本发明属于卫星通信和移动边缘计算领域，具体涉及一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策方法、装置及系统。
背景技术：
1、近年来，随着物联网设备数量的急速增长，数据的即时处理变得至关重要。各类智能设施如智能交通、vr应用、3d通信的兴起，给通信领域带来了新的挑战。为了能够保证用户体验的流程性，需要实现快速而可靠的数据传输。人们研究出移动边缘计算(mobileedge computing，mec)技术，通过对任务进行卸载决策，部分任务可以卸载到移动边缘计算服务器上进行处理，可提供低延迟和高效率的数据处理。由于传统的地面移动边缘计算主要依赖于地面网络基础设施，因此在偏远地区等特殊场景将无法使用该技术。并且，当发生自然灾害时，地面设备也容易遭到破坏，影响正常的通信支持。而传统的卫星通信技术，作为实现全球通信的重要组成部分，可以与移动边缘计算技术相结合。卫星移动边缘计算(satellite mobile edge computing，smec)可以实现全球范围内的覆盖和连通性，无论用户身处何地，都能够享受到高效的边缘计算服务，弥补地面网络覆盖不足的问题。随着6g技术的推动和发展，对于高速数据传输和实时响应能力的需求不断增加，引入smec技术成为必然的趋势。
2、现有的关于卫星移动边缘计算方面的研究，主要研究的是假设卫星在准静态下的场景，甚少有研究考虑了卫星移动性的场景。卫星在规定的轨道上进行移动，不同时刻下，每个卫星的有效通信范围是在变化的。随着时间的移动，不同坐标的地面设备需要与有效通信范围内的卫星进行连接，因此，如何进行资源，何时需要将任务卸载处理，都是有待研究的问题。
技术实现思路
1、针对上述问题，本发明提出一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策方法、装置及系统，能够解决资源分配和卸载决策问题，可以保证任务在有限时间和功率内完成处理。
2、为了实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：
3、第一方面，本发明提供了一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策方法，包括：
4、获取基于用户设备、移动卫星和边缘服务器建立的卫星移动边缘计算模型；
5、基于所述卫星移动边缘计算模型，构建卸载决策因子不同取值所对应的时间成本模型；
6、基于所述卸载决策因子不同取值所对应的时间成本模型，构建资源分配与卸载决策优化模型，所述资源分配与卸载决策优化模型以卫星移动边缘计算模型的系统平均时间成本最小为目标，其约束条件与卫星移动边缘计算模型的最大延时、链路发射最大功率、用户设备-卫星链路子载波分配因子、卫星-边缘服务器链路子载波分配因子、用户设备数量和卫星数量相关；
7、求解所述资源分配与卸载决策优化模型，获得用户-卫星匹配关系、子载波分配因子、和卸载决策因子。
8、结合第一方面，可选地，用户设备u生成的任务的卸载决策因子xu的表达式为：
9、
10、结合第一方面，可选地，当用户设备u生成的任务进行本地计算时，生成第一时间成本模型，所述第一时间成本模型的表达式为：
11、
12、其中，
13、
14、式中，为用户设备u本地处理的时间成本，为本地延时，cu是处理用户设备u生成的任务所需要的cpu周期数；表示用户设备u的计算能力，单位为cpu周期数/秒。
15、结合第一方面，可选地，当用户设备u生成的任务通过最近的卫星m卸载到边缘服务器进行计算时，生成第二时间成本模型，所述第二时间成本模型的表达式为：
16、
17、其中，
18、
19、
