基于匹配理论的配电物联网任务卸载方法与流程

基于匹配理论的配电物联网任务卸载方法
1.本技术是申请日为2021年06月28日、申请号为2021107198920、发明名称为基于sdn和匹配理论的配电物联网接入控制方法的专利申请的分案申请。
技术领域
2.本公开大体涉及一种基于匹配理论的配电物联网任务卸载方法。


背景技术：

3.配电物联网是传统工业技术与物联网技术深度融合产生的一种新型电力网络形态，通过配电设备间的全面互联互通互操作，实现配电网的全面感知。在配电物联网，配电物联网接入的控制方式是构建配电物联网的重要部分。
4.公开号为cn104202827a、专利名为“一种动态随机接入信道的接入控制方法”的中国专利提供了一种动态随机接入信道的接入控制方法。其根据终端的请求业务的服务质量将用户分为若干个集群。每个集群有着自己的最大时延要求，当用户数量增大到使某个集群的时延超过了最大传输时延时，就对优先级最小的集群延长其接入尝试时间，当集群的接入尝试时间大于系统启动动态访问权限的时间时，则启动动态访问权限。当基站检测到成功接收到的信息数量大于某个阈值时，就禁止启动动态访问权限集中的最大服务质量的集群。
5.这种接入控制方法虽然可以避免多用户同时访问信道引起的碰撞频繁和时延较长的问题，但是需要提前知晓所有用户对服务质量和延时的要求，需要的前置信息量较大，无法满足大规模和长期的信道接入要求。并且任意集群的接入机制需要反复多次尝试来获得用户接入的总尝试次数来进行后续的接入控制。在每次重复尝试时都需要增大功率，能耗较大，无法令配电物联网设备长期吞吐量最大化。


技术实现要素：

6.本公开有鉴于上述现有技术的状况而完成，其目的在于提供一种能够令配电物联网设备长期吞吐量最大化的基于sdn和匹配理论的配电物联网接入控制方法。
7.为此，本公开提供了一种基于sdn和匹配理论的配电物联网接入控制方法。包括：获取需要进行任务卸载的配电物联网设备，获取多个未被匹配的子信道以建立未被匹配的子信道集合，所述子信道配置为用于所述配电物联网设备的任务卸载以将所述配电物联网设备的数据任务卸载到基站，计算各个所述配电物联网设备对于各个子信道的偏好值，所述偏好值满足公式，l
i,j
(t)＝-(zi(t)e
i,j
(t)-vu
i,j
(t))-pj，其中，l
i,j
(t)表示第i个配电物联网设备对第j个子信道的偏好值，pj表示第j个子信道的虚拟价格，e
i,j
(t)表示第i个配电物联网设备利用第j个子信道进行任务卸载时所消耗的能量，zi(t)表示第i个配电物联网设备利用第j个子信道进行任务卸载时用于表示当前匹配情况所消耗的能量与能量预算的偏离值的虚拟队列，v表示权重参数，u
i,j
(t)表示第i个配电物联网设备利用第j个子信道进行任务卸载时第t个时隙所述配电物联网设备的吞吐量，以降序方式对偏好值进行排序以
获得各个所述配电物联网设备的喜爱列表；各个所述配电物联网设备向喜爱列表中偏好值最高的子信道发送请求，若子信道仅收到一个配电物联网设备的请求，则将该子信道与该配电物联网设备匹配并将该子信道移出所述未被匹配的子信道集合，若子信道收到多于一个配电物联网设备的请求，则增加该子信道的虚拟价格以降低所述配电物联网设备对于该子信道的偏好值，各个配电物联网设备根据匹配结果选择相匹配的子信道进行任务卸载。
8.在这种情况下，能够在配电物联网设备利用未被匹配的子信道进行任务卸载前获取到合适的匹配结果，从而能够实现配电物联网设备长期吞吐量最大化的情况下进行任务卸载。由此能够提供一种令配电物联网设备长期吞吐量最大化的基于sdn和匹配理论的配电物联网接入控制方法。
9.另外，在本公开所涉及的配电物联网接入控制方法中，可选地，若子信道收到多于一个配电物联网设备的请求，将该子信道加入匹配冲突的子信道集合。在这种情况下，能够将子信道加入匹配冲突的子信道集合以便于后续进行升价匹配处理。
