空天地一体化边缘计算网络中基于博弈论的任务卸载策略

空天地一体化边缘计算网络中基于博弈论的任务卸载策略

摘要

本文提出了一种基于博弈论的任务卸载策略，旨在解决偏远地区网络覆盖有限导致的时延敏感型任务处理问题。该策略结合了空天地一体化网络（SAGIN）与移动边缘计算（MEC），构建了一种三层边缘计算网络架构。在满足地面任务的时延要求下，将任务卸载问题转化为地面用户设备和边缘服务器之间的Stackelberg博弈，并提出了一种基于Stackelberg博弈的纳什均衡迭代卸载算法（NEIO-SG）。仿真结果显示，NEIO-SG能够显著降低系统总时延和边缘服务器能耗。

关键词

任务卸载；空天地一体化网络；移动边缘计算；Stackelberg博弈；纳什均衡

主要内容

1. 背景与问题

   • 地理因素导致偏远地区网络覆盖有限，任务处理延迟大。
   • 空天地一体化网络（SAGIN）结合移动边缘计算（MEC）可提供低延迟、高可靠传输。
   • 卫星资源受限，用户设备能量不足，需设计合理的任务卸载策略。

2. 解决方案

   • 提出三层边缘计算网络架构：卫星-无人机-地面。
   • 将任务卸载问题转化为地面用户设备和边缘服务器之间的Stackelberg博弈。
   • 利用势博弈证明地面用户设备之间的非合作博弈存在纳什均衡。
   • 提出基于Stackelberg博弈的纳什均衡迭代卸载算法（NEIO-SG）。

3. 性能评估

   • NEIO-SG在任务卸载过程中系统总时延减少约13%。
   • 边缘服务器能耗降低约35%。

4. 系统模型

   • 网络模型：包括低轨卫星、无人机和地面用户设备。
   • 低轨卫星覆盖模型：描述仰角、距离和通信弧长的计算公式。
   • 卸载模型：定义任务卸载的传输时延和能耗。
   • 通信模型：考虑星地链路和无人机链路的传输速率。
   • 计算模型：详细描述不同边缘节点的处理时延和能耗。

关键数据

• 系统总时延减少：约13%
• 边缘服务器能耗降低：约35%

通过上述方法，NEIO-SG能够在满足时延和能耗要求的前提下，有效提升边缘计算系统的性能。