15s的情況下進(jìn)行仿真。仿真時(shí)，采用了連續(xù)凸近似方法和上行等功率傳輸方法進(jìn)行對(duì)比，圖6和圖7分別是延遲時(shí)間約束為T=0.1s和T=0.15s下的仿真對(duì)比。

由圖6可知，當(dāng)最大延遲時(shí)間限制為0.1s時(shí)，考慮用戶上行傳輸功率最大為0.25W的情況下，當(dāng)上行傳輸功率控制在0.25W內(nèi)時(shí)，共享因子n=0的情況下采用上行等功率分配方法是無(wú)法滿足傳輸要求的。當(dāng)傳輸功率遞減時(shí)，總能耗也遞減，但在延時(shí)時(shí)間約束下，共享因子較小時(shí)，總數(shù)據(jù)量較大的情況無(wú)法滿足傳輸要求。

由圖7可知，當(dāng)最大延遲時(shí)間限制為0.15s時(shí)，采用上行等功率分配方法，用戶傳輸功率均為0.05W時(shí)，與文獻(xiàn)[9]中的連續(xù)凸近似方法的總能耗較為接近，但當(dāng)上行傳輸功率取較小的值時(shí)，例如上行傳輸功率為0.005W時(shí)，采用上行等功率方法得到的用戶總能耗是小于文獻(xiàn)[9]中連續(xù)凸近似方法的用戶總能耗，并且是能夠滿足傳輸需求的。

由圖6和圖7的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，隨著n的增大，采用不同的上行等功率傳輸?shù)玫降挠脩艨偰芎牟罹嘣诓粩鄿p小，這是由于用戶總能耗與上行傳輸功率和傳輸比特?cái)?shù)成正比。在上行數(shù)據(jù)傳輸考慮共享因子的情況下，用戶需要傳輸?shù)谋忍財(cái)?shù)隨n的增大而減小，因此，當(dāng)n不變時(shí)，用戶傳輸?shù)谋忍財(cái)?shù)不變，隨著上行傳輸功率的增大，總能耗增大;當(dāng)上行傳輸功率不變時(shí)，隨著n的增大，用戶傳輸?shù)谋忍財(cái)?shù)減小，總能耗減少;綜合兩個(gè)因素，隨著n增大時(shí)，用戶傳輸比特?cái)?shù)減少，增大功率帶來(lái)總能耗的增大效果越來(lái)越不明顯。

同時(shí)，采用上行等功率分配方法的情況下，只需要求解器進(jìn)行一次求解就可以得到最優(yōu)化結(jié)果，而采用連續(xù)凸近似的方法，需要通過(guò)多次迭代求解來(lái)逼近最優(yōu)結(jié)果，通過(guò)仿真發(fā)現(xiàn)，在精度ε=10-4的情況下，通常迭代次數(shù)在1至30次之間，即采用連續(xù)凸近似方法的求解時(shí)間是采用上行等功率分配方法的倍數(shù)關(guān)系。

5 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)AR場(chǎng)景中存在的協(xié)作傳輸特性，在基于移動(dòng)邊緣計(jì)算情況下，將帶寬與信道增益相結(jié)合，對(duì)用戶帶寬進(jìn)行分配，并采用上行鏈路等功率傳輸方法建立最小化用戶總能耗優(yōu)化函數(shù)，通過(guò)對(duì)該凸優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解，得到最優(yōu)的資源分配方案。與用戶獨(dú)立進(jìn)行移動(dòng)邊緣計(jì)算相比，用戶協(xié)作傳輸方案可明顯減少用戶設(shè)備總能耗，同時(shí)，在采用上行鏈路等功率傳輸方法的情況下，與連續(xù)凸近似相比可減少系統(tǒng)運(yùn)算時(shí)間，且在一定的延遲要求下，以較小的功率滿足傳輸要求。

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