核心詞：KVV 銅 芯 聚氯乙烯 絕緣 電纜 
　　隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)有的通信網(wǎng)絡(luò)可以收集、傳輸和處理大量的傳感器數(shù)據(jù)。面向分布式光纖傳感電纜隧道安裝相應(yīng)的傳感物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,傳輸監(jiān)控系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測響應(yīng)設(shè)備危害?，F(xiàn)有的分組無線業(yè)務(wù)、4G通信方法仍存在很多問題,對于特定的現(xiàn)場環(huán)境,受到通信限制,無法實(shí)時(shí)檢測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。移動(dòng)邊緣計(jì)算是一種新興技術(shù),它將云計(jì)算服務(wù)擴(kuò)展到利用移動(dòng)基站的網(wǎng)絡(luò)邊緣,礦用電纜通過使用位于用戶附近網(wǎng)絡(luò)邊緣的軟件和硬件平臺,MEC技術(shù)可以應(yīng)用于移動(dòng)、無線甚至有線場景,從而減少數(shù)據(jù)的回程延遲時(shí)間,特別適用于傳輸大量數(shù)據(jù)。將IoT節(jié)點(diǎn)的計(jì)算任務(wù)卸載到MEC服務(wù)器,高度依賴無線數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群托?。一些對延遲敏感的節(jié)點(diǎn)在數(shù)據(jù)傳輸中有嚴(yán)格的時(shí)間延遲要求,這就要求MEC服務(wù)器能有效管理計(jì)算任務(wù)所需的無線通信資源和計(jì)算資源。
　　1、KVV銅芯聚氯乙烯絕緣電纜:大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的能量供應(yīng)不穩(wěn)定
　　大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)能源供應(yīng)不穩(wěn)定,同時(shí)處理的計(jì)算任務(wù)隨機(jī)多樣。電纜隧道線有幾十公里或更長,跨越不同的氣候區(qū)域,工作環(huán)境極為惡劣。
　　2、KVV銅芯聚氯乙烯絕緣電纜:供電和通信問題突出
　　監(jiān)視對象之間的物理空間很大,電源和通信問題突出。目前具有小數(shù)據(jù)海量監(jiān)控功能的傳輸線物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用十分廣泛。隨著電力IoT節(jié)點(diǎn)或傳感器節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)量增加,MEC服務(wù)器的計(jì)算能力和基站的無線通道也在不斷變化。因此,對于泛在電力IoT節(jié)點(diǎn),邊緣計(jì)算多任務(wù)的隨機(jī)適應(yīng)無線信道模型有著重要意義。
　　3、KVV銅芯聚氯乙烯絕緣電纜:傳輸線的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)采用三層架構(gòu)實(shí)現(xiàn)
　　傳輸線的IoT架構(gòu)通過三層架構(gòu)實(shí)現(xiàn),包括傳輸線層、移動(dòng)邊緣計(jì)算層和云計(jì)算層。基于MEC的物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)卸載傳輸線體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。傳輸線層包括傳輸線、塔架和各種傳感器。邊緣計(jì)算層包括MEC服務(wù)器和基站,其中基站負(fù)責(zé)與傳輸線層的傳感器通信。
　　4、KVV銅芯聚氯乙烯絕緣電纜:解決了山區(qū)信號盲區(qū)的問題
　　云計(jì)算層包括一個(gè)大型服務(wù)器集群和一個(gè)宏基站,該宏基站接受并處理來自移動(dòng)邊緣計(jì)算服務(wù)器的數(shù)據(jù),可以收集通過無線通信的傳感器數(shù)據(jù)并將其卸載到MEC服務(wù)器,然后MEC通過衛(wèi)星通信或有線通信網(wǎng)絡(luò)將海量數(shù)據(jù)返回,以解決山區(qū)成為信號盲區(qū)的問題。定義gn,k為將計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)移給MEC服務(wù)器k的傳輸線傳感器n的信道增益。式中,Pn,k是MEC服務(wù)器k到傳感器n的發(fā)射功率;σk2是復(fù)數(shù)高斯白噪聲;Bk是上行鏈路信道傳輸帶寬?？紤]到部分卸載,可以將任務(wù)分為任意大小的兩個(gè)部分,以在傳感器設(shè)備和移動(dòng)邊緣服務(wù)器上并行執(zhí)行。因此,任務(wù)的計(jì)算模型包括本地執(zhí)行模型和卸載執(zhí)行模型。