本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域，具體涉及一種近海通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著全球海洋經(jīng)濟的快速發(fā)展以及近?；顒拥牟粩嘣龆?，近海移動數(shù)據(jù)流量正在呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，加之近海智能終端設(shè)備的不斷迭代升級，用戶對數(shù)據(jù)傳輸速率和通信質(zhì)量提出了更高的要求。相較于內(nèi)陸穩(wěn)定的通信環(huán)境，近海無線通信會面臨移動平臺(如船只和浮動平臺)高移動性和復(fù)雜多變的近海通信環(huán)境兩大挑戰(zhàn)。

2、針對復(fù)雜多變的近海通信環(huán)境，現(xiàn)有的近海通信路徑損耗模型分為雙射線路徑損耗模型和三射線路徑損耗模型兩種。其中，雙射線路徑損耗模型主要考慮了直接路徑和表面反射路徑對信號傳輸?shù)挠绊?。而三射線路徑損耗模型進一步擴展了分析范圍，增加了通過海面再反射的第三條路徑。

3、近海環(huán)境中用戶終端的高移動性往往伴隨著更高的數(shù)據(jù)傳輸需求和更頻繁的通信活動，通常會導(dǎo)致通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)生擁塞現(xiàn)象。為了快速處理龐大的移動數(shù)據(jù)流量，學(xué)術(shù)界著眼于將無人機(unmanned?aerial?vehicle，uav)應(yīng)用在移動邊緣計算(mobile?edgecomputing，mec)通信網(wǎng)絡(luò)，借助uav將云計算能力下沉到近海通信網(wǎng)絡(luò)邊緣，就近為移動用戶提供低時延、高帶寬的計算服務(wù)，但網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度的提高給近海通信時延能耗的優(yōu)化帶來了更高的難度。

4、針對復(fù)雜非凸的優(yōu)化問題，現(xiàn)有的技術(shù)是交替最小化算法。它一般用于求解具有可分離結(jié)構(gòu)的優(yōu)化問題。其基本思想是將多變量優(yōu)化問題分解為一系列單變量優(yōu)化問題，通過交替優(yōu)化每個變量來逐步逼近全局最優(yōu)解。

5、假設(shè)目標函數(shù)為f(x1,x2,...,xn)，交替最小化算法可描述如下：

6、步驟1：初始化

7、步驟2：進入循環(huán)。

8、對于k＝0,1,2,...：

9、對于i＝1到n：

10、·固定對于所有j≠i。

11、·求解

12、步驟3：如果滿足收斂條件(人為設(shè)定)，則停止迭代；否則，返回步驟2。

13、可見，現(xiàn)有的近海通信路徑損耗模型形式單一，無法準確描述隨著通信距離的增加，通信的路損會隨之動態(tài)變化。由于近海通信環(huán)境復(fù)雜，覆蓋范圍廣，通信節(jié)點分布廣泛且分散?，F(xiàn)有的傳統(tǒng)的集中式優(yōu)化方法需要將所有節(jié)點的數(shù)據(jù)集中到一個中央控制器進行處理，這導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)需要通過不穩(wěn)定的通信鏈路傳輸，增加了通信任務(wù)的整體處理時間，難以滿足近海通信的實時性需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供了一種近海通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，考慮到復(fù)雜多變的近海通信環(huán)境，根據(jù)移動用戶距離mec服務(wù)器的距離，推導(dǎo)了適配近海通信場景的混合路徑損耗(hybrid?path?loss，hpl)模型，更加準確地模擬了近海用戶進行通信的實際場景。提出一種近海通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法，即四層結(jié)構(gòu)的分層交替最小化(layeredalternating?minimization，lam)算法來迭代求解復(fù)雜非凸的近海通信時延和能耗聯(lián)合優(yōu)化問題。通過lam算法動態(tài)調(diào)整近海通信策略，實現(xiàn)低時延低能耗的近海通信。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

3、一種近海通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法，所述方法包括：

4、根據(jù)移動用戶距離mec服務(wù)器的距離，構(gòu)建適配近海通信場景的混合路徑損耗模型即hpl模型；

5、基于hpl模型模擬近海用戶進行通信的實際場景，構(gòu)建近海通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型；

6、通過近海通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型動態(tài)調(diào)整近海通信策略，實現(xiàn)低時延低能耗的近海通信。

7、優(yōu)選的，考慮在(0,dbreak)范圍內(nèi)采用雙射線路徑損耗模型，在(dbreak,dlos)范圍內(nèi)采用三射線路徑損耗模型，具體的：

