【摘 要】
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随着无线通信技术、车载计算和人工智能的不断发展,汽车的性能和智能水平也在迅速提升,这些趋势为车联网的进一步发展提供了推动力,但是,传统车联网难以支持延迟敏感、对带宽要求高和计算密集型的新型车载应用。为了实现车联网的高效运作,多接入边缘计算（Multi-Access Edge Computing,MEC）被引入了车联网,其能够就近提供高带宽、低延迟、高安全性、高可靠性的服务,成为近年来车联网领域内的
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随着无线通信技术、车载计算和人工智能的不断发展,汽车的性能和智能水平也在迅速提升,这些趋势为车联网的进一步发展提供了推动力,但是,传统车联网难以支持延迟敏感、对带宽要求高和计算密集型的新型车载应用。为了实现车联网的高效运作,多接入边缘计算（Multi-Access Edge Computing,MEC）被引入了车联网,其能够就近提供高带宽、低延迟、高安全性、高可靠性的服务,成为近年来车联网领域内的研究热点。然而,在实际的应用场景中,存在着用户分布不均匀和任务具有异构性的问题,此外,不同边缘设备和远端云的计算能力、存储和带宽资源往往是有限的且不是完全相同的。不当的任务分配和调度会限制MEC系统时延性能的提升,同时也不利于系统的负载均衡,不当的功率资源分配则会导致系统的高功耗和资源浪费。因此,进行合理的MEC任务调度和功率分配显得至关重要。为了解决这两方面问题,本文进行了以下研究:（1）针对车联网场景中MEC任务调度问题,本文考虑了多基站多用户的车联网场景,在问题建模过程中,引入了远端云计算和多接入边缘计算的合作范式,完善了MEC三层网络结构中的智能服务交付流程。并将深度强化学习引入到MEC任务调度问题中,提出了一种基于近端策略优化（Proximal Policy Optimization,PPO）的任务调度算法,此算法旨在任务计算阶段对车辆用户的时延进行优化。仿真实验表明,在系统计算资源不同且分布不均匀的情况下,本文提出的任务调度算法不仅能够显著提升系统的时延性能,而且其运行时间短,可以在车联网场景中实现毫秒级的决策。（2）针对车辆用户的功率分配问题,本文将5G网络中的非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）技术应用于MEC系统中,提出了一种基于自适应协方差矩阵进化策略（Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy,CMA-ES）的功率分配算法。此算法旨在上行传输环节对车辆用户的时延进行优化,此环节分为两个阶段,首先要对用户进行NOMA分簇,然后再对每簇中的用户进行功率分配。仿真实验表明,在车辆用户数不同和车辆最大上传功率不同的情况下,本文提出的功率分配算法在车辆任务传输阶段的加权时延和总时延方面均有着显著的优化性能。
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