以下描述以在移動(dòng)設(shè)備n(傳感器n)上執(zhí)行任務(wù)k為例。假設(shè)移動(dòng)設(shè)備n在時(shí)隙t處要執(zhí)行的任務(wù)的大小為Sn,卸載任務(wù)的比率為τn。對于本地執(zhí)行,移動(dòng)設(shè)備n的CPU時(shí)鐘頻率用fn表示。式中,k是芯片結(jié)構(gòu)的有效開關(guān)電容。由于MEC服務(wù)器的計(jì)算能力比較強(qiáng),因此將計(jì)算任務(wù)卸載到MEC服務(wù)器的執(zhí)行時(shí)間可以忽略不計(jì)。根據(jù)任務(wù)模型的定義,不考慮將結(jié)果從MEC傳輸?shù)絺鞲衅髟O(shè)備的回程時(shí)間。根據(jù)以上假設(shè),執(zhí)行期間MEC服務(wù)器的能耗來自無線傳輸,即傳感器設(shè)備將數(shù)據(jù)卸載到MEC服務(wù)器過程中的能耗。
　　5、KVV銅芯聚氯乙烯絕緣電纜:計(jì)算卸載的比例取決于傳輸功率和信道狀態(tài)
　　計(jì)算卸載的比例取決于傳輸功率和信道狀態(tài)。假設(shè)傳輸功率和信道狀態(tài)在時(shí)隙t內(nèi)是穩(wěn)定的,忽略MEC服務(wù)器的計(jì)算時(shí)間和輸出結(jié)果的回程時(shí)間。當(dāng)在每個(gè)時(shí)隙t內(nèi)將計(jì)算任務(wù)卸載到MEC服務(wù)器時(shí),需要共同調(diào)整計(jì)算任務(wù)卸載的比例和發(fā)射功率的大小。其中,式表示傳感器任務(wù)節(jié)點(diǎn)被卸載到MEC服務(wù)器的概率在0～1。式表示傳感器任務(wù)節(jié)點(diǎn)n分配的功率不能超過限制要求。式表示對MEC的本地執(zhí)行和卸載不能超過最大延遲限制。

通過結(jié)合乘數(shù)交替方向法和非線性分?jǐn)?shù)編程,給出了能耗最小化算法。首先,將非凸聯(lián)合優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為凸全局共識問題,可以將其與每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)分離。然后,通過順序求解n個(gè)并行子問題,通過交替變化方向來執(zhí)行迭代優(yōu)化。Step1:初始參數(shù):τn,pn,Pmax,Tmax,setk=1,t=1,n=1。Step3:sett=1,使用ADMM更新參數(shù)。Step8:Updatek←k+1,whilek≤KtoStep2。仿真結(jié)果用于驗(yàn)證所提出的方案在功耗最小化目標(biāo)下共同優(yōu)化卸載速率和傳輸功率的優(yōu)勢,并評估所提出算法的性能。仿真模擬是使用PyOpt的Python編寫的,PyOpt是用于解決非線性約束優(yōu)化問題的Python工具包。傳輸線和MEC服務(wù)器共有3個(gè),即k=3。每條傳輸線上的傳感器數(shù)量為7,即n=7。傳感器總數(shù)為21。最大CPU頻率在1～2GHz范圍內(nèi)均勻分布。對于移動(dòng)邊緣執(zhí)行模型,將噪聲功率設(shè)置為σ2=10-9W,系統(tǒng)帶寬為=1MHz。將傳輸線上每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的最大傳輸功率設(shè)置為Pmax=2W。為了驗(yàn)證所提算法的性能,分別將所提算法與算法1和算法2進(jìn)行了比較。Algorithm1僅由本地處理命名的本地處理器處理。僅將算法2卸載到MEC服務(wù)器進(jìn)行處理,僅由MEC處理命名。表1顯示了能耗與任務(wù)輸入大小之間的關(guān)系。從表1結(jié)果可以看出,無論采用哪種優(yōu)化方法,能耗都隨著任務(wù)規(guī)模的增加而增加,但本文提出的聯(lián)合優(yōu)化方案優(yōu)于其他兩種優(yōu)化方案。
　　6、KVV銅芯聚氯乙烯絕緣電纜:這表明該算法具有適應(yīng)較大計(jì)算任務(wù)的能力
　　特別是所提出的算法不僅具有最小的能量消耗,而且在任務(wù)更大時(shí)具有最低的能量減少速率,這表明所提出的算法具有適應(yīng)更大計(jì)算任務(wù)的能力。基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的分布式光纖傳感電纜隧道數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化是依據(jù)IoT技術(shù)設(shè)計(jì)模型,并充分利用MEC來實(shí)現(xiàn)傳輸線的智能在線監(jiān)控,提出一種基于MEC的傳輸線能量最小化方法。仿真結(jié)果表明,本文所提算法可以有效改善電纜隧道數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的能耗,并將能耗降到最低,為電纜隧道的安全運(yùn)行提供了重要保障。
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