【摘要】：移動(dòng)邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing,MEC)利用部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣的云節(jié)點(diǎn)就近為用戶設(shè)備提供計(jì)算和存儲(chǔ)服務(wù),使得信息可以在邊緣產(chǎn)生在邊緣處理。與傳統(tǒng)使用數(shù)據(jù)中心提供服務(wù)的移動(dòng)云計(jì)算(Mobile Cloud Computing,MCC)相比,其具備如下幾點(diǎn)優(yōu)勢(shì):第一,MEC服務(wù)器部署在用戶附近,極大地減少了MCC中用戶與數(shù)據(jù)中心之間的傳輸延遲,因而能夠部署實(shí)時(shí)業(yè)務(wù);第二,MEC的服務(wù)器是完全分布式部署的,避免了將網(wǎng)絡(luò)邊緣生產(chǎn)的海量信息傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心,減少了對(duì)核心網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的沉重負(fù)擔(dān);第三,MEC更加靠近用戶,可以收集終端用戶的實(shí)時(shí)信息如行為,位置及環(huán)境信息,從而為用戶提供更優(yōu)質(zhì)服務(wù)。因此,MEC可以為用戶設(shè)備提供低延遲計(jì)算上載服務(wù),協(xié)助實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)邊緣海量數(shù)據(jù)的收集,根據(jù)環(huán)境信息進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,是解決信息的分布式采集與中心化處理之間愈發(fā)突出的矛盾、實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)愿景的關(guān)鍵技術(shù)之一�；谝陨显�,MEC近年來引起了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。本文研究了功率受限情況下MEC系統(tǒng)中計(jì)算上載和資源調(diào)度方法,并分析了MEC協(xié)助下移動(dòng)用戶的端到端(Peer-to-Peer,P2P)通信過程。一方面,在現(xiàn)有MEC理論中,基于任務(wù)的計(jì)算上載很好的實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)設(shè)備能量消耗與處理延遲之間的權(quán)衡,然而卻沒有重點(diǎn)考慮移動(dòng)設(shè)備普遍電池供能導(dǎo)致的可用功率有限的問題。另一方面,基于任務(wù)的計(jì)算上載需要控制器充分了解任務(wù)細(xì)節(jié),這不能適應(yīng)IoT網(wǎng)絡(luò)中任務(wù)的隨機(jī)到達(dá)和實(shí)時(shí)處理的低延遲要求。因此,我們需要量化描述MEC系統(tǒng)中用戶的可用計(jì)算資源,從而為低延遲業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)資源預(yù)留。此外,除了可以增強(qiáng)移動(dòng)設(shè)備的計(jì)算能力,MEC理論還可以用來提升移動(dòng)設(shè)備的通信能力。本文的研究?jī)?nèi)容主要分為三個(gè)部分,分別針對(duì)單用戶MEC系統(tǒng),多用戶MEC系統(tǒng)和MEC協(xié)助的計(jì)算中繼系統(tǒng)展開研究,每個(gè)部分包含若干研究點(diǎn)。本文的主要貢獻(xiàn)如下:(1)考慮功率受限單用戶MEC系統(tǒng)中計(jì)算上載問題。首先,本文構(gòu)建了用戶設(shè)備的本地計(jì)算模塊和通信模塊的數(shù)學(xué)模型。然后,對(duì)于部分可分任務(wù),本文通過最小化任務(wù)處理延時(shí)得到了最優(yōu)功率分配和任務(wù)上載策略。對(duì)于比特可分任務(wù),本文推導(dǎo)了用戶可用計(jì)算能力(APC)的閉式表達(dá),接著在可用功率和計(jì)算資源約束下最大化用戶APC,分析了不同約束條件下的功率分配最優(yōu)解。分析結(jié)果表明,MEC利用計(jì)算上載可以為移動(dòng)用戶提供豐富的可用計(jì)算資源,大大增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)邊緣的信息處理能力。(2)將功率受限單用戶MEC系統(tǒng)中的結(jié)論推廣到多用戶MEC系統(tǒng)中,考慮多用戶的計(jì)算上載和通信資源調(diào)度問題。通過最大化系統(tǒng)效用函數(shù),本工作推導(dǎo)了多用戶MEC系統(tǒng)中功率分配和子載波分配準(zhǔn)則,并基于這些分配準(zhǔn)則給出了具體的資源分配算法。然后,本文基于用戶APC給出了系統(tǒng)計(jì)算能效的表達(dá),推導(dǎo)了系統(tǒng)計(jì)算能效最優(yōu)的資源分配方法。本研究為多用戶MEC系統(tǒng)的部署提供了基于用戶APC的資源調(diào)度策略,更加適用于實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)部署和計(jì)算資源預(yù)留。(3)利用MEC服務(wù)器的計(jì)算能力通過數(shù)據(jù)再壓縮,提升P2P通信中未壓縮數(shù)據(jù)的吞吐量。首先,本文建立了計(jì)算中繼(Computation Relaying)的基本數(shù)學(xué)模型,構(gòu)建該模型關(guān)于能量和時(shí)間的代價(jià)函數(shù)。然后,通過最小化計(jì)算中繼系統(tǒng)的代價(jià)函數(shù),推導(dǎo)了最優(yōu)傳輸和壓縮策略,并與傳統(tǒng)P2P通信系統(tǒng)中最優(yōu)傳輸策略進(jìn)行對(duì)比�；谏鲜鰞蓚�(gè)系統(tǒng)的成本差異,本文分析了某一用戶的計(jì)算或通信容量極度缺乏的幾種特殊情況。研究證明,計(jì)算中繼模型可以使能無線網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用層之間的協(xié)作,從而優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能,改善用戶體驗(yàn)。
【圖文】：

１．２研究現(xiàn)狀逡逑１．２．１現(xiàn)狀概述逡逑目前，學(xué)術(shù)界有很多ＭＥＣ理論的研宄［１７＿２１］，圖１．２概括了一些主要研宄熱逡逑點(diǎn)。首先，，ＥＴＳＩ在白皮書中給出了邋ＭＥＣ平臺(tái)的參考架構(gòu)［２２］。在該架構(gòu)中，每個(gè)逡逑邊緣服務(wù)器包括主機(jī)設(shè)施和應(yīng)用平臺(tái)兩部分，其中主機(jī)設(shè)施包括硬件平臺(tái)（比如逡逑計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)資源）和ＭＥＣ虛擬層，而應(yīng)用平臺(tái)包括ＭＥＣ虛擬化管理器、逡逑服務(wù)控制器、ＭＥＣ提供的應(yīng)用服務(wù)以及安全與隱私管理。另外，ＥＴＳＩ給出的典逡逑型ＭＥＣ應(yīng)用場(chǎng)景包括視頻流分析服務(wù)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)服務(wù)、ＩｏＴ應(yīng)用、車聯(lián)網(wǎng)等［２３］。逡逑從部署上來看，ＭＥＣ網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)［２？５１，部署位置選擇％＿２８１，部署密度［２９＿３Ｇ］都逡逑５逡逑

從用戶角度來看，ＭＥＣ的作用就是通過計(jì)算上載降低移動(dòng)設(shè)備的能耗，從逡逑而加速任務(wù)計(jì)算過程。這里的核心問題就是如何判斷是否上載一個(gè)計(jì)算任務(wù)，或逡逑者將多少任務(wù)量上傳［１４］。因此，如圖１．３所示，任務(wù)的上載結(jié)果被分為如下幾種逡逑情形：逡逑（１）
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP393.09

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1 秦e

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