无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法

1.本发明属于移动边缘计算领域，适用在使用正交频分多址(ofdma)的通信方式和部分卸载模式下，决策出无线供能边缘计算网络中无线能量捕获时长和计算任务卸载的分配方案，以达到较高的计算速率。


背景技术：

2.随着物联网(iot)市场的发展，各种新颖的技术也在不断产生，不同的应用随着新技术的产生而得到更新迭代。物联网连接量也有了巨大的增长，随着连接量的增长，物联网终端产生的数据量呈爆发式增长。因此，对物联网相应的能量供应需求和时延要求也越来越高。在传统物联网中，电池供电的能量储备以及计算能力有限，无法承担长时间、大数据量的计算任务。因此，如何应对能量供应的高需求以及计算能力有限这两个性能限制问题，是现在物联网技术研究中的一个关键挑战。
3.无线供电通信网络(wpcn)和边缘计算的提出为此类物联网场景提供了技术上的可行性。无线供电通信网络是一种利用无线功率传输(wpt)技术对无线通信设备进行远程充电的新型网络模式，能够显著提高传统电池供电的通信网络性能，如更高的吞吐量、更长的设备寿命和更低的网络成本等；移动边缘计算(mec)是在移动网络的边缘提供信息技术和云计算能力的一种网络架构概念，能够提供具有超低延迟、高带宽和直接访问实时网络信息的服务环境。将无线供电通信网络与移动边缘计算结合，得到无线供电的移动边缘计算(wp-mec)网络，无线供电的移动边缘计算网络具备wpcn和mec的优点，能够得到无线设备的能量约束以及计算资源约束的理想解决方案。
4.为了得到能量约束以及计算资源约束的理想解决方案，目前已经演变出多种传统优化方法，例如一维搜索算法、使用所有收集的能量将计算任务负载卸载到ecs的算法(称为纯边缘计算算法)，以及使用所有收获的能量在iot节点上进行局部计算的算法(成为纯节点计算算法)。
5.然而在整个边缘计算任务中，无线设备的信道状态是时变的，因此在当前信道状态下快速决定卸载策略是至关重要的，这对于传统优化方法而言非常具有挑战性的，因为传统优化方法通常需要运行多次迭代以获得良好或最优解，因此需要较长的计算时延，不适用于信道状态时变的场景。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于提供一种无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，优化能量捕获时长和计算任务分配，具有更小的时间消耗，能够达到较高的计算速率，适用于时变的信道状态。
7.为实现上述目的，本发明所采取的技术方案为：
8.无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，所述无线供能边缘网络中包含1个网关和n个无线设备，所述网关集成射频能量发射器和边缘服务器，n个无线设
备基于正交频分多址的通信模式进行工作，所述无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，实施在各无线设备，包括：
9.步骤1、使用一维穷搜索方法输出时间占比集合，所述时间占比集合中的时间占比为能量捕获时长占时间帧的帧长的比例；
10.步骤2、基于所述时间占比集合中的每一个时间占比，计算与时间占比对应的能量占比，所述能量占比为计算任务卸载能量占捕获能量的比例；
11.步骤2.1、取所述时间占比集合中的一个时间占比；
12.步骤2.2、初始化与当前的时间占比对应的能量占比、能量占比上限和能量占比下限；
13.步骤2.3、将所述能量占比输入导函数得到导数值，并根据导数值迭代优化能量占比，迭代优化后输出与当前的时间占比对应的能量占比；
14.步骤3、根据所述时间占比集合中每一时间占比与对应的能量占比，计算n个无线设备的计算速率总和，取计算速率总和最大的作为无线设备本次计算最优的时间占比和能量占比；
15.步骤4、根据最优的时间占比和能量占比，完成本次计算任务卸载分配。
16.以下还提供了若干可选方式，但并不作为对上述总体方案的额外限定，仅仅是进一步的增补或优选，在没有技术或逻辑矛盾的前提下，各可选方式可单独针对上述总体方案进行组合，还可以是多个可选方式之间进行组合。
