【摘 要】
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移动边缘计算（Mobile edge computing,MEC）通过将计算任务卸载至边缘服务器,降低网络负荷,减少传输时延,提升用户服务体验。因此,MEC受到了业界的广泛关注,并成为5G的关键技术之一。资源分配作为MEC的主要研究问题,在提升能量效率、缩短任务时延和节约成本方面具有非常重大的研究意义。在5G网络中,存在着大量具有丰富计算资源或通信资源的移动设备,因此,每个设备都可能被一些具有闲置
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移动边缘计算（Mobile edge computing,MEC）通过将计算任务卸载至边缘服务器,降低网络负荷,减少传输时延,提升用户服务体验。因此,MEC受到了业界的广泛关注,并成为5G的关键技术之一。资源分配作为MEC的主要研究问题,在提升能量效率、缩短任务时延和节约成本方面具有非常重大的研究意义。在5G网络中,存在着大量具有丰富计算资源或通信资源的移动设备,因此,每个设备都可能被一些具有闲置资源的设备包围。然而,当可用的通信和计算资源在节点上分布不均时,如何充分利用闲置资源是解决MEC系统中资源不平衡问题的有效途径,而这在以前的研究中基本上被忽视了。为此,本文提出一种基于合同的协作计算和通信资源共享策略。与以往基于货币交换的模型不同,本文提出的模型允许中继节点（Relay node,RN）贡献其通信资源,以换取使用源节点（Source transmitter,ST）的计算资源。因此,要实现协作资源共享,关键在于如何为RN设计合同。由于缺乏RN的私有信息,这个问题具有很大的挑战性。本文的主要贡献如下:（1）单源点下基于合同的协作资源共享方法。首先考虑一个单ST和多RNs的MEC系统。RNs具有充足的通信资源,但缺乏计算能力,而ST的情况正好相反。为解决这一资源不平衡问题,提出了一种在完全和不完全信息场景下基于合同的协作计算和通信资源共享策略。ST提供了一个包含计算时间和中继功率的合同,RN转发ST的计算结果,换取对ST计算资源的使用。对于完全信息场景,本文推导出了最大化ST效用的最优合同,并证明了最优合同的存在性和唯一性。在ST不知道RNs的信道增益和中继成本等私有信息的情况下,进一步研究了在这种不完全信息下可行合同的特性,分析可行合同的充分必要条件,并提出了一种序列优化算法来获得最优合同。最后,通过仿真实验结果证明了合同的可行性和最优性。（2）多源点下基于匹配合合同的协作资源共享方法。进一步考虑一个多STs和多RNs的MEC系统。与单ST系统相比,在多STs场景中,能与RNs交互的ST不是唯一的,需要考虑STs之间的竞争问题;另一方面,不同的RNs与不同的STs交换资源会产生不同的效果,需要为每个RNs找到最佳的ST。为了解决上述问题,提出了基于匹配合同的协作资源共享方法。首先,将ST与RN之间的交互建模为学校与学生之间的匹配问题,通过构建STs和RNs的偏好列表,设计了能产生稳定匹配结果的迭代算法。之后,根据匹配结果,以其中一个ST为例,进一步分析可行合同的性质以及可行合同的充分必要条件,得到最优合同的设计方案。最后,通过仿真实验证明了匹配算法的稳定性,以及所设计合同的有效性。
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