10.另外，在本公开所涉及的配电物联网接入控制方法中，可选地，子信道加入匹配冲突的子信道集合后，执行升价匹配，所述升价匹配包括：增加该子信道的虚拟价格以降低所述配电物联网设备对于该子信道的偏好值，更新喜爱列表，各个配电物联网设备向更新后的喜爱列表中偏好值最高的子信道发送请求。在这种情况下，能够降低该子信道在配电物联网设备的喜爱列表中的位置，从而有利于降低匹配冲突发生的概率。
11.另外，在本公开所涉及的配电物联网接入控制方法中，可选地，当所述匹配冲突的子信道集合中的子信道仅收到一个配电物联网设备的请求，则将该子信道与该配电物联网设备匹配并将该子信道移出所述匹配冲突的子信道集合。在这种情况下，能够通过升价匹配令子信道仅收到一个配电物联网设备的请求并且能够通过匹配冲突的子信道集合确定存在匹配冲突的子信道。
12.另外，在本公开所涉及的配电物联网接入控制方法中，可选地，当各个子信道均与配电物联网设备匹配或各个配电物联网设备均与子信道匹配，各个配电物联网设备根据匹配结果选择相匹配的子信道进行任务卸载。在这种情况下，能够根据匹配结果进行任务卸载。
13.另外，在本公开所涉及的配电物联网接入控制方法中，可选地，所述虚拟队列zi(t)满足公式：其中，j表示未被匹配的子信道的数量，x
i,j
(t)表示第j个子信道与第i个配电物联网设备的匹配情况，e
i,mean
表示第i个配电物联网设备的时间平均能耗约束。在这种情况下，虚拟队列能够用于表示当前匹配情况所消耗的能量与能量预算的偏离值。
14.另外，在本公开所涉及的配电物联网接入控制方法中，可选地，所述吞吐量u
i,j
(t)满足公式：u
i,j
(t)＝min{ai(t),r
i,j
(t)τ}，其中，ai(t)表示在第t个时隙，第i个配电物联网设备卸载到基站的数据任务的比特值，r
i,j
(t)表示在第t个时隙第i个配电物联网设备利用第j个子信道进行任务卸载时的数据传输速率，τ表示时隙的长度。在这种情况下，能够利用配电物联网设备卸载到基站的数据任务的比特值、数据传输速率和时隙的长度计算相应时隙配电物联网设备的吞吐量。
15.另外，在本公开所涉及的配电物联网接入控制方法中，可选地，数据传输速率r
i,j
(t)满足公式：其中，bi表示第i个子信道的带宽，p
tx
表示传输功率，h
i,j
(t)表示在第t个时隙第i个配电物联网设备与基站之间使用第j个子信道进行数据传输时的信道增益，σ2表示噪音功率。在这种情况下，能够计算配电物联网设备利用相应子信道进行任务卸载时的数据传输速率。
16.另外，在本公开所涉及的配电物联网接入控制方法中，可选地，子信道为通过正交频分复用技术进行划分的正交子信道。在这种情况下，能够减少子信道之间的相互干扰。
17.另外，在本公开所涉及的配电物联网接入控制方法中，可选地，当匹配结果中配电物联网设备被匹配到第j+1个子信道，则令该配电物联网设备保持休眠状态。在这种情况下，由于实际配电物联网系统中不存在第j+1个子信道，由此能够用第j+1个子信道表示该配电物联网设备保持休眠状态。
18.根据本公开，能够提供一种令配电物联网设备长期吞吐量最大化的基于sdn和匹配理论的配电物联网接入控制方法。
附图说明
19.现在将仅通过参考附图的例子进一步详细地解释本公开的实施例，其中：
20.图1示出了本公开的示例所涉及的配电物联网系统的模型图。
21.图2示出了本公开的示例所涉及的控制方法的步骤示意图。
22.图3示出了本公开的示例所涉及的获得喜爱列表的步骤示意图。
23.图4示出了本公开的示例所涉及的升价匹配的步骤示意图。
24.图5示出了本公开的示例所涉及的平均吞吐量随时隙变化的变化图。
具体实施方式
25.本公开引用的所有参考文献全文引入作为参考，如同完全阐述的那样。除非另有定义，本公开所使用的技术和科学术语具有与本公开所属领域的普通技术人员通常理解相同的含义。本领域技术人员将认识到可以用于本公开的实践中的与本公开所描述的那些相似或等同的许多方法和材料。实际上，本公开决不限于所描述的方法和材料。