20、式中，为用户设备u生成的任务通过最近的卫星m卸载到边缘服务器处理的时间成本，为用户设备u生成的任务通过最近的卫星m卸载到边缘服务器的延时，为用户设备u卸载任务到卫星m的传输延时；为用户设备u卸载任务到卫星m这种情况下，卫星m到边缘服务器之间的传输时延；为用户设备u卸载任务到卫星m的传播延时；为用户设备u卸载任务到卫星m这种情况下，等待卫星m移动到有效通信范围内的等待延时；为用户u与卫星m之间的传输速率；wup为用户设备u-卫星m链路带宽；k1为用户与卫星之间的子载波个数，γu,m,n为用户设备u通过第n个子载波接入卫星m的信干噪比，是用户设备u对子载波n的占用情况，为用户设备u使用子载波n的发射功率，为用户设备u-子载波n-卫星m之间信道的信道增益，σ2为噪声功率，u'为使用子载波n的其他用户设备，为用户设备u'对子载波n的占用情况，为用户设备u'使用子载波n的发射功率，为用户设备u'-卫星m之间信道的信道增益，ru为用户设备u生成的任务的大小；为卫星m与边缘服务器之间的传输速率，γm,n'为卫星m通过第n'个子载波接入边缘服务器的信干噪比，k2为卫星与边缘服务器之间的子载波个数，wdown为卫星m与边缘服务器链路带宽，是卫星m对子载波n'的占用情况，为卫星m使用子载波n'的发射功率，为卫星m与边缘服务器之间信道的信道增益，m'为使用子载波n'的其他卫星，为卫星m'对子载波n'的占用情况，为卫星m'使用子载波n'的发射功率，为卫星m'与边缘服务器之间信道的信道增益；lu,m(t)为t时刻用户u和卫星m的距离，c0为光速，为用户设备u生成任务的时间，为用户设备u进入卫星m有效通信范围的时间。
21、结合第一方面，可选地，所述资源分配与卸载决策优化模型的目标函数为：
22、
23、其中，xu为用户设备u生成的任务的卸载决策因子，为当xu取值为1时对应的第二时间成本模型，为当xu取值为0时对应的第一时间成本模型，n0为用户设备总数。
24、结合第一方面，可选地，所述资源分配与卸载决策优化模型的约束条件包括：
25、
26、c3:βu,m(t)≥βmin
27、
28、c7:|ωm|+|λj|≤k
29、其中，为用户设备u生成的任务通过最近的卫星m卸载到边缘服务器的延时，tmax为卫星能提供服务的最大时间，tm为卫星m能提供服务的时间；βu,m(t)为t时刻下用户设备u与卫星m之间的仰角，βmin为用户与卫星之间的最小仰角，为用户设备u使用子载波n的发射功率，为用户设备u的最大发射功率，为用户-卫星链路子载波分配因子，为卫星-边缘服务器链路子载波分配因子，ωm为用户设备集，|ωm|表示用户设备集ωm中的元素个数，λj为属于第j个边缘服务器的卫星集，|λj|表示卫星集λj中的元素个数，m表示卫星总数，c1-c2限制了系统的最大延时，c3限制了用户和匹配的卫星之间的仰角，通过c2-c3得到用户和卫星的匹配关系；c4限制了最大功率，c5-c6限制了一个子载波只能在同一时间分配给一个链路，c7限制了子载波个数的约束。
30、结合第一方面，可选地，当用户-卫星链路子载波分配因子或卫星-边缘服务器链路子载波分配因子取1，则表示子载波被占用，否则表示子载波未被占用。
31、结合第一方面，可选地，所述卫星能提供服务的最大时间tmax的计算公式为：
32、
33、其中：
34、lmax＝2rvαmax
35、
36、式中，lmax为卫星的最大通信弧长，vs为卫星的移动速度，αmax为最大的地心角，re为地球半径，rv为卫星的轨道半径，βmin为用户与卫星能建立连接的最小仰角；
37、卫星m能提供服务的时间tm的计算公式为：
38、
39、其中：
40、lm(t)＝2rvαu,m(t)
41、
42、式中，lm(t)为卫星m的有效通信弧长，αu,m(t)为用户u和卫星m的地心角，lu,m(t)为用户u和卫星m的距离；
43、用户设备u与卫星m之间的仰角βu,m(t)的计算公式为：
44、
45、其中：
46、
47、式中，lu,m(t)为用户u和卫星m的距离，(xe',u,ye',u,ze',u)为用户u的地心地固坐标，(xe,m(t),ye,m(t),ze,m(t))为卫星m的地心地固坐标。
48、第二方面，本发明提供了一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策装置，包括：
49、获取模块，用于获取基于用户设备、移动卫星和边缘服务器建立的卫星移动边缘计算模型；
50、第一模型构建模块，用于基于所述卫星移动边缘计算模型，构建卸载决策因子不同取值所对应的时间成本模型；
