面向边缘计算的车载网络高效调度机制研究

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随着移动通信和互联网的快速发展,VANET已成为城市智能交通系统中一个不可或缺的部分,在交通调度、流量监控、危险预警、车载信息交互等领域拥有着广泛的应用场景。当前,大城市的交通拥堵问题日益严重,给社会造成了巨大的经济损失,且产生了严重的环境污染。因此,如何利用VANET车间通信的特点,设计有效的交通拥塞调度机制来缓解交通拥堵状况,是当前的研究热点之一。同时,由于车辆自身计算资源的受限,当车辆产生大量任务需要处理时,如何利用VANET进行高效的任务卸载策略,来降低任务的平均响应延迟,给用户提供低延迟高质量的服务,也是一个迫切需要解决的问题。针对以上问题,本文通过将VANET与边缘计算进行结合,充分利用边缘计算低延时和实时决策的特点,研究了面向边缘计算的车载网络高效调度机制。本文完成的主要工作如下:(1)本文提出了一种面向边缘计算的交通拥塞高效调度机制(ETCS),用于快速解决因车辆交通事故产生的拥堵。在该机制中,本文设计了一种三层次系统结构,将主要的计算任务放在边缘计算层中RSU处进行,以降低系统响应延迟。然后设计了一种主动检测和分发交通事故的方法,每当事故发生时,事故车辆会立即生成包含事故地点信息的警报消息,发送给附近RSU来进行车辆拥塞预判,提高了拥塞处理的响应效率。在此基础上,为了给拥堵区域的车辆计算新的替代路线,本文设计了一种基于概率选择函数的重路由算法。该算法能够从k条备选路径中替车辆择优选取新路线,既降低了拥堵转移的可能性,也优化了整体道路交通网络的拥塞状况。最后,在OMNeT++仿真平台上验证了该机制能够有效降低车辆平均行驶时间、燃料消耗、CO2排放量。(2)本文提出了一种端边协同任务卸载机制(TCTO),充分调用了车辆自身的处理能力和边缘端的计算能力,以降低任务卸载的平均响应延迟。在该工作中,本文分别为车辆端和边缘端的计算和通信开销进行建模,并建立了最小化任务卸载平均响应延迟的数学模型。在此基础上,通过理论分析,将求解目标转化为二分图的最佳完美匹配问题,接着设计了一种基于dinic方法的二分匹配算法(DBM)来进行问题求解。实验结果表明,本文提出的TCTO机制在最小化任务响应延迟方面,取得了良好的效果。
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