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题名面向卫星车载MEC网络的协同计算卸载方法
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作者
赵季红
臧若雨
刘振
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机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
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出处
《计算机工程》
2025年第9期49-58,共10页
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基金
国家重点研发计划重点专项项目(2018YFB1800305)。
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文摘
车联网(IoV)环境中任务的动态性提高了实时计算卸载的复杂性。针对IoV场景中地面网络覆盖受限导致的实时任务难以及时完成的问题,提出一种面向卫星车载移动边缘计算网络(SVMECN)的协同计算卸载方法。首先,构建卫星与地面间的几何关系模型,计算设备与卫星、地面网关与卫星之间的传输速率,并基于该模型计算任务处理时延,模型充分考虑任务的实时性,动态调整卫星移动对地面数据传输的影响,通过卫星与地面网关的协作处理来满足车载应用对时延的要求;其次,提出一种基于指针注意力机制和Actor-Critic(ST-PART)的协同计算卸载算法,根据任务的实时性动态调整任务优先级,按照优先级顺序对任务进行计算卸载,并在不同计算节点之间动态选择和协同处理任务,以最小化任务处理时延。在SVMECN中对所提算法进行仿真,结果显示,与传统的启发式算法相比,所提算法在提高运行效率方面表现突出。实验和分析结果表明,所提算法在满足任务实时性需求的同时能够显著降低任务处理时延,与地面和卫星未协同的算法相比,该算法能够降低2.35%~68.68%的时延成本。
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关键词
星地协同网络
移动边缘计算
指针注意力
强化学习
计算卸载
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Keywords
collaborative satellite-terrestrial network
Mobile Edge Computing(MEC)
pointer attention
Reinforcement Learning(RL)
computation offloading
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分类号
TN927.2
[电子电信]
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