基于移动边缘计算的5G移动通信网络研究

雷 健

（中国移动通信集团 中国移动通信集团陕西有限公司榆林分公司，陕西 榆林 719000）

0 引 言

随着5G技术的发展和应用，学者对移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）的研究越来越深入。2017年，Taleb等对MEC进行扩展，提出多接入边缘计算概念，并介绍了其在5G中的典型应用[1]。2018年，Zhou等从多个方面探讨了通信与计算的融合，有助于实现移动通信系统可持续发展[2]。

本文在前人研究的基础上，进行基于移动边缘计算的5G移动通信网络研究。研究内容包括3项，即MEC网络部署、计算卸载及资源分配。以上3项内容是移动边缘计算在5G移动通信网络中的主要应用，共同在其中发挥了重要作用，是5G网络中的关键技术。最后通过实验研究发现，基于移动边缘计算的5G移动通信网络，在延迟时间、减少能耗等方面效果显著。

1 基于移动边缘计算的5G移动通信网络研究

1.1 MEC网络部署

MEC在5G移动通信网络中的应用首要目标是在基站和核心网之间部署好MEC设备，因此下面进行MEC网络部署问题研究。首先，了解5G网络的基础架构。一般5G网络的基础架构由核心/大区、本地、边缘三级DC和基站机房四部分组成。这种架构的特点决定了虚拟化网元功能需按照场景部署在网络相应的位置上，部署方案具有一定的灵活性[3-4]。考虑部署成本、网络时延、业务需求等因素的影响，MEC一般部署在地市或边缘汇聚机房。上述这种部署方式一般适用于对时延、带宽要求不高的业务场景，特点是能提供大范围、较近距离的服务及云端业务支持[5]。MEC部署在不同的位置，可以满足不同的场景需要。

1.2 计算卸载问题

MEC的计算任务卸载过程主要分为6个步骤，具体分析如下。

步骤1：卸载环境感知。卸载之前，需要对卸载环境进行感知，以便为后续卸载方案的制定提供可靠的依据。

步骤2：任务分配。根据卸载环境感知结果，将计算任务进行划分，再决定是在本地核心网执行还是分配到MEC服务器上执行。

步骤3：卸载决策。确定将分配好的任务卸载于哪个信道中，制定卸载决策时，需要综合考虑各种因素，才能保证决策的合理性。

步骤4：任务传输。根据卸载决策将计算任务传输给边缘云服务器。

步骤5：MEC服务器执行。当把任务成功卸载到边缘服务器后，给每个任务配备一个虚拟机，因此虚拟机运行场景就是MEC执行任务的场景[6]。

步骤6：结构返回。当边缘云服务器完成分配到手的任务后，通过无线网络将执行结果传输给移动客户端[7]。

1.3 资源配置方案

资源配置方案包括问题规划、约束条件设置及模型求解3个部分。

1.3.1 问题规划

资源配置方案的优化目标为在各个任务时延限制的条件下，使系统总能耗达到最小。公式表达式如下：

1.3.2 约束条件

（1）保证分配的子载波个数不超过子载波总个数N：

（2）保证计算资源的分配不超过MEC服务器的总计算资源：

（3）保证每个任务都在其最大时延限制内获得计算结果：

式中，ti为执行任务Ti的实际时延，τi代表任务Ti所能容忍的最大时延。

1.3.3 问题求解

对于资源配置问题的求解，选择遗传算法进行。遗传算法是依据达尔文进化论的优胜劣汰的原理来筛选最优解，具体过程如图1所示。

2 对比实验分析

为验证基于移动边缘计算的5G移动通信网络的性能，借助Python平台搭建仿真环境，进行仿真验证和研究。仿真场景为由1个基站、多个支持MEC的蜂窝D2D通信系统组成，其中仿真区域的大小为1 000 m×1 000 m。

图1 遗传算法基本流程

2.1 实验平台的软硬件配置

运行实验平台的软硬件配置如下：处理器Intel（R） Core（TM） i7-4720 CPU@2.60GHz，内存大小8 GB，操作系统Windows 7（64位），开发平台Python 2.7，第三方库Numpy 1.16.2 NetworkX 1.6。

2.2 实验基本参数设置

MEC数量1，系统带宽10 MHz，小基站的计算能力5～10 GHz，次级用户的计算能力2～5 GHz，小基站密度1 000 SBS.s/km，次级用户发射功率1～2 W，用户数据速率需求1～20 Mb/s，主用户基站发射功率20 W，任务对于延迟的要求1～3 s，完成任务的CPU转数100～1 000 r/min，噪声的频谱密度-174 dBm/Hz，最大迭代次数500等。

2.3 评估指标

2.3.1 用户平均下载时延

一个MEC协作缓存域内，所有用户下载请求内容的平均时延。下载时延的值越小，网络通信越不容易出现拥塞，数据交互越顺畅，用户体验质量越高。

2.3.2 用户下载能耗

用户通过5G通信网络完成一次下载任务所需要的系统能量。能耗量越小，通信质量越好。

2.4 结果分析

2.4.1 用户平均下载时延

从表1可以看出，随着服务内容数量的增多，动通信网络的平均时延都处在增长的状态，但从整体上来看，基于移动边缘计算的5G移动通信网络的平均时延状况要好于基于传统云计算的移动通信网络时延。

2.4.2 用户下载能耗

由表2可知，随着服务内容数量的不断增长，用户通过通信网络完成一次下载任务所需的系统能量均呈现持续降低直到最后趋于平稳，但从整体上来看，移动边缘计算的通信网络能耗更低，表明了移动边缘计算的重要性。

表1 用户平均下载时延

表2 用户下载能耗

3 结 论

5G通信网络研发面临的困难之一是如何处理海量数据解决传输延迟问题。为此，本文进行基于移动边缘计算的5G移动通信网络研究，分析证明了本文方法的有效性，但还需要进一步改进和优化，如MEC的部署。