26.以下，参考附图，详细地说明本公开的优选实施方式。在下面的说明中，对于相同的部件赋予相同的符号，省略重复的说明。另外，附图只是示意性的图，部件相互之间的尺寸的比例或者部件的形状等可以与实际的不同。
27.需要说明的是，本公开中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，例如所包括或所具有的一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可以包括或具有没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
28.图1示出了本公开的示例所涉及的配电物联网系统的模型图。
29.图2示出了本公开的示例所涉及的控制方法的步骤示意图。
30.本公开描述了一种基于sdn和匹配理论的配电物联网接入控制方法，在本公开中，基于sdn和匹配理论的配电物联网接入控制方法也可以简称为控制方法。
31.在一些示例中，控制方法可以基于子信道的状态信息给出配电物联网选择子信道进行任务卸载的选择决策。
32.在一些示例中，控制方法可以包括：获取需要进行任务卸载的配电物联网设备，获取多个未被匹配的子信道以建立未被匹配的子信道集合。在这种情况下，能够获取子信道和配电物联网设备的状态。
33.在一些示例中，子信道可以配置为用于配电物联网设备的任务卸载以将配电物联网设备的数据任务卸载到基站。
34.在一些示例中，控制方法可以包括：计算各个配电物联网设备对于各个子信道的偏好值，以降序方式对偏好值进行排序以获得各个配电物联网设备的喜爱列表。在这种情况下，能够获得各个配电物联网设备的喜爱列表，从而能够根据喜爱列表获得匹配结果。
35.在一些示例中，控制方法可以包括：各个配电物联网设备向喜爱列表中偏好值最高的子信道发送请求。在这种情况下，能够确定子信道收到的来自不同的配电物联网设备的请求的数量。
36.在一些示例中，若子信道仅收到一个配电物联网设备的请求，则可以将该子信道与该配电物联网设备匹配并将该子信道移出未被匹配的子信道集合。在一些示例中，若子信道收到多于一个配电物联网设备的请求，则可以增加该子信道的虚拟价格以降低配电物联网设备对于该子信道的偏好值。在这种情况下，能够减少子信道收到多于一个配电物联网设备的请求的概率，并获得子信道与配电物联网设备的单对单的匹配关系。
37.在一些示例中，各个配电物联网设备可以根据匹配结果选择相匹配的子信道进行任务卸载。在这种情况下，能够最大限度地利用子信道进行任务卸载，进而能够实现配电物联网设备长期吞吐量最大化。
38.在这种情况下，本公开所涉及的控制方法能够在配电物联网设备利用未被匹配的子信道进行任务卸载前获取到合适的匹配结果，从而能够实现配电物联网设备长期吞吐量最大化的情况下进行任务卸载。由此能够提供一种令配电物联网设备长期吞吐量最大化的基于sdn和匹配理论的配电物联网接入控制方法。
39.在一些示例中，如图1所示，本公开所涉及的配电物联网可以包括分为控制平面10和数据平面20。
40.在一些示例中，如图1所示，在控制平面10可以具有软件定义网络(software defined network，sdn)控制器11。在一些示例中，sdn控制器11可以感知子信道的状态信息，并将子信道的选择决策反馈给配电物联网设备。
41.在一些示例中，在数据平面20中，基站21可以为配电物联网设备提供通信和计算服务。
42.在一些示例中，如图1所示，数据平面20可以包括基站21、子信道集合22和配电物联网设备集合23。
43.在一些示例中，子信道集合22可以包括多个子信道。例如，子信道集合22可以包括子信道221、子信道222、子信道223和子信道224。但本公开的示例不限于此，在一些示例中，子信道集合22可以包括5个、10个、20个或100个子信道。
44.在一些示例中，配电物联网设备集合23可以包括多个配电物联网设备。例如，配电物联网设备集合23可以包括配电物联网设备231，配电物联网设备232，配电物联网设备