17.作为优选，所述使用一维穷搜索方法输出时间占比集合，包括：按照预设步长在[0,1]中取值，将每个取值作为时间占比，将取到的所有值作为时间占比集合。
[0018]
作为优选，所述初始化与当前的时间占比对应的能量占比、能量占比上限和能量占比下限，包括：初始化能量占比上限x
imax
＝1，能量占比下限x
imin
＝0，能量占比xi为与第i个无线设备的能量占比，i∈{1,2,3,
…
,n}。
[0019]
作为优选，所述导函数的公式如下：
[0020][0021]
式中，f(xi)为导函数，xi为与第i个无线设备的能量占比，a为当前的时间占比，b为无线供能边缘网络中正交信道的带宽，p为射频能量发射器的发射功率，hi为第i个无线设备的信道增益，n0为噪声功率，μ为无线设备本地计算一比特任务所需的周期数，ξ为能量吸收效率，k为无线设备的计算能效系数，e为自然对数的底数，i∈{1,2,3,
…
,n}。
[0022]
作为优选，所述根据导数值迭代优化能量占比，迭代优化后输出与当前的时间占比对应的能量占比，包括：
[0023]
若导数值大于0，则x
imin
＝x
imin
，x
imax
＝xi，若导数值小于0，则x
imin
＝xi，x
imax
＝x
imax
，xi为能量占比，x
imax
为能量占比上限，x
imin
为能量
占比下限，i∈{1,2,3,
…
,n}；
[0024]
继续判断导数值与搜索精度的关系，若导数值的绝对值小于搜索精度，则输出当前的能量占比，并结束迭代优化；否则返回步骤2.3继续执行。
[0025]
作为优选，所述计算n个无线设备的计算速率总和，如下：
[0026][0027]
式中，q(x,a)为计算速率总和，a为时间占比，x为能量占比集合，x＝[x1,x2,
…
xi,
…
xn]，xi为第i个无线设备的能量占比，μ为无线设备本地计算一比特任务所需的周期数，ξ为能量吸收效率，p为射频能量发射器的发射功率，hi为第i个无线设备的信道增益，k为无线设备的计算能效系数，b为无线供能边缘网络中正交信道的带宽，n0为噪声功率。
[0028]
作为优选，所述根据最优的时间占比和能量占比，完成本次计算任务卸载分配，包括：
[0029]
步骤4.1、按照所述时间占比，将当前时间帧划分为捕获时间和卸载时间；
[0030]
步骤4.2、在所述捕获时间捕获所述射频能量发射器发出的射频能量，并按照所述能量占比，将捕获的射频能量划分为卸载能量和本地计算能量；
[0031]
步骤4.3、在所述卸载时间利用所述卸载能量将计算任务卸载至所述边缘服务器，在整个时间帧中基于本地存储能量和所述本地计算能量进行计算任务的本地计算。
[0032]
作为优选，所述按照所述时间占比，将当前时间帧划分为捕获时间和卸载时间，包括：
[0033]
取时间帧的帧长为t，时间占比为a，则将时间段[0,at]作为捕获时间，将时间段(at,t]作为卸载时间。
[0034]
作为优选，所述并按照所述能量占比，将捕获的射频能量划分为卸载能量和本地计算能量，包括：
[0035]
第i个无线设备在当前时间帧下捕获的射频能量ei为：
[0036]ei
＝ξphiat
[0037]
式中，ξ为能量吸收效率，p为射频能量发射器的发射功率，hi为第i个无线设备的信道增益，a为时间占比，t为时间帧的帧长；
[0038]
则将捕获的射频能量的x
iei
部分作为卸载能量，将捕获的射频能量的(1-xi)ei部分作为本地计算能量，xi为第i个无线设备的能量分配比例。
[0039]
本发明提供的无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，利用一维穷搜索方法给出多个候选的时间占比，并基于每个候选的时间占比计算一个最优的能量占比，以时间占比和能量占比得到整个无线供能边缘网络中的计算速率总和，并根据计算速率总和最大确定当前时间帧中该无线设备的能量捕获时间以及计算任务卸载方案，相比于传统优化方法，在使用正交频分多址(ofdma)的通信方式和部分卸载模式的无线供能边缘计算网络中，可以解决一个复杂的非凸问题，能够快速计算出部分卸载的能量分配和时间分配方案，同时也得到较高的网络计算速率。
