【摘 要】
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随着5G中车联网技术的发展,车辆在行驶过程中进行实时环境感知来获取准确道路信息,并做出行为决策,此过程的大量任务为无线网络带来庞大的传输压力,采用多接入边缘计算技术能够在一定程度缓解无限的计算任务与有限的计算资源之间的矛盾。然而车辆终端与普通移动用户相比存在行驶速度快,行驶环境多变等特点,对车辆终端资源管理的低时延和高可靠性也提出了更高要求。一方面,采用强化学习算法训练卸载策略、优化资源分配方式,
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随着5G中车联网技术的发展,车辆在行驶过程中进行实时环境感知来获取准确道路信息,并做出行为决策,此过程的大量任务为无线网络带来庞大的传输压力,采用多接入边缘计算技术能够在一定程度缓解无限的计算任务与有限的计算资源之间的矛盾。然而车辆终端与普通移动用户相比存在行驶速度快,行驶环境多变等特点,对车辆终端资源管理的低时延和高可靠性也提出了更高要求。一方面,采用强化学习算法训练卸载策略、优化资源分配方式,能够实现车辆网络计算资源的高效共享,满足密集计算需求;另一方面,在车辆传感器数据采集阶段结合车联网数据特点与任务类型采用更加高效的数据处理方法,能够缩短计算时延从而提高系统整体服务水平。基于上述研究根据车辆和路边单元处理的不同任务类型提出一种联合计算卸载策略,分别针对V2I与V2V通信方式进行优化,具体内容如下:首先,针对车辆采集的原始图像数据量大,易造成网络过载,影响传输时延与协同感知时效的问题,在感知层,根据车辆终端和路边单元进行的动态传输和静态感知任务创新性地提出一种联合卸载方法,在降低硬件设备损耗度的同时缓解无线通信网络压力;在传输层,采用具有经验重放和目标网络的深度Q网络算法得到卸载策略,以较低的计算时延完成任务并将计算结果回传至车辆,优化V2I通信;在应用层,采用改进后的正则化回溯匹配追踪算法进行原始信息重构。最后通过对真实数据集的仿真实验说明所提算法的有效性。其次,针对不同类型、不同容量的智能车辆与不可预测的车辆拓扑结构导致智能体对部分环境不可知的问题,重点研究分析车辆边缘计算网络中不同车辆之间的协作关系,基于重力模型提出了一种改进的质量-资源聚合模型,通过衡量车辆计算任务与计算资源之间的关系对车辆进行聚合,然后采用基于分布式调度的多智能体确定性梯度下降强化学习算法优化V2V通信的计算任务卸载和边缘资源分配,实现最大限度降低卸载成本,高效集成服务资源的目的。
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