233，配电物联网设备234。但本公开不限于此，在一些示例中，配电物联网设备集合23可以包括5个，10个，20个，100个配电物联网设备。
45.在一些示例中，配电物联网设备可以与子信道相匹配，并且配电物联网设备可以利用该子信道进行任务卸载。例如，如图1所示，配电物联网设备232可以与子信道221相匹配。
46.在一些示例中，子信道可以为通过正交频分复用技术进行划分的正交子信道。在这种情况下，能够减少子信道之间的相互干扰。
47.在一些示例中，如图2所示，本公开的示例所涉及的控制方法可以包括：获取需要进行任务卸载的配电物联网设备和未被匹配的子信道(步骤s101)，获取喜爱列表(步骤s102)，获取匹配关系(步骤s103)，任务卸载(步骤s104)。
48.在一些示例中，在步骤s101中，可以获取多个未被匹配的子信道以建立未被匹配的子信道集合。
49.在一些示例中，未被匹配的子信道集合可以表示为：
50.n＝{n1,n2,n3,...nj,...nj}
51.其中，n表示未被匹配的子信道集合，ni表示未被匹配的子信道集合中的第i个子信道，j表示未被匹配的子信道的总数量。
52.在一些示例中，在步骤s101中，可以获取多个需要进行任务卸载的配电物联网设备以建立配电物联网设备集合。在一些示例中，配电物联网设备集合可以表示为：
53.m＝{m1,m2,m3,...mi,...mi}
54.m表示配电物联网设备集合，mi表示配电物联网设备集合中的第i个配电物联网设备，i表示需要进行任务卸载的配电物联网设备的总数量。
55.在一些示例中，可以将配电物联网设备进行任务卸载时所消耗的时间划分为多个时隙并建立时隙集合，时隙集合可以表示为：
56.τ＝{1,2,3,...t,...,t}
57.其中，τ表示时隙集合，t表示第t个时隙，t表示时隙的总数量，每个时隙的长度为τ。
58.在一些示例中，可以利用第j+1个子信道表示配电物联网设备保持休眠状态。具体地，当匹配结果中配电物联网设备被匹配到第j+1个子信道，可以令该配电物联网设备保持休眠状态。在这种情况下，由于实际配电物联网系统中不存在第j+1个子信道，由此能够用第j+1个子信道表示该配电物联网设备保持休眠状态。
59.在一些示例中，如上所述，可以通过偏好值获得喜爱列表，从而获得子信道与配电物联网设备的匹配关系。
60.在一些示例中，偏好值可以包括用于反映最大化配电物联网设备长期吞吐量的优化项与预先设定的虚拟价格。在这种情况下，能够令偏好值与配电物联网设备长期吞吐量相关，由此能够令配电物联网设备在选择偏好值较高的子信道时具有较大的长期吞吐量。同时，能够通过改变虚拟价格以调整偏好值。
61.在一些示例中，用于反映最大化配电物联网设备长期吞吐量的优化项可以通过设定的优化问题获得。在这种条件下，能够在获得令最大化配电物联网设备长期吞吐量的同时，满足优化问题中的约束条件。
62.在一些示例中，如上所述，优化问题可以包括约束条件。在一些示例中，优化问题可以包括约束条件和优化目标。在一些示例中，优化问题可以包括4个约束条件和1个优化目标。
63.在一些示例中，优化目标可以是最大化配电物联网设备长期吞吐量时，子信道与配电物联网设备的匹配情况。在一些示例中，优化问题的约束条件可以包括第一约束条件，第二约束条件，第三约束条件以及第四约束条件。
64.在一些示例中，第一约束条件可以为各个子信道最多只能分配给一个配电物联网设备。也即各个子信道最多只能与一个配电物联网设备相匹配。在一些示例中，第二约束条件可以为各个配电物联网设备最多只能选择一个子信道进行数据传输，也即各个配电物联网设备最多只能与一个子信道相匹配。在一些示例中，第三约束条件可以为当配电物联网设备与第j+1个子信道相匹配，则令该配电物联网设备保持休眠状态。在一些示例中，第四约束条件可以为配电物联网设备在进行任务卸载时所消耗的能量的平均值小于时间平均能耗约束。在这种情况下，能够在第一约束条件，第二约束条件，第三约束条件以及第四约束条件下求出最大化配电物联网设备长期吞吐量的子信道与配电物联网设备的匹配情况。