附图说明
[0040]
图1为本发明基于ofdma的无线供能边缘网络模型示意图；
[0041]
图2为本发明的无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法的流程图。
具体实施方式
[0042]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0043]
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是在于限制本发明。
[0044]
本发明涉及一种无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，该方法适用在使用正交频分多址的通信模式和部分卸载模式下，决策出无线功率传输的边缘计算网络的无线能量捕获时长和计算任务卸载方案，以达到较高的计算速率。
[0045]
本实施例以图1所示的无线供能边缘网络为例进行说明。无线供能边缘网络中包含1个网关和n个(例如10个)无线设备。其中网关集成射频能量发射器和边缘服务器，网关向无线设备广播射频能量(例如能量流所示)，并且无线设备卸载任务至边缘服务器上(例如数据流所示)，由边缘服务器进行边缘计算。
[0046]
网关是一种充当转换重任的计算机系统或设备。使用在不同的通信协议、数据格式或语言，甚至体系结构完全不同的两种系统之间，网关是一个翻译器，与网桥只是简单地传达信息不同，网关对收到的信息要重新打包，以适应目的系统的需求。
[0047]
n个无线设备(分别为iot1、iot2
…
iotn)基于正交频分多址的通信模式进行工作，且无线设备基于时间帧进行任务计算。无线设备捕获射频能量发射器广播的射频能量，与网关之间进行数据传输，并进行本地计算。
[0048]
具体的，如图2所示，本实施例的无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，该方法实施在各无线设备，即各无线设备在每个时间帧中运行本发明方法，完成当前时间帧中能量捕获时长和计算任务的分配，具体包括以下步骤：
[0049]
步骤1、使用一维穷搜索方法输出时间占比集合。
[0050]
所得到的时间占比集合中包含了多个时间占比，每个时间占比表示能量捕获时长占时间帧的帧长的比例。本实施例通过时间占比来确定每个时间帧中用于能力捕获的时间长度，因为能量捕获时长是一个时间概念，其拟合求解方式比较复杂，因此本实施例将对能力捕获时长的求解转换为对时间占比的求解，时间占比为一个0到1之间的数值，相对而言处理过程较为简便。
[0051]
由于一维穷搜索方法处理简单明了，因此本实施例优选采用一维穷搜索方法获取时间占比集合，但是类似的用于获取数据集的方法也在本发明的保护范围内，例如简单替换为drl探索方法等。
[0052]
在实施一维穷搜索方法时，按照预设步长在[0,1]中取值，将每个取值作为时间占
比，将取到的所有值作为时间占比集合。预设步长根据实际需求设置，例如可以是0.001、0.002、0.01等。本实施例考虑到数据精度，设置预设步长为0.001，即按0.001的步长在[0,1]中取值，即a的不同取值为0.001,0.002,
…
,0.999作为时间占比集合。
[0053]
步骤2、基于时间占比集合中的每一个时间占比，计算与时间占比对应的能量占比，能量占比为计算任务卸载能量占捕获能量的比例。
[0054]
步骤2.1、取时间占比集合中的一个时间占比。
[0055]
步骤2.2、初始化与当前的时间占比对应的能量占比、能量占比上限和能量占比下限。
[0056]
由于任务卸载能量为捕获能量划分的一部分，因此能量占比为0到1之间的取值，因此本实施例初始化能量占比上限x
imax
＝1，能量占比下限x
imin
＝0，另外初始化能量占比xi为与第i个无线设备的能量占比，i∈{1,2,3,
…
,n}。
[0057]
在其他实施例中能量占比、能量占比上限和能量占比下限的初始化值可根据实际需求进行调整，例如初始化能量占比上限为0.9，能量占比下限为0.2，能量占比为0.3等等。
