【摘 要】
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随着5G时代的到来,“万物互联”的大趋势正在兴起。跟随这一趋势而来的是终端设备的不断增加,这使得网络中的数据量产生了爆炸性的增长。同时,大部分终端设备上的应用对时间延迟极为敏感。这意味着传统的云计算技术已经很难满足越来越高的用户需求,边缘计算因此诞生。然而靠近设备的边缘服务器所提供的计算资源是有限的。因此,对任务传输和卸载策略进行进一步研究,降低传输时延、平衡边缘计算网络中的计算负载有着重要的意义
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随着5G时代的到来,“万物互联”的大趋势正在兴起。跟随这一趋势而来的是终端设备的不断增加,这使得网络中的数据量产生了爆炸性的增长。同时,大部分终端设备上的应用对时间延迟极为敏感。这意味着传统的云计算技术已经很难满足越来越高的用户需求,边缘计算因此诞生。然而靠近设备的边缘服务器所提供的计算资源是有限的。因此,对任务传输和卸载策略进行进一步研究,降低传输时延、平衡边缘计算网络中的计算负载有着重要的意义。本文将相干波束成形（Coherent Beamforming,CB）技术和串行干扰消除（Successive Interference Cancellation,SIC）技术引入边缘计算场景。CB技术可以扩大传输范围,避免多跳传输方式带来的时延;利用SIC技术,可以使基站同时接受多个信号。通过这种方式,设计了行之有效的无线传输策略和任务卸载策略。本文的主要工作如下:（1）研究了单基站多设备场景下的无线数据传输问题。在这一问题中,使用了CB技术与SIC技术。通过网络场景以及采用的技术相关特性得到约束条件,进而构建模型,并提出相应的优化问题。通过设计基于贪婪策略的启发式算法,获得了设备使用固定CB传输功率时,在所有时间片内的传输情况,得到了问题的初步可行解。在此基础上,提高CB传输功率,使设备获得更多的时间片进行传输,进一步提高了数据吞吐量,从而为后续的任务卸载做好先决性研究。（2）研究了异构边缘计算环境下,以提高任务完成率为目标的任务卸载问题。在此场景下,边缘设备使用CB技术,可以在所有边缘服务器中选择最为合适的服务器进行卸载;服务器使用SIC技术,降低了传输时延。通过获得任务上传,等待,计算等各部分时间的相关约束条件,构建系统模型。根据模型设计了启发式算法,使任务尽可能可以选择最合适的边缘服务器进行卸载。同时,任务在服务器上将依据自身的优先级来决定何时被执行,通过这种方式降低所有任务的平均等待时间。通过这一方式得到的传输策略,经实验证明,大大提高任务完成率,降低了任务完成时延。综上所述,本文提出的任务传输策略以及任务卸载策略都有着不错的效果,很好的降低了传输时延,提高了任务完成率。同时,这两种策略尚有一定的提升空间,未来可以进行进一步的研究。
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