【摘 要】
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随着计算机、通信和智能汽车技术的融合,汽车网络领域的研究达到了新的发展水平。大量智能汽车品牌间的市场竞争是促进汽车网络向着智能化、自动化和安全化演进的直接原因。该网络具体可以分为车辆自组网和车联网(InternetofVehicles,IoV),区别于自组网中车与车、车与基础设施连接的单一模式,车联网的重点是整合车、物、人和环境,形成更庞大的网络,旨在为道路安全、智能交通管理、实时信息和数据共享提
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随着计算机、通信和智能汽车技术的融合,汽车网络领域的研究达到了新的发展水平。大量智能汽车品牌间的市场竞争是促进汽车网络向着智能化、自动化和安全化演进的直接原因。该网络具体可以分为车辆自组网和车联网(InternetofVehicles,IoV),区别于自组网中车与车、车与基础设施连接的单一模式,车联网的重点是整合车、物、人和环境,形成更庞大的网络,旨在为道路安全、智能交通管理、实时信息和数据共享提供服务。在车联网发展过程中,催生了大量新兴应用的出现,这些应用往往对计算资源和处理时延有更严格的要求,现有的云计算已难以满足新兴应用的需求。如何解决车联网中资源不足的问题,成为车联网计算卸载面临的重要挑战。目前,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是将计算和服务能力添加到路侧单元的关键车辆连接技术,研究人员将MEC技术引入车联网中解决上述问题。作为第五代移动通信技术(The 5th Generation Mobile Communication Technology,5G)引入的架构之一,移动边缘计算能满足呈指数级增长的计算要求,且以其更高效、更智能、更灵活等优势,极好的适应车辆网络场景。但是,对于边缘计算来说,车联网的移动性和动态网络拓扑特性导致智能汽车面临连接、服务易中断的诸多限制。其次,MEC服务器的计算能力不是无限的,如何提高MEC服务器的可扩展性,为更多智能车辆提供服务也是一个挑战。因此,在特定场景中,分析资源管理和车辆终端移动性后建立模型,并制定一系列MEC策略或专门的技术方案来适配车联网值得深入研究。针对上述问题,本文从支持MEC服务的汽车网络角度出发,通过分析计算资源匮乏的车联网场景,提出了基于多中继协作的计算卸载策略来优化高速移动用户的任务处理时延,提高服务连续性,本文的主要工作内容如下:第一,针对MEC服务器计算能力有限的问题,提出了基于多中继协作的计算任务卸载策略来优化车联网中任务卸载过程。在车联网计算卸载模型中,特别是在目前车联网的可扩展性较低的情况下,通过辅助中继车辆的联合调度,首先提出了一个优化方法,将本区域难以得到计算资源的多个任务,预卸载到资源丰富的MEC服务器,降低传输和计算的综合时延。由于所得到的组合优化问题过于复杂,难以求解,随后设计了一种高效的低复杂度算法。此外,研究表明本文提出的计算转移策略的有效性,它在多MEC服务器间实现负载均衡,使车联网可扩展性低的情况得到缓解。最后,仿真结果表明,本文提出的方案,优化了任务计算效率和卸载时间。第二,针对车联网中计算卸载密集场景下计算任务的复杂特性,提出了一种基于缓存增强的中继卸载策略,降低重复性任务对MEC设备的资源消耗和任务处理时延。首先,通过分析该场景下多终端的计算任务特征值,将流行度高的计算任务结果缓存到MEC服务器中,并根据任务内容分类存储任务特征值。智能车对未缓存计算结果的任务进行卸载、计算、回传,而对已缓存的内容只需完成特征值判断和数据下载。随后,根据缓存能力和计算能力的相对关系,分析得到最佳的MEC服务器参数信息。在此基础上,本文提出了缓存增强的车辆任务计算卸载策略,来优化车辆网络中所有任务处理的总时延。此外,根据定价策略与资源的相对关系,设计一种协同调度算法辅助汽车判决何时获取MEC辅助。最后,仿真结果表明该策略能有效降低计算卸载时延。
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