(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210269015.2 (22)申请日 2022.03.18 (71)申请人 重庆邮电大 学 地址 400065 重庆市南岸区南 山街道崇文 路2号 (72)发明人 鲜永菊　郭陈榕　夏士超　李云　 (74)专利代理 机构 重庆辉腾律师事务所 5 0215 专利代理师 王海军 (51)Int.Cl. H04W 28/08(2009.01) G06F 9/445(2018.01) (54)发明名称 一种移动Ad Hoc云中基于能量收集的分布 式卸载方法 (57)摘要 本发明属于移动通信技术领域， 特别涉及一 种移动Ad  Hoc云中基于能量收集的分布式卸载 方法， 包括考虑一组带有EH功能的附近终端设备 构成的移动Ad  Hoc云网络， 分别建立计算任务模 型、 任务卸载模型和能量收集模型； 将客户终端 作为买方， 根据自身的计算任务需求向代理终端 购买资源， 建立买方的收益最大化问题； 将代理 终端作为卖 方， 通过动态资源报价为客户终端提 供不同的计算和存储资源， 建立卖 方的收益最大 化问题； 利用拉格朗日乘子法和KKT条件计算出 买方向所选择的代理终端卸载的最优任务卸载 策略以及卖 方的最优报价策略； 本发 明可以有效 提升系统收益， 稳定电池能量和减少任务队列 积 压。 权利要求书4页 说明书14页 附图4页 CN 114650568 A 2022.06.21 CN 114650568 A 1.一种移动Ad  Hoc云中基于能量收集的分布式卸载 方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 考虑一组带有EH功能的附近终端设备构成的移动Ad  Hoc云网络， 分别建立计算任务模 型、 任务卸载模型和能量收集模型； 将客户终端作为买方， 根据自身的计算任务需求向代理终端购买资源， 采用李雅普诺 夫优化理论， 基于计算任务模型、 任务卸 载模型和能量收集模型建立买方的收益最大化问 题； 将代理终端作为卖方， 通过动态资源报价为客户终端提供不同的计算和存储资源， 基 于计算任务模型、 任务卸载模型和能量收集模型建立卖方的收益 最大化问题； 根据客户终端的任务积压、 电池能量水平以及代 理终端的报价， 在各个时隙内， 利用拉 格朗日乘子法和KKT 条件计算出买方向所选择的代理终端卸载的最优任务卸载策略以及卖 方的最优报价策略； 若买方的最优任务卸载策略和卖方的最优报价策略满足斯坦克尔伯格均衡解， 则客户 终端按照最优 任务卸载 策略向代理终端 进行任务卸载。 2.根据权利要求1所述的一种移动Ad  Hoc云中基于能量收集的分布式卸载方法， 其特 征在于， 基于计算任务模型、 任务卸 载模型和能量收集模型建立买方 的收益最大化问题表 示为： 约束条件： 其中， 表示买方在第t时隙的收益最大化问题； Vi表示第i个客户终端的控制参 数； 表示第i个客户终端在时隙t的总收益； 表示卸载 收益与任务队列相关； 为第i个客户终端Ci在时隙t内的任务到达量， 表示第i个客户终端Ci在时隙t内处理的总 任务量； 为第i个客户终端带有的EH设备的虚拟能量队列， 表示为 θi为EH设备 的扰动参数， 为第i个客户终端带有的EH设备的在时隙t开始时的能量队列 积压； Emin表示 电池最小放电能量； 表示第i个客户终端在时隙t内产生 的总能耗； Emax表示电池最大放 电能量； 表示第t时隙内第j个代理终端Aj协助第i个客户终端计算任务时产生的计算能 耗； 表示第i个客户终端带有的EH设备在时隙t开始时的能量队列积压； 表示第t时隙第 i个客户终端卸载到第j个代理终端的任务量； Qit表示第i个 客户终端在第t时隙的任务队列权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114650568 A 2积压； 表示第i个客户终端在第t时隙的平均任务队列积压； T表示系统运行时间； 表 示求期望。 3.根据权利要求2所述的一种移动Ad  Hoc云中基于能量收集的分布式卸载方法， 其特 征在于， 将基于计算任务模型、 任务卸载模型和能量收集模型建立买方的收益最大化问题 分解为求解能量收集的最优解和任务卸载优化问题， 其中求 解能量收集的最优解表示 为： min: 当 时， 当 时， 将能量收集优化问题解耦合之后， 任务卸载优化问题 表示为： 约束条件： 其中， 表示能量收集的最优解； γmax表示EH设备在第t时隙收集的能量 最大值。 4.根据权利要求3所述的一种移动Ad  Hoc云中基于能量收集的分布式卸载方法， 其特 征在于， 当计算任务在本地处理且 时， 利用拉格朗日乘子法和KKT条件求解第t时隙的 最优本地计算频率 为： 其中， κi为第i个客户终端芯片的有效能量成本系数； Li表示第i个 客户终端的单位处 理能力； τ 为单位时隙长度； ξi为任务卸载效益权 重参数。 5.根据权利要求3所述的一种移动Ad  Hoc云中基于能量收集的分布式卸载方法， 其特 征在于， 当计算任务在本地处 理且 时， 最优本地计算频率 为： 其中， 表示当计算任务在本地处理且 时最优本地计算频率； 表示第i个 客户的最大CPU处理频率； 表示第i个客户的电池 最大放电能量； 表示第i个客户终 端在第t时隙卸载到第j个代理终端的最优任务量； 为第t时隙第i个 客户终端将任务卸载 到第j个代理终端的传输功率； 为第t时隙第i个客户终端将任务卸载到第j个代理终端的权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114650568 A 3