【摘 要】
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随着汽车行业与通信技术的快速发展,通过无线网络来实现车辆间通信的车联网应运而生并逐渐成为研究热点。传统车联网的主要功能是确保车辆间的信息通信,而随着车载应用如自动驾驶的飞速发展和大数据时代的来临,车联网中出现了大量的计算需求并且这些需求对时延的要求非常严格,传统的车联网难以应对这些挑战,因此出现了基于移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）的新型车联网。基于城市内存在着大
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随着汽车行业与通信技术的快速发展,通过无线网络来实现车辆间通信的车联网应运而生并逐渐成为研究热点。传统车联网的主要功能是确保车辆间的信息通信,而随着车载应用如自动驾驶的飞速发展和大数据时代的来临,车联网中出现了大量的计算需求并且这些需求对时延的要求非常严格,传统的车联网难以应对这些挑战,因此出现了基于移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）的新型车联网。基于城市内存在着大量停泊车辆且停泊车辆大多停靠在道路两侧的特点,有研究考虑将停泊车辆引入车联网,但是目前针对该问题的研究还存在一些不足,包括引入停泊车辆时忽略了其离开行为和能量受限问题,将停泊车辆作为通信资源代替路边单元时缺少相应的节能机制以及将停泊车辆作为计算资源时缺少合适的协作卸载策略。因此本文针对以上问题进行分析并提出了解决方案,本文主要的创新点和贡献包括:（1）将停泊车辆作为通信资源引入传统车联网,首先定义了停泊车辆的四种模式并且车辆可以动态调整自己的模式以达到节能的目的;其次提出一种停泊车辆中继选择算法,该算法的目标函数中引入了车辆离开概率、剩余电量、通信覆盖范围等因素;最后将该算法与贪心算法、遗传算法进行比较,结果证明提出的算法可以在保证车联网连通性的前提下达到最优的节能效果。（2）将停泊车辆作为计算资源引入车联网,提出了一种基于时延最小化的协作计算卸载策略,综合考虑车辆本地、MEC服务器、空闲移动车辆、空闲停泊车辆4种计算资源,在提出的停泊车辆中继选择算法的基础上设计了停泊车辆计算卸载选择算法,并根据卸载顺序提出了两种协作卸载模式以适应不同的真实场景。本文还提出了一种移动车辆间卸载的分布式路由选择算法,其可以根据计算任务大小寻找最优移动车辆间卸载路线。仿真结果表明所提的协作卸载策略可以有效降低完成计算任务的时延。
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