【摘 要】
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随着移动互联网和物联网的快速发展,智能终端设备的数量逐渐增多。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为一种将核心云功能下沉到网络边缘的技术,自提出就备受重视,迅速成为研究热点。无线Mesh网络(Wireless Mesh Network,WMN)作为一种有着良好发展前景的分布式网络,其Mesh客户端(Mesh Client,MC)的数量会不断增加,并产生大量的计算任务
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随着移动互联网和物联网的快速发展,智能终端设备的数量逐渐增多。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为一种将核心云功能下沉到网络边缘的技术,自提出就备受重视,迅速成为研究热点。无线Mesh网络(Wireless Mesh Network,WMN)作为一种有着良好发展前景的分布式网络,其Mesh客户端(Mesh Client,MC)的数量会不断增加,并产生大量的计算任务,现有的WMN难以满足未来业务对时延的要求。基于上述问题,本文提出将MEC应用到WMN中,为MC卸载的任务提供计算服务。由于移动边缘服务器(Mobile Edge Computing Server,MECS)的部署位置会影响WMN网络性能,故本文针对MECS在WMN中的部署位置选择问题展开研究,提出两种MECS部署方法。(1)考虑邻居节点数量及节点任务量对时延的影响,以此作为节点权重,采用分簇的思想,提出基于节点权重的MECS部署方法(Weight-Based MECS Placement,WBMP)。通过计算节点权重大小选择簇头Mesh网关(Mesh Gateway,MG)节点,作为MECS部署位置;根据跳数及MECS最大计算能力划分簇成员Mesh路由器(Mesh Router,MR)节点,确定MECS服务覆盖范围。利用遍历法求解后可以获取WMN拓扑中的MG节点及MECS部署位置。(2)考虑节点自身与转发计算任务量最大化,构建节点最大任务量模型,同时考虑MECS服务覆盖范围内的负载均衡问题,提出基于节点最大任务量的MECS部署方法(Maximum Tasks-Based MECS Placement,MTBMP)。以所有簇内簇成员MR节点数量与MR节点最大任务量乘积和作为目标函数值,通过遍历法求解目标函数值最大时对应的簇头MG节点组合,确定MG位置及MECS部署位置。MTBMP方法对WBMP方法的不足进行了改进,在分簇过程中避免因簇头MG节点选择顺序导致可能出现的簇成员MR节点分布不均现象。利用MATLAB软件进行仿真验证,仿真结果表明:与其它方法对比,本文提出的WBMP方法与MTBMP方法确定的MECS部署位置任务卸载处理所需的总时延均小于对比方法,且MTBMP方法的负载均衡性最好。本文提出的MECS部署方法能够有效地减少时延,提升WMN网络性能,使WMN更好的适应下一代通信业务。
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