在車載云計算中通常利用云服務(wù)器或者其它高性能汽車為資源受限的汽車提供計算卸載服務(wù),但是汽車與宏基站的低傳輸速率會導致任務(wù)完成時間增加,待處理任務(wù)數(shù)目和計算量的增加可能造成云服務(wù)器負荷過載,如何降低日益增長的計算密集型任務(wù)的完成時間和減少云層負載成為了計算卸載中兩個亟待解決的問題。邊緣計算技術(shù)的推廣為解決這兩個問題提供了新思路。靜態(tài)環(huán)境下,因為邊緣服務(wù)器更加靠近汽車終端,所以增加邊緣層可有效地提升用戶體驗感和降低云層負載。處于行車狀態(tài)時,汽車運動造成的通信環(huán)境動態(tài)變化會導致任務(wù)完成時間增加,如何降低汽車運動對計算卸載的影響是本文的研究重點。本文針對車載邊緣計算環(huán)境下的計算卸載和切換進行了理論研究和實驗仿真。首先在靜態(tài)環(huán)境中對比了卸載至邊緣、卸載至云以及本地執(zhí)行的任務(wù)通信、執(zhí)行和完成時間,并基于自適應(yīng)卸載算法討論了不同類型的任務(wù)三種執(zhí)行方案的優(yōu)劣。其次針對汽車行車狀態(tài)下,提出了基于計算切換的計算卸載算法來降低運動對計算卸載帶來的任務(wù)完成時間增加等消極影響。最后本文提出了一種適用于路徑可預(yù)測情況下基于貪心的卸載算法,進一步縮短了任務(wù)完成時間。本次研究采用任務(wù)的本地執(zhí)行比例、邊緣執(zhí)行比例、云端... 

【文章來源】：云南大學云南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

現(xiàn)C體系架構(gòu)

任務(wù)請求的不同分層分屬性的部署。兩者的結(jié)合為提升丨Ｔ提供了有效的解決方案。??數(shù)據(jù)邊緣緩存??邊緣緩存是實現(xiàn)ＭＥＣ服務(wù)本地化的重要方式和應(yīng)用。數(shù)據(jù)先將用戶請求的資源緩存在邊緣服務(wù)器上，使得本地用戶在圍內(nèi)時能夠更加快速地獲取所需資源。??軟件定義網(wǎng)絡(luò)??［２７］對軟件定義計算（Ｓｏｆｔｗａｒｅ?Ｄｅｆｉｎｅｄ?Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，?ＳＤＣ）ＳＤＣ的概念來源于ＳＤＮ，?ＳＤＮ是一種５Ｇ的支持技術(shù)。ＳＤＮ實體來實現(xiàn)控制功能，以實現(xiàn)推動網(wǎng)絡(luò)的軟件化的目的。同現(xiàn)計算的軟件化，在車載任務(wù)卸載中就是基于軟件的實體來功能，基于ＳＤＮ技術(shù)實現(xiàn)了控制與轉(zhuǎn)發(fā)的解耦。基于ＳＤＮ２．２。??

Ａ南人學（學術(shù)）碩Ｉ：學位論文??分為局部和全局兩層，雖然局部控制層不如全局控制層的控制覆蓋部控制層能分擔全局控制層的負擔，減少控制的延遲，降低了單險，本文參考文獻［２８］提出的ＳＤＮｉ－ＭＥＣ的控制架構(gòu)來實現(xiàn)管理的目的。??、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)??獻［２９］中提到了一種適用于ＭＥＣ的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)，使用該網(wǎng)關(guān)可以時，旨在利用該網(wǎng)關(guān)實現(xiàn)提高用戶體驗質(zhì)量（Ｑｕａｌｉｔｙ?ｏｆ?Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ，，下圖２．３展示了利用物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)來進行任務(wù)和資源的匹配。??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]車載邊緣計算環(huán)境中的任務(wù)卸載決策和優(yōu)化[J]. 李波,黃鑫,牛力,薛端,白晨青.  微電子學與計算機. 2019(02)
[2]車載自組織網(wǎng)絡(luò)下車輛移動模型仿真測試研究[J]. 張文都,喬雅.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2018(11)
[3]基于DTN的車載云計算卸載算法[J]. 李波,黃鑫,薛端,侯嚴嚴,裴以建.  云南大學學報(自然科學版). 2018(02)
[4]相對最小執(zhí)行時間方差的云計算任務(wù)調(diào)度算法[J]. 李水泉,鄧泓.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2018(07)
[5]車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的4G和DSRC異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)切換機制研究