雾无线接入网(F-RAN,Fog Radio Access Network)是一种具有集中式管理和分布式计算能力的新型接入网络,具有协作无线通信和计算资源虚拟化的特点,可满足大容量、低时延、高能效的性能需求,已成为第五代移动通信网络(5G,Fifth Generation Mobile Network)及后5G的重要组成形式。F-RAN由三个关键部分组成:无线云中心、雾节点和传输网络。其中,无线云中心(主要由通用处理器构成)负责对网络全局信息的收集和管理,促使雾节点间的协作多点通信以及全网的资源(如通信、计算等)协同;雾节点(如由通用处理器和远端无线射频头组合而成的组件)则具有边缘计算能力和无线通信能力,负责快速高效的计算和通信响应;而传输网络则连接了无线云中心和雾节点。在F-RAN这种新型网络结构下,通过合理的资源虚拟化和分配,可以提高网络通信资源(包括无线资源和传输网络资源)和计算资源的利用率,降低网络的系统能耗,并为各种新兴业务提供服务质量保障。在F-RAN中,一方面雾节点间的协作多点通信可以改善链路可靠性,为数据密集型业务提供大容量的数据传输服务;另一方面无线云中心和雾节点间的分布式计算能够实现服务边缘化,为计算饥饿型业务提供低时延的应用级处理服务。因此,要想在降低系统能耗的同时保障多元化新兴业务的服务质量成为F-RAN必须解决的难题。其具体包括:1)移动业务服务过程中的处理与通信过程存在不同的依托关系。例如,数据密集型业务主要在于数据的分组传输,其处理过程服务于通信过程。而计算饥饿型业务主要在于应用级数据处理,其通信过程服务于处理过程。那么,通过虚拟化技术,应如何配置无线云中心和雾节点处的计算功能来支撑不同特性的移动业务?2)移动业务具有差异化的服务质量需求。例如,时延容忍的数据密集型业务需要保障的平均分组时延、时延敏感的数据密集型业务需要保障的传输速率而时延敏感的计算饥饿型业务需要保障的应用执行时延。那么,应如何建立能够刻画业务服务质量的计算与通信资源转换模型,并在此基础上,灵活配置网络资源,以在保障业务服务质量的同时有效降低系统能耗?鉴于此,本文旨在研究F-RAN在不同移动业务场景下所面临的计算与通信协同问题。具体研究内容如下:1.针对时延容忍的数据密集型业务,提出了基于虚拟机最小权重匹配和雾节点混合成簇的绿色计算与通信协同方法,在保障用户平均分组时延的同时,实现了系统功耗最小化。本文首先通过虚拟化技术,在F-RAN无线云中心和雾节点里协同部署用户级和小区级通信处理功能,即形成虚拟机来完成数据分组传输过程中的不同处理功能需求,以在减缓传输网络负担的同时实现雾节点间的协作多点通信;然后,采用串型队列排队模型来刻画无线云中心的用户级通信处理过程和雾节点的小区级通信处理过程及无线传输过程,并以数据分组的平均时延为基础,建立了F-RAN中计算与通信资源的转换模型;最后,结合虚拟机分配和雾节点成簇方法,灵活配置网络中的计算和通信资源,从而在保障用户平均分组时延的条件下最小化了系统功耗。仿真结果表明,所提出的方法能够权衡此消彼长的计算和通信功耗,从而有效降低系统功耗。2.针对时延敏感的数据密集型业务,提出了基于迭代类注水计算量分布算法和雾节点波束赋形的绿色计算和通信协同方法,在保障用户信干噪比(SINR,Signal-to-Interference-plus-Noise-Ratio)的同时,实现了系统功耗最小化。本文首先通过虚拟化技术,在F-RAN无线云中心和雾节点里形成虚拟机来分别完成数据分组传输过程中的用户级和小区级通信处理功能需求,以在减缓传输网络负担的同时实现雾节点间的协作多点通信;然后,通过Intel公司拟合的计算量-传输天线数-比特效率函数关系,并以用户的SINR为基础,建立了F-RAN中计算与通信资源的转换模型;最后,结合虚拟机放置和雾节点波束赋形方法,灵活配置网络中的计算和通信资源,从而在保障用户SINR的条件下最小化了系统功耗。仿真结果表明,所提出的方法能够有效降低所需激活的处理器数目,实现系统功率节省。3.针对时延敏感的计算饥饿型业务,提出了基于迭代调整虚拟机频率和无线传输功率的绿色计算与通信协同方法,在保障用户应用执行时延的同时,实现了系统能耗最小化。本文首先通过虚拟化技术,在F-RAN无线云中心和雾节点里均形成虚拟机来完成数据应用级处理过程中的数据通信处理和应用级处理功能需求,以实现无线云中心和雾节点间的并行计算,同时减轻传输网络负担;然后,根据计算饥饿型业务数据传输量和计算量已知的特点,并以用户的应用执行时延为基础,将计算和通信资源转换到统一的时间维度建立二者间的转换模型;最后,结合虚拟机频率调整和无线传输功率分配方法,灵活配置网络中的计算和通信资源,从而在保障用户应用执行时延的条件下最小化了系统能耗。仿真结果表明,所提出的方法不仅能改善最小可支持的应用执行时延,还能在满足应用执行时延需求时有效降低系统能耗。