基于移動邊緣計算的5G移動通信網絡研究

雷 健

（中國移動通信集團 中國移動通信集團陜西有限公司榆林分公司，陜西 榆林 719000）

0 引 言

隨著5G技術的發展和應用，學者對移動邊緣計算（Mobile Edge Computing，MEC）的研究越來越深入。2017年，Taleb等對MEC進行擴展，提出多接入邊緣計算概念，并介紹了其在5G中的典型應用[1]。2018年，Zhou等從多個方面探討了通信與計算的融合，有助于實現移動通信系統可持續發展[2]。

本文在前人研究的基礎上，進行基于移動邊緣計算的5G移動通信網絡研究。研究內容包括3項，即MEC網絡部署、計算卸載及資源分配。以上3項內容是移動邊緣計算在5G移動通信網絡中的主要應用，共同在其中發揮了重要作用，是5G網絡中的關鍵技術。最后通過實驗研究發現，基于移動邊緣計算的5G移動通信網絡，在延遲時間、減少能耗等方面效果顯著。

1 基于移動邊緣計算的5G移動通信網絡研究

1.1 MEC網絡部署

MEC在5G移動通信網絡中的應用首要目標是在基站和核心網之間部署好MEC設備，因此下面進行MEC網絡部署問題研究。首先，了解5G網絡的基礎架構。一般5G網絡的基礎架構由核心/大區、本地、邊緣三級DC和基站機房四部分組成。這種架構的特點決定了虛擬化網元功能需按照場景部署在網絡相應的位置上，部署方案具有一定的靈活性[3-4]。考慮部署成本、網絡時延、業務需求等因素的影響，MEC一般部署在地市或邊緣匯聚機房。上述這種部署方式一般適用于對時延、帶寬要求不高的業務場景，特點是能提供大范圍、較近距離的服務及云端業務支持[5]。MEC部署在不同的位置，可以滿足不同的場景需要。

1.2 計算卸載問題

MEC的計算任務卸載過程主要分為6個步驟，具體分析如下。

步驟1：卸載環境感知。卸載之前，需要對卸載環境進行感知，以便為后續卸載方案的制定提供可靠的依據。

步驟2：任務分配。根據卸載環境感知結果，將計算任務進行劃分，再決定是在本地核心網執行還是分配到MEC服務器上執行。

步驟3：卸載決策。確定將分配好的任務卸載于哪個信道中，制定卸載決策時，需要綜合考慮各種因素，才能保證決策的合理性。

步驟4：任務傳輸。根據卸載決策將計算任務傳輸給邊緣云服務器。

步驟5：MEC服務器執行。當把任務成功卸載到邊緣服務器后，給每個任務配備一個虛擬機，因此虛擬機運行場景就是MEC執行任務的場景[6]。

步驟6：結構返回。當邊緣云服務器完成分配到手的任務后，通過無線網絡將執行結果傳輸給移動客戶端[7]。

1.3 資源配置方案

資源配置方案包括問題規劃、約束條件設置及模型求解3個部分。

1.3.1 問題規劃

資源配置方案的優化目標為在各個任務時延限制的條件下，使系統總能耗達到最小。公式表達式如下：

1.3.2 約束條件

（1）保證分配的子載波個數不超過子載波總個數N：

（2）保證計算資源的分配不超過MEC服務器的總計算資源：

（3）保證每個任務都在其最大時延限制內獲得計算結果：

式中，ti為執行任務Ti的實際時延，τi代表任務Ti所能容忍的最大時延。

1.3.3 問題求解

對于資源配置問題的求解，選擇遺傳算法進行。遺傳算法是依據達爾文進化論的優勝劣汰的原理來篩選最優解，具體過程如圖1所示。

2 對比實驗分析

為驗證基于移動邊緣計算的5G移動通信網絡的性能，借助Python平臺搭建仿真環境，進行仿真驗證和研究。仿真場景為由1個基站、多個支持MEC的蜂窩D2D通信系統組成，其中仿真區域的大小為1 000 m×1 000 m。

圖1 遺傳算法基本流程

2.1 實驗平臺的軟硬件配置

運行實驗平臺的軟硬件配置如下：處理器Intel（R） Core（TM） i7-4720 CPU@2.60GHz，內存大小8 GB，操作系統Windows 7（64位），開發平臺Python 2.7，第三方庫Numpy 1.16.2 NetworkX 1.6。

2.2 實驗基本參數設置

MEC數量1，系統帶寬10 MHz，小基站的計算能力5～10 GHz，次級用戶的計算能力2～5 GHz，小基站密度1 000 SBS.s/km，次級用戶發射功率1～2 W，用戶數據速率需求1～20 Mb/s，主用戶基站發射功率20 W，任務對于延遲的要求1～3 s，完成任務的CPU轉數100～1 000 r/min，噪聲的頻譜密度-174 dBm/Hz，最大迭代次數500等。

2.3 評估指標

2.3.1 用戶平均下載時延

一個MEC協作緩存域內，所有用戶下載請求內容的平均時延。下載時延的值越小，網絡通信越不容易出現擁塞，數據交互越順暢，用戶體驗質量越高。

2.3.2 用戶下載能耗

用戶通過5G通信網絡完成一次下載任務所需要的系統能量。能耗量越小，通信質量越好。

2.4 結果分析

2.4.1 用戶平均下載時延

從表1可以看出，隨著服務內容數量的增多，動通信網絡的平均時延都處在增長的狀態，但從整體上來看，基于移動邊緣計算的5G移動通信網絡的平均時延狀況要好于基于傳統云計算的移動通信網絡時延。

2.4.2 用戶下載能耗

由表2可知，隨著服務內容數量的不斷增長，用戶通過通信網絡完成一次下載任務所需的系統能量均呈現持續降低直到最后趨于平穩，但從整體上來看，移動邊緣計算的通信網絡能耗更低，表明了移動邊緣計算的重要性。

表1 用戶平均下載時延

表2 用戶下載能耗

3 結 論

5G通信網絡研發面臨的困難之一是如何處理海量數據解決傳輸延遲問題。為此，本文進行基于移動邊緣計算的5G移動通信網絡研究，分析證明了本文方法的有效性，但還需要進一步改進和優化，如MEC的部署。