【摘 要】
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随着5G通信技术的高速发展和智能终端设备的广泛普及,爆发式增长的数据以及日益多样化的服务场景,对数据传输和信息处理的实时性、安全性提出了更高的要求。移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）将资源下沉到终端设备附近,大大提高了边缘设备的计算和存储能力。然而,由于用户的移动性,导致同一时间段不同区域数据访问流量差异较大,容易造成MEC服务器负载不均衡、热点区域网络信道拥塞等问
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随着5G通信技术的高速发展和智能终端设备的广泛普及,爆发式增长的数据以及日益多样化的服务场景,对数据传输和信息处理的实时性、安全性提出了更高的要求。移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）将资源下沉到终端设备附近,大大提高了边缘设备的计算和存储能力。然而,由于用户的移动性,导致同一时间段不同区域数据访问流量差异较大,容易造成MEC服务器负载不均衡、热点区域网络信道拥塞等问题,影响用户的服务体验。并且受限于MEC有限的通信能力、计算资源及存储容量,如何根据用户的实时位置信息快速、高效、合理地进行边缘服务计算卸载,成为MEC网络中待解决的关键问题。针对现存在的研究问题,本文展开了以下两个方面研究:1.针对计算资源受限的车载终端设备难以实时处理大量的计算需求以及车辆移动性造成网络拓扑结构频繁变化导致数据传输失败等一系列问题,本文提出了一种基于软件定义网络（Software Defined Network,SDN）和网络功能虚拟化技术（Network Functions Virtualization,NFV）的车载任务卸载优化方案。通过考虑车辆移动性、路侧单元（Road Side Unit,RSU）覆盖范围、车辆优先级来进行卸载决策和资源分配,以减少时延。然后提出了一种基于差分自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA）的资源预测调度方案,根据历史车流量预测来调度闲置的计算资源,达到降低延迟,提高用户服务质量的目的。2.由于MEC网络的渗透率和覆盖率相对较低,难以保证所有用户群体的大规模连接需求。此外用户移动性与边缘节点和移动设备之间的网络连接密切相关,当移动用户向附近的服务器提交计算密集型任务时,一旦离开了边缘服务器覆盖范围,传输的任务将会失败;当用户在MEC处理完成之前离开区域时,又增加了迁移开销,用户频繁的移动性导致计算卸载的过程并不顺利。因此,本文构建了基于用户移动性的边缘网络环境,综合考虑能耗、时延、计算资源成本和迁移成本的开销,目标是最大化系统的效用。为了解决这个问题,提出了一种移动性感知的计算卸载和资源分配策略。该策略首先使用拉格朗日乘子法解决计算资源分配问题,在卸载决策方面,建立所有参与卸载决策的移动用户的博弈关系,将用户的效用函数表述为节省能耗和时延的收益,最后构造势函数,证明了博弈论模型中纳什均衡解的存在。仿真结果表明,本文所提出的算法能够有效提高系统效用值。
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