65.在一些示例中，优化问题可以通过以下公式表示：
[0066][0067]
其中，p1表示优化目标，s.t.表示“subject to”的缩写，表示“在约束条件
……
之下”，c1表示第一约束条件，c2表示第二约束条件，c3表示第三约束条件，c4表示第四约束条件。t表示第t个时隙，t表示任务卸载时的最后一个时隙，i表示配电物联网设备的数量，j表示子信道的数量，x
i,j
(t)表示第j个子信道与第i个配电物联网设备的匹配情况，u
i,j
(t)表示第t个时隙第i个配电物联网设备利用第j个子信道进行任务卸载时配电物联网设备的吞吐量，e
i,j
(t)表示第i个配电物联网设备利用第j个子信道进行任务卸载时所消耗的能量，e
i,mean
表示第i个配电物联网设备的时间平均能耗约束。
[0068]
在一些示例中，第i个配电物联网设备利用第j个子信道进行任务卸载时的吞吐量u
i,j
(t)满足公式：
[0069]ui,j
(t)＝min{ai(t),r
i,j
(t)τ}，
[0070]
其中，ai(t)表示在第t个时隙，第i个配电物联网设备卸载到基站的数据任务的比特值，r
i,j
(t)表示在第t个时隙第i个配电物联网设备利用第j个子信道进行任务卸载时的
数据传输速率，τ表示时隙的长度。在这种情况下，能够利用配电物联网设备卸载到基站的数据任务的比特值、数据传输速率和时隙的长度计算相应时隙配电物联网设备的吞吐量。
[0071]
在一些示例中，数据传输速率r
i,j
(t)满足公式：
[0072][0073]
其中，bj表示第i个子信道的带宽，p
tx
表示传输功率，h
i,j
(t)表示在第t个时隙第i个配电物联网设备与基站之间使用第j个子信道进行数据传输时的信道增益，σ2表示噪音功率。在这种情况下，能够计算配电物联网设备利用相应子信道进行任务卸载时的数据传输速率。
[0074]
在一些示例中，可以利用李雅普诺夫理论将长期吞吐量最大化问题转化为短期确定性子问题进行求解。由此，能够简化优化问题。
[0075]
在一些示例中，可以建立虚拟队列以简化优化问题。在一些示例中，虚拟队列可以满足公式:
[0076][0077]
其中，zi(t)表示虚拟队列，也即第i个配电物联网设备利用第j个子信道进行任务卸载时所消耗的能量与能量预算的偏离值的虚拟队列，e
i,j
(t)表示配电物联网设备进行任务卸载时所消耗的能量，e
i,mean
表示第i个配电物联网设备的时间平均能耗约束。在一些示例中，zi(1)可以设置为0。在这种情况下，虚拟队列能够用于表示当前匹配情况所消耗的能量与能量预算的偏离值。
[0078]
在一些示例中，可以利用虚拟队列zi(t)构造队列向量θ(t)。在一些示例中，队列向量θ(t)可以满足公式：
[0079]
θ(t)＝{z1(t),z2(t),...zi(t),...zi(t)}，
[0080]
在一些示例中，李雅普诺夫函数可以定义为：
[0081][0082]
其中，l(θ(t))表示李雅普诺夫函数。
[0083]
在一些示例中，由于李雅普诺夫漂移被定义为李雅普诺夫函数在连续两个时隙中的条件期望变化，故一阶的李雅普诺夫漂移可以表示为：
[0084]
δl(θ(t))＝e{l(θ(t+1))-l(θ(t))|θ(t)}，
[0085]
其中，δl(θ(t))表示李雅普诺夫漂移，e表示期望值，e{a|b}为b条件下a的期望。也即，e{l(θ(t+1))-l(θ(t))|θ(t)}可以为θ(t)条件下l(θ(t+1))-l(θ(t))的期望。
[0086]
在一些示例中，可以在李雅普诺夫漂移中加入惩罚项以形成李雅普诺夫漂移-惩罚。在这种情况下，能够在考虑惩罚的条件下求解问题。
[0087]
在一些示例中，李雅普诺夫漂移-惩罚可以表示为：
[0088]
dm(θ(t))＝δl(θ(t))-ve{u(t)|θ(t)}，
[0089][0090]