51、第二模型构建模块，用于基于所述卸载决策因子不同取值所对应的时间成本模型，构建资源分配与卸载决策优化模型，所述资源分配与卸载决策优化模型以卫星移动边缘计算模型的系统平均时间成本最小为目标，其约束条件与卫星移动边缘计算模型的最大延时、链路发射最大功率、用户设备-卫星链路子载波分配因子、卫星-边缘服务器链路子载波分配因子、用户设备数量和卫星数量相关；
52、求解模块，用于求解所述资源分配与卸载决策优化模型，获得子载波分配因子、用户-卫星匹配关系和卸载决策因子。
53、第三方面，本发明提供了一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策系统，包括存储介质和处理器；
54、所述存储介质用于存储指令；
55、所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据第一方面中任一项所述的方法。
56、与现有技术相比，本发明的有益效果：
57、本发明提供了一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策方法、装置及系统，充分考虑了卫星的移动性，通过分析卫星的运动轨迹与地面用户的关系，研究一段时间内不同用户和卫星能否进行连接，相比以往只考虑准静态卫星更具有实际意义。其次，本发明通过基于卫星移动边缘计算模型，构建卸载决策因子不同取值所对应的时间成本模型；基于所述卸载决策因子不同取值所对应的时间成本模型，构建资源分配与卸载决策优化模型，所述资源分配与卸载决策优化模型以卫星移动边缘计算模型的系统平均时间成本最小为目标，其约束条件与卫星移动边缘计算模型的最大延时、链路发射最大功率、用户设备-卫星链路子载波分配因子、卫星-边缘服务器链路子载波分配因子、用户设备数量和卫星数量相关；求解所述资源分配与卸载决策优化模型，获得用户-卫星匹配关系、子载波分配因子、和卸载决策因子，既可以有效降低整个卫星移动边缘计算模型的平均延时，又可以对地面设备的任务进行卸载决策，将部分任务卸载到边缘服务器上进行远程处理，并对该部分处理过程进行资源分配，实现了卫星移动边缘计算模型延时的最小化。
1.一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策方法，其特征在于：用户设备u生成的任务的卸载决策因子xu的表达式为：
3.根据权利要求2所述的一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策方法，其特征在于：当用户设备u生成的任务进行本地计算时，生成第一时间成本模型，所述第一时间成本模型的表达式为：
4.根据权利要求2所述的一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策方法，其特征在于：当用户设备u生成的任务通过最近的卫星m卸载到边缘服务器进行计算时，生成第二时间成本模型，所述第二时间成本模型的表达式为：
5.根据权利要求1所述的一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策方法，其特征在于：所述资源分配与卸载决策优化模型的目标函数为：
6.根据权利要求5所述的一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策方法，其特征在于：所述资源分配与卸载决策优化模型的约束条件包括：
7.根据权利要求6所述的一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策方法，其特征在于：当用户-卫星链路子载波分配因子或卫星-边缘服务器链路子载波分配因子取1，则表示子载波被占用，否则表示子载波未被占用。
8.根据权利要求1所述的一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策方法，其特征在于：所述卫星能提供服务的最大时间tmax的计算公式为：
9.一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策装置，其特征在于，包括：
10.一种适用于卫星移动边缘计算模型的资源分配与卸载决策系统，其特征在于，包括存储介质和处理器；
