【摘 要】
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随着移动通信技术和物联网产业的高速发展,人们对通信的需求也随之发生变化。当无线通信网络中可接入的通信设备数量不断增加的同时,设备之间面临更为复杂的通信环境和庞大的数据流量。而车联网作为物联网产业在交通领域的典型应用,被视为是物联网产业中最有前途的行业之一。车辆通过与其他车辆、路边单元建立网络连接,形成车辆边缘网络,为车辆提供不同类型的服务。但是由于车辆边缘网络的车辆具有机动性和边缘服务器资源局限性
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随着移动通信技术和物联网产业的高速发展,人们对通信的需求也随之发生变化。当无线通信网络中可接入的通信设备数量不断增加的同时,设备之间面临更为复杂的通信环境和庞大的数据流量。而车联网作为物联网产业在交通领域的典型应用,被视为是物联网产业中最有前途的行业之一。车辆通过与其他车辆、路边单元建立网络连接,形成车辆边缘网络,为车辆提供不同类型的服务。但是由于车辆边缘网络的车辆具有机动性和边缘服务器资源局限性等特点,不仅难以提供有效稳定的通信,而且当过多的车辆任务被卸载到车辆边缘计算（Vehicle Edge Computing,VEC）服务器时,会引起VEC服务器负载过重,造成网络拥塞,影响用户体验质量。因此,本文针对行驶车辆动态任务卸载以及VEC服务器有限计算资源限制下的资源分配展开了研究,主要研究内容总结如下。1.针对车联网中车辆移动速度过快产生的任务卸载失败问题,设计了一个有效的任务卸载风险评估模型,并提出了一种基于资源分配的任务动态卸载方案,将时间、能耗和风险共同建模为系统效用,通过联合求解卸载决策和资源分配方案来优化系统效用。优化问题被建模为混合整数非线性规划问题,为了解决此问题,首先,在给定卸载决策的情况下,采用凸优化技术求解计算资源分配问题,其次,利用分式规划技术来优化功率分配。仿真结果证明了所提方案在动态环境下的有效性。2.针对VEC服务器资源受限问题,本文研究了如何高效的利用无人机群来处理VEC服务器中的过载任务。首先,我们提出了一个无人机辅助车辆边缘计算卸载模型,并分别为请求车辆和VEC服务器定义了卸载效用函数,VEC服务器通过向无人机群支付报酬激励无人机协助计算。然后,我们还分析了请求车辆之间,VEC服务器和无人机双方之间的均衡策略,此外,还提出了一种分布式算法以获得VEC服务器的最佳策略。最后,通过仿真证明了所提方案的有效性,与其它方案相比,本文所提方案,可以获得更优的卸载效用。
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