其中，dm(θ(t))表示李雅普诺夫漂移-惩罚。v表示权重参数，其表示着李雅普诺夫漂移δl(θ(t))和惩罚e{u(t)|θ(t)}的相关性，也就是说，v可以用于“队列稳定性”和“惩罚最大化”之间的权衡。u(t)表示总吞吐量。
[0091]
在一些示例中，基于李雅普诺夫漂移-惩罚理论，在任意θ(t)且v≥0时，漂移-惩罚的上限可以表示为：
[0092][0093]
其中，φ为正常数。
[0094]
在一些示例中，根据李雅普诺夫漂移-惩罚理论，优化问题可以简化为：
[0095][0096]
其中，p2表示优化目标，即最小化ψ[x
i,j
(t)]时子信道与配电物联网设备的匹配情况，ψ[x
i,j
(t)]表示用于反映最大化配电物联网设备长期吞吐量的优化项，zi(t)表示虚拟队列，e
i,j
(t)表示配电物联网设备进行任务卸载时所消耗的能量，v表示权重参数，u
i,j
(t)表示第t个时隙配电物联网设备的吞吐量。
[0097]
在一些示例中，v可以为大于0的参数。在这种情况下，能够通过改变v以动态调整吞吐量性能与能耗性能之间的权衡，即能够调整能耗最低与吞吐量最大化之间的权衡。
[0098]
图3示出了本公开的示例所涉及的获得喜爱列表的步骤示意图。
[0099]
如上所述，在一些示例中，控制方法可以包括获取喜爱列表(步骤s102)。在一些示例中，如图3所示，获得喜爱列表的步骤可以包括计算偏好值(步骤s201)，对偏好值进行排序(步骤s202)
[0100]
在一些示例中，在步骤s201中，可以基于用于反映最大化配电物联网设备长期吞吐量的优化项获得配电物联网设备对于子信道的偏好值。在一些示例中，配电物联网设备对于子信道的偏好值也可以简称为偏好值。
[0101]
在一些示例中，偏好值可以满足公式：
[0102]
l
i,j
(t)＝-ψ[x
i,j
(t)]-pj，
[0103]
其中，l
i,j
(t)表示第i个配电物联网设备利用第j个子信道进行任务卸载时所消耗的能量，pj表示第j个子信道的虚拟价格。也即偏好值可以包括用于反映最大化配电物联网设备长期吞吐量的优化项和虚拟价格。在这种情况下，较高的偏好值能够体现较低的优化项，也即能够实现最大化配电物联网设备的长期吞吐量。
[0104]
在一些示例中，在步骤s202中，可以以降序方式对偏好值进行排序以获得各个配电物联网设备的喜爱列表。
[0105]
如上所述，在一些示例中，控制方法可以包括获取匹配关系(步骤s103)。
[0106]
在一些示例中，在步骤s103中，配电物联网设备可以向喜爱列表中偏好值最高的子信道发送请求。
[0107]
在一些示例中，若子信道仅收到一个配电物联网设备的请求，可以将该子信道与该配电物联网设备匹配并将该子信道移出未被匹配的子信道集合。在这种情况下，能够该子信道与配电物联网设备匹配以获得最大的长期吞吐量。
[0108]
在一些示例中，若子信道收到多于一个配电物联网设备的请求，可以将该子信道加入匹配冲突的子信道集合。在这种情况下，能够将子信道加入匹配冲突的子信道集合以便于后续进行升价匹配处理。
[0109]
在一些示例中，若子信道收到多于一个配电物联网设备的请求，可以增加该子信道的虚拟价格以降低配电物联网设备对于该子信道的偏好值。在这种情况下，能够降低该子信道在配电物联网设备的喜爱列表中的位置，从而有利于降低匹配冲突发生的概率。
[0110]
图4示出了本公开的示例所涉及的升价匹配的步骤示意图。
[0111]
在一些示例中，若子信道收到多于一个配电物联网设备的请求，可以将子信道加入匹配冲突的子信道集合。在一些示例中，子信道加入匹配冲突的子信道集合后，可以执行升价匹配。在这种情况下，能够降低该子信道在配电物联网设备的喜爱列表中的位置，从而有利于降低匹配冲突发生的概率。
[0112]
在一些示例中，如图4所示，升价匹配可以包括：增加虚拟价格(步骤s301)，更新喜爱列表(步骤s302)，发送匹配请求(步骤s303)，判断子信道是否仅收到一个配电物联网设备的请求(步骤s304)。
