【摘 要】
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云计算具有强大计算能力,可以处理自动驾驶中全局路径规划等需要消耗大量计算资源的车辆流量。但是由于传输时延的引入,云计算无法对模型学习、局部路径规划等需要实时决策的车辆流量进行及时决策。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)由于靠近车辆终端,可提供低时延、位置感知的服务。因此,在自动驾驶决策中引入MEC,通过边缘计算与云计算互相协作,对车辆流量进行分级决策。在自动驾驶的分
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云计算具有强大计算能力,可以处理自动驾驶中全局路径规划等需要消耗大量计算资源的车辆流量。但是由于传输时延的引入,云计算无法对模型学习、局部路径规划等需要实时决策的车辆流量进行及时决策。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)由于靠近车辆终端,可提供低时延、位置感知的服务。因此,在自动驾驶决策中引入MEC,通过边缘计算与云计算互相协作,对车辆流量进行分级决策。在自动驾驶的分级决策系统中,如何在网络边缘与云端按需合理分配车辆流量,以及如何在传输网络统一调度流量,保障分级决策系统的低时延与高效性,是亟待研究的课题。为在边缘计算与云计算间合理分配车辆流量,本文基于自动驾驶的边缘-云网络架构中的时延与能耗,构建了流量分配模型。并提出一种基于内点法的低复杂度车辆流量分配算法对问题求解,获得了车辆流量在网络边缘与云端的分配方法,实现对车辆流量的差异化服务,提高网络资源利用率。为有效调度传输网络中的车辆流量,提高网络能效,本文对传输网络的流量分发问题进行建模,提出了一种基于OF交换机休眠的高效流量调度算法,通过软件定义网络(Software Defined Network,SDN)控制器对传输网络的流量进行合理调度,将利用率低或空闲的OF交换机转入休眠状态,降低流量传输时延,提高传输网络的能效。
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