【摘 要】
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移动通信技术与无线接入业务的快速发展共同驱动着移动边缘计算技术的演进,由异构节点组成的无线通信网络可为移动终端提供泛在异构无线接入环境。由于WiFi网络被广泛部署并提供着高传输速率,使用蜂窝-WiFi网络联合管理有限的移动终端计算资源和蜂窝移动网络通信资源逐渐成为一种经济有效的方案,WiFi接入点和基站具备的计算和存储单元允许移动终端将庞杂的应用程序进行任务卸载及服务缓存,有效避免计算任务的重复卸
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移动通信技术与无线接入业务的快速发展共同驱动着移动边缘计算技术的演进,由异构节点组成的无线通信网络可为移动终端提供泛在异构无线接入环境。由于WiFi网络被广泛部署并提供着高传输速率,使用蜂窝-WiFi网络联合管理有限的移动终端计算资源和蜂窝移动网络通信资源逐渐成为一种经济有效的方案,WiFi接入点和基站具备的计算和存储单元允许移动终端将庞杂的应用程序进行任务卸载及服务缓存,有效避免计算任务的重复卸载,缓解蜂窝网络中高负载下的计算任务卸载带来的网络拥塞问题,实现蜂窝-WiFi网络与移动终端的协作配合,降低移动终端的计算任务处理开销,满足用户对服务质量的要求,提高整体网络系统的性能效用。现有工作中针对蜂窝-WiFi网络协作式资源调度方案相关研究较为少,为此,本文重点关注面向蜂窝-WiFi异构无线网络下移动边缘计算的联合资源管理问题,主要研究内容包括:（1）提出了一种新型的WiFi网络与蜂窝网络联合计算任务卸载方案,以达到最小化移动终端计算任务处理时延和处理能耗的目的。该方案在建模中考虑了 WiFi网络终端接入优先级,并引入平衡因子来衡量计算任务处理时延和处理能耗之间的优化权重。为了有效求解计算任务卸载策略中的非凸优化问题,本文提出了一种基于线性规划与交替最优化的迭代算法。最后,仿真结果表明,本文提出的卸载方案可以有效地提高整体系统性能,与已有研究方案相比,时延与能耗的联合增益平均提高20-40%。（2）提出了一种基于蜂窝-WiFi网络协作的应用服务缓存放置策略,在保证终端任务处理时延要求的前提下,建立以最小化计算任务处理过程中终端运行耗能为目标的信道接入、计算任务卸载、服务缓存决策联合优化模型,保障用户的应用使用体验。为了解决该模型的混合整数非线性优化问题,本文提出了一种基于交替优化技术与分支定界算法的迭代算法。最后设计了相应的数值仿真验证实验,结果表明本文提出的优化方案在各种场景下都能大幅降低移动终端运行能耗,并与现有研究中的方案相比,能耗下降率高10%-26%。本文所提出的异构无线接入环境下移动边缘计算联合资源管理方案对移动终端的计算任务处理时延和运行能耗方面均有显著优化效果,研究成果可为移动边缘计算领域的相关研究提供理论参考。
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