[0113]
在一些示例中，在步骤s301中，可以增加子信道的虚拟价格。在这种情况下，能够降低配电物联网设备对于子信道的偏好值。
[0114]
在一些示例中，增加虚拟价格可以通过以下公式实现：
[0115]
pj＝pj+δp，
[0116]
其中，pj表示第j个子信道的虚拟价格，δp表示虚拟价格的变化量。在一些示例中，虚拟价格pj的初始值可以设置为0。在一些示例中，δp的取值可以在0～1间。例如，δp的取值可以为0.01，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1等。
[0117]
在一些示例中，在步骤s302中，可以更新喜爱列表。
[0118]
在一些示例中，在步骤s303中，各个配电物联网设备可以向更新后的喜爱列表中偏好值最高的子信道发送请求。在这种情况下，能够重新判断降低配电物联网设备对于子信道的偏好值后子信道是否仅收到一个配电物联网设备的请求。
[0119]
在一些示例中，在步骤s304中，可以判断子信道是否仅收到一个配电物联网设备的请求。
[0120]
在一些示例中，在步骤s304中，若子信道仅收到一个配电物联网设备的请求，可以结束升价匹配。
[0121]
在一些示例中，在步骤s304中，若子信道收到多于一个配电物联网设备的请求，可以重新执行步骤s301，也即执行增加虚拟价格。在这种情况下，能够通过升价匹配令子信道仅收到一个配电物联网设备的请求。
[0122]
在一些示例中，在步骤s304中，若子信道仅收到一个配电物联网设备的请求，可以将该子信道与该配电物联网设备匹配并将该子信道移出匹配冲突的子信道集合。在这种情
况下，能够通过匹配冲突的子信道集合确定存在匹配冲突的子信道。
[0123]
如上所述，在一些示例中，控制方法可以包括任务卸载(步骤s104)。在步骤s104中，配电物联网设备可以基于目前的匹配结果进行任务卸载。
[0124]
在一些示例中，当各个子信道均与配电物联网设备匹配或各个配电物联网设备均与子信道匹配，各个配电物联网设备可以根据匹配结果选择相匹配的子信道进行任务卸载。也即，当所有的子信道均与配电物联网设备匹配，则所有子信道均被占据，配电物联网设备可以基于目前的匹配结果进行任务卸载。当所有的配电物联网设备均与子信道匹配，配电物联网设备可以基于目前的匹配结果进行任务卸载。在这种情况下，能够根据匹配结果进行任务卸载。
[0125]
在一些示例中，匹配结果可以为各个配电物联网与子信道的匹配关系。
[0126]
图5示出了本公开的示例所涉及的平均吞吐量随时隙变化的变化图。
[0127]
在一些示例中，如图5所示，可以利用多种方法获得的平均吞吐量随时隙变化的变化图。
[0128]
在一些示例中，在贪婪匹配中，配电物联网设备的每个时隙总会选择数据传输速率最快的子信道进行任务卸载。在这种情况下，导致其他有大量数据需要传输的配电物联网设备无法使用这些数据传输速率快的子信道进行任务卸载，从而导致吞吐量性能下降。
[0129]
在一些示例中，在随机匹配中，配电物联网设备的每个时隙随机选择子信道进行数据传输。在这种情况下，由于子信道选择的随机性，导致子信道的使用较为均衡，无法实现平均吞吐量的最大化。
[0130]
在一些示例中，在价格匹配中，利用本公开所涉及的控制方法进行配电物联网设备与子信道的匹配。在这种情况下，能够在配电物联网设备利用未被匹配的子信道进行任务卸载前获取到合适的匹配结果，从而能够实现配电物联网设备长期吞吐量最大化的情况下进行任务卸载。
[0131]
由此可见，相比于贪婪匹配和随机匹配，利用本公开所涉及的控制方法，也即图5中的价格匹配能够有效地提高平均吞吐量，从而能够提高配电物联网的效率。
[0132]
虽然以上结合附图和实施例对本公开进行了具体说明，但是可以理解，上述说明不以任何形式限制本公开。本领域技术人员在不偏离本公开的实质精神和范围的情况下可以根据需要对本公开进行变形和变化，这些变形和变化均落入本公开的范围内。