[0058]
步骤2.3、将能量占比输入导函数得到导数值，并根据导数值迭代优化能量占比，迭代优化后输出与当前的时间占比对应的能量占比。
[0059]
步骤2.3.1、首先基于当前的时间占比和能量占比计算导数值，本实施例给出导函数的公式如下：
[0060][0061]
式中，f(xi)为导函数，xi为与第i个无线设备的能量占比，a为当前的时间占比，b为无线供能边缘网络中正交信道的带宽，p为射频能量发射器的发射功率，hi为第i个无线设备的信道增益，n0为噪声功率，μ为无线设备本地计算一比特任务所需的周期数，ξ为能量吸收效率，k为无线设备的计算能效系数，e为自然对数的底数，不失一般性，e约为2.718281828459045，i∈{1,2,3,
…
,n}。
[0062]
步骤2.3.2、在迭代优化能量占比时，主要基于导函数计算得到的导数值进行，若导数值大于0，则x
imin
＝x
imin
，x
imax
＝xi，若导数值小于0，则x
imin
＝xi，x
imax
＝x
imax
，
[0063]
步骤2.3.3、继续判断导数值与搜索精度的关系，若导数值的绝对值小于搜索精度，则输出当前的能量占比，并结束迭代优化；否则返回步骤2.3继续执行，具体为基于步骤2.3.2得到的能量占比重新返回步骤2.3.1执行。
[0064]
本实施例中搜索精度根据实际需求设置，若需要提高最终的分配结果，即可设置值较小的搜索精度，若需要加快整个方法的运行效率，可设置值较大的搜索精度，减少迭代优化次数。例如设置为0.5、0.8等等
[0065]
步骤3、根据时间占比集合中每一时间占比与对应的能量占比，计算n个无线设备
的计算速率总和，取计算速率总和最大的作为无线设备本次计算最优的时间占比和能量占比。
[0066]
由于时间占比集合中存在多个时间占比，因此为了得到最佳的时间占比，本实施例引入了计算速率总和作为参考量，本实施例计算n个无线设备的计算速率总和，如下：
[0067][0068]
式中，q(x,a)为计算速率总和，a为时间占比，x为能量占比集合，x＝[x1,x2,
…
xi,
…
xn]，xi为第i个无线设备的能量占比，μ为无线设备本地计算一比特任务所需的周期数，ξ为能量吸收效率，p为射频能量发射器的发射功率，hi为第i个无线设备的信道增益，k为无线设备的计算能效系数，b为无线供能边缘网络中正交信道的带宽，n0为噪声功率。
[0069]
需要说明的是，由于计算速率总和时需要用到n个无线设备的能量占比和信道增益，因此当本无线设备在进行计算速率总和计算时，需要与网关通信获得其他无线设备在网关存储的最新的能量占比和信道增益。由于无线设备与网关之间的数据交互具有一定的时间间隔，因此本无线设备获取的其他无线设备在网关存储的最新的能量占比和信道增益，不一定是其他无线设备在本地最新的能量占比和信道增益。并且计算用到的本无线设备的能量占比为步骤2中得到的多个与时间占比对应的能量占比，本无线设备的信道增益为当前时间帧内获取的最新的信道增益。
[0070]
另外，并且计算速率总和的μ、ξ、p、k、b、n0均根据实际设备或网络的属性直接获得或拟合得到。
[0071]
步骤4、根据最优的时间占比和能量占比，完成本次计算任务卸载分配。
[0072]
步骤4.1、按照时间占比，将当前时间帧划分为捕获时间和卸载时间。
[0073]
令t是一个时间帧的长度，不失一般性，t＝1秒，在每一个时间帧的开始，网关给n个无线设备进行无线供能，同时每个无线设备执行本方法完成无线能量捕获时长和计算任务卸载方案的规划。
[0074]
本实施例取时间帧的帧长为t，时间占比为a；则将时间段[0,at]作为捕获时间，将时间段(at,t]作为卸载时间。即每个时间帧内的at部分时间用于接入点广播射频能量，(1-a)t部分时间将部分计算工作卸载到边缘服务器。
[0075]
步骤4.2、在捕获时间捕获射频能量发射器发出的射频能量，并按照能量占比，将捕获的射频能量划分为卸载能量和本地计算能量。
[0076]
无线设备在每个时间帧的开始时间捕获射频能量，则可以得到第i个无线设备在捕获时间下捕获的射频能量ei为：
