【摘 要】
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移动通信技术的飞速发展,便携式移动终端的普及,以及新型交互式移动应用程序的涌现,无一不促使了数据流量的激增,进而给网络的带宽和延迟带来了巨大的挑战。多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)形成了一个新的生态系统,它可以在无线网络边缘提供存储和计算资源等,将云计算能力迁移到离移动终端用户更近的网络边缘,它是5G体系结构中的一个重要组件,能够支持各种需要超低延迟
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移动通信技术的飞速发展,便携式移动终端的普及,以及新型交互式移动应用程序的涌现,无一不促使了数据流量的激增,进而给网络的带宽和延迟带来了巨大的挑战。多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)形成了一个新的生态系统,它可以在无线网络边缘提供存储和计算资源等,将云计算能力迁移到离移动终端用户更近的网络边缘,它是5G体系结构中的一个重要组件,能够支持各种需要超低延迟的创新应用程序和服务。本文基于多接入边缘计算进行业务资源优化问题的研究,首先设计了一套支持4GLTE和WLAN融合网络的多接入边缘计算平台,部署了基于数据平面开发套件(Data Plane Development Kit,DPDK)的网络数据平面流量透传和重定向服务,接着针对视频流码率自适应场景提出了边缘辅助的智能优化方案,最后研究了基于边缘计算的异构网络视频流带宽资源管理方案。论文的主要工作包括:一、多接入边缘计算平台的设计和实现。本文结合欧洲电信标准化协会(European Telecommunications Standards Institute,ETSI)关于多接入边缘计算的白皮书等相关内容,设计了支持4G LTE和WLAN的多接入边缘计算平台,通过部署基于DPDK的边缘计算路由子系统实现了 4G LTE和WLAN异构网络下的流量透传及重定向服务,最后对平台进行了性能测试,测试结果显示了所实现的多接入边缘计算平台的良好性能。二、基于边缘计算的智能视频流码率自适应的研究。考虑到纯客户端自适应方案具有缺乏对无线网络状况的动态感知等局限性,本文采用边缘辅助的智能自适应视频流方案,利用边缘计算平台的网络能力开放优势,采用深度强化学习技术,根据无线接入侧(Radio Access Network,RAN)上下文信息以及每个客户端的播放参数例如缓冲区状态等来学习码率自适应策略,从而提高用户的体验质量(Quality of Experience,QoE)。实验结果显示所提方案的用户体验质量指标分别比基于速率的自适应方案、基于缓冲区的自适应方案和基于dash.js开源客户端的自适应方案提高20%,15%和14%。三、基于边缘计算的异构网络视频流带宽管理的研究。由于带宽受限,多个用户同时进行视频请求时容易产生竞争行为。对于纯客户端自适应方案,由于多用户间缺乏协调,其公平性问题更加难以保障。本文提出了一种基于边缘计算的视频流带宽管理方案,考虑在LTE和WLAN异构网络边缘进行多用户视频流会话的带宽管理,该方案采用启发式策略,通过对网络资源的融合利用和合理分配,为用户提供网络选择以及带宽分配方案,试图找到视频流性能、公平性和带宽效率之间的最佳平衡。本文通过算法仿真和实际工程实验验证了该方案可以有效提高公平性,减少多用户间带宽恶性竞争行为的发生,改善服务质量(Quality of Service,QoS)。
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