8、若t時刻移動船只k與索引為m的唯一bs-mec服務(wù)器之間的直線距離dkm(t)∈(0,dbreak)，采用的是雙射線路徑損耗模型：

9、

10、式中，ht和hr分別為tx和rx天線高度，λ為載波波長，其中d0＝ht和

11、當距離大于dbreak時，存在第三條射線來自蒸發(fā)管道層中的捕獲信號，故將三射線路徑距離為dkm(t)∈(dbreak,+∞)的損耗模型定義為：

12、

13、其中，he是蒸發(fā)管道的有效高度。

14、優(yōu)選的，通過近海通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型動態(tài)調(diào)整近海通信策略，實現(xiàn)低時延低能耗的近海通信包括：

15、利用分層交替最小化算法對移動用戶任務(wù)卸載和mec服務(wù)器的選擇決策問題進行求解，得到納什均衡解作為決策矩陣的最優(yōu)解；

16、將決策矩陣作為已知量，通過幾何注水算法求解任務(wù)執(zhí)行的上下行功率動態(tài)分配問題，緊接著采用連續(xù)凸近似算法逐段求解無人機軌跡控制問題；

17、在已知決策矩陣、任務(wù)執(zhí)行的上下行功率分配以及無人機飛行軌跡的情況下，采取標準凸優(yōu)化算法對cpu的頻率分配問題進行求解。

18、優(yōu)選的，利用分層交替最小化算法對移動用戶任務(wù)卸載和mec服務(wù)器的選擇決策問題進行求解，得到納什均衡解作為決策矩陣的最優(yōu)解包括：

19、

20、其中，βk為移動用戶k的選擇變量，m為mec服務(wù)器，k為移動用戶，表示近海通信系統(tǒng)的最佳決策矩陣。

21、優(yōu)選的，通過幾何注水算法求解任務(wù)執(zhí)行的上下行功率動態(tài)分配問題包括：

22、

23、

24、其中，e為有限集合，[·]+為當pπ(n)＞0時，pπ(n)＝pπ(n)；當pπ(n)≤0時，pπ(n)＝0，表示第n*步的上行卸載功率；表示第n*步的“臺階深度”；uk表示用戶k需要卸載的數(shù)據(jù)量大??；表示使用低于步驟的功率實現(xiàn)的數(shù)據(jù)速率；n*表示上行卸載功率的最優(yōu)步數(shù)。

25、優(yōu)選的，采用連續(xù)凸近似算法逐段求解無人機軌跡控制問題包括：

26、

27、其中，ψ為無人機飛行軌跡，skm表示近海用戶和mec服務(wù)器之間的選擇決策；表示經(jīng)過η次迭代的近海通信成本矩陣；η表示迭代次數(shù)。

28、優(yōu)選的，采取標準凸優(yōu)化算法對cpu的頻率分配問題進行求解包括：

29、

30、其中，ykm(f)表示近海通信的成本矩陣；f表示cpu的頻率分配矩陣。

31、本發(fā)明還提供了一種近海通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化系統(tǒng)，所述系統(tǒng)用于實現(xiàn)任意一項所述的方法，所述系統(tǒng)包括：第一構(gòu)建模塊、第二構(gòu)建模塊和調(diào)整模塊；

32、所述第一構(gòu)建模塊用于根據(jù)移動用戶距離mec服務(wù)器的距離，構(gòu)建適配近海通信場景的混合路徑損耗模型即hpl模型；

33、所述第二構(gòu)建模塊用于基于hpl模型模擬近海用戶進行通信的實際場景，構(gòu)建近海通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型；

34、所述調(diào)整模塊用于通過近海通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型動態(tài)調(diào)整近海通信策略，實現(xiàn)低時延低能耗的近海通信。

35、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：

36、近海面信道會隨著發(fā)射-接收距離的增加，信號傳播環(huán)境變得更加復(fù)雜，多徑效應(yīng)也會變得更加顯著。對于近海面los傳輸，本發(fā)明在(0,dbreak)范圍內(nèi)采用雙射線路徑損耗模型，在(dbreak,dlos)范圍內(nèi)采用三射線路徑損耗模型，較好地模擬移動船只在近海面接收信號的損耗情況。

37、面對復(fù)雜非凸的近海通信時延能耗聯(lián)合優(yōu)化問題，本發(fā)明按照任務(wù)卸載和mec服務(wù)器選擇決策s、功率分配po和pd、無人機軌跡控制ψ和cpu頻率分配f進行分層處理，對不同的子問題進行特征提取并針對其特征采用合適的優(yōu)化策略，從而提高整體解決方案的效率和精度，能夠最大限度地降低近海用戶進行通信計算的時延能耗總成本。