[0077]ei
＝ξphiat
[0078]
式中，ξ为能量吸收效率，并且0《ξ《1，p为射频能量发射器的发射功率，hi为第i个无线设备的信道增益，a为帧长倍数，t为时间帧的帧长，i∈{1,2,
…
,n}，信道增益集合h＝[h1,h2,
…
,hn]。
[0079]
对于第i个无线设备而言，将获取能量的x
iei
部分作为卸载能量，用于将计算工作量卸载到边缘服务器进行计算，将获取能量的(1-xi)ei部分作为本地计算能量，用于本地计
算，并且xi∈[0,1]。
[0080]
步骤4.3、在卸载时间利用卸载能量将计算任务卸载至边缘服务器，在整个时间帧中基于本地存储能量和本地计算能量进行计算任务的本地计算。
[0081]
本实施例中，在每一时间帧中剩余的时长(1-a)t内，n个无线设备基于正交频分多址的通信模式进行工作。每个无线设备都有一根电线和一个可存储射频能量的可充电电池。因此无线设备会将捕获的射频能量存储在可充电电池中。对于可充电电池中，本次时间帧捕获的能量之外的能量可视为本地存储能量，而本次时间帧捕获的能量根据划分作为卸载能量和本地计算能量。
[0082]
在捕获时间中由于无线设备还在捕获能量，因此此时可利用本地存储能量进行任务本地计算，当划分出卸载能量和本地计算能量后，再利用卸载能量进行任务卸载，利用本地计算能量进行本地计算。若当前时间帧中任务卸载和本地计算完成后，卸载能量和本地计算能量未完全使用，则可以归属至本地存储能量中供下一个时间帧使用。
[0083]
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0084]
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，其特征在于，所述无线供能边缘网络中包含1个网关和n个无线设备，所述网关集成射频能量发射器和边缘服务器，n个无线设备基于正交频分多址的通信模式进行工作，所述无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，实施在各无线设备，包括：步骤1、使用一维穷搜索方法输出时间占比集合，所述时间占比集合中的时间占比为能量捕获时长占时间帧的帧长的比例；步骤2、基于所述时间占比集合中的每一个时间占比，计算与时间占比对应的能量占比，所述能量占比为计算任务卸载能量占捕获能量的比例；步骤2.1、取所述时间占比集合中的一个时间占比；步骤2.2、初始化与当前的时间占比对应的能量占比、能量占比上限和能量占比下限；步骤2.3、将所述能量占比输入导函数得到导数值，并根据导数值迭代优化能量占比，迭代优化后输出与当前的时间占比对应的能量占比；步骤3、根据所述时间占比集合中每一时间占比与对应的能量占比，计算n个无线设备的计算速率总和，取计算速率总和最大的作为无线设备本次计算最优的时间占比和能量占比；步骤4、根据最优的时间占比和能量占比，完成本次计算任务卸载分配。2.如权利要求1所述的无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，其特征在于，所述使用一维穷搜索方法输出时间占比集合，包括：按照预设步长在[0,1]中取值，将每个取值作为时间占比，将取到的所有值作为时间占比集合。3.如权利要求1所述的无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，其特征在于，所述初始化与当前的时间占比对应的能量占比、能量占比上限和能量占比下限，包括：初始化能量占比上限x
imax
＝1，能量占比下限x
imin
＝0，能量占比x
i
为与第i个无线设备的能量占比，i∈{1,2,3,
…
,n}。4.如权利要求1所述的无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，其特征在于，所述导函数的公式如下：式中，f(x
i
)为导函数，x
i
为与第i个无线设备的能量占比，a为当前的时间占比，b为无线供能边缘网络中正交信道的带宽，p为射频能量发射器的发射功率，h
i
为第i个无线设备的信道增益，n0为噪声功率，μ为无线设备本地计算一比特任务所需的周期数，ξ为能量吸收效率，k为无线设备的计算能效系数，e为自然对数的底数，i∈{1,2,3,
…
,n}。5.如权利要求1所述的无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，其特征在于，所述根据导数值迭代优化能量占比，迭代优化后输出与当前的时间占比对应的能量占比，包括：若导数值大于0，则x
imin
＝x
imin
，x
imax
＝x
i
，若导数值小于0，则x
imin
＝
x
i
，x
imax
＝x
imax
，x
i
为能量占比，x
imax
为能量占比上限，x
imin
为能量占比下限，i∈{1,2,3,
…
,n}；继续判断导数值与搜索精度的关系，若导数值的绝对值小于搜索精度，则输出当前的能量占比，并结束迭代优化；否则返回步骤2.3继续执行。6.如权利要求1所述的无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，其特征在于，所述计算n个无线设备的计算速率总和，如下：式中，q(x,a)为计算速率总和，a为时间占比，x为能量占比集合，x＝[x1,x2,
…
x
i
,
…
x
n
]，x
i
为第i个无线设备的能量占比，μ为无线设备本地计算一比特任务所需的周期数，ξ为能量吸收效率，p为射频能量发射器的发射功率，h
i
为第i个无线设备的信道增益，k为无线设备的计算能效系数，b为无线供能边缘网络中正交信道的带宽，n0为噪声功率。7.如权利要求1所述的无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，其特征在于，所述根据最优的时间占比和能量占比，完成本次计算任务卸载分配，包括：步骤4.1、按照所述时间占比，将当前时间帧划分为捕获时间和卸载时间；步骤4.2、在所述捕获时间捕获所述射频能量发射器发出的射频能量，并按照所述能量占比，将捕获的射频能量划分为卸载能量和本地计算能量；步骤4.3、在所述卸载时间利用所述卸载能量将计算任务卸载至所述边缘服务器，在整个时间帧中基于本地存储能量和所述本地计算能量进行计算任务的本地计算。8.如权利要求7所述的无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，其特征在于，所述按照所述时间占比，将当前时间帧划分为捕获时间和卸载时间，包括：取时间帧的帧长为t，时间占比为a，则将时间段[0,at]作为捕获时间，将时间段(at,t]作为卸载时间。9.如权利要求7所述的无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，其特征在于，所述并按照所述能量占比，将捕获的射频能量划分为卸载能量和本地计算能量，包括：第i个无线设备在当前时间帧下捕获的射频能量e
i
为：e
i
＝ξph
i
at式中，ξ为能量吸收效率，p为射频能量发射器的发射功率，h
i
为第i个无线设备的信道增益，a为时间占比，t为时间帧的帧长；则将捕获的射频能量的x
i
e
i
部分作为卸载能量，将捕获的射频能量的(1-x
i
)e
i
部分作为本地计算能量，x
i
为第i个无线设备的能量分配比例。

技术总结
本发明公开了一种无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，包括：使用一维穷搜索方法输出时间占比集合；基于时间占比集合中的每一个时间占比，计算与时间占比对应的能量占比；根据时间占比集合中每一时间占比与对应的能量占比，计算N个无线设备的计算速率总和，取计算速率总和最大的作为无线设备本次计算最优的时间占比和能量占比；根据最优的时间占比和能量占比，完成本次计算任务卸载分配。本发明优化能量捕获时长和计算任务分配，具有更小的时间消耗，能够达到较高的计算速率，适用于时变的信道状态。适用于时变的信道状态。适用于时变的信道状态。


技术研发人员：张书彬 陈茜 池凯凯 黄亮 魏欣晨
受保护的技术使用者：浙江工业大学
技术研发日：2023.05.31
技术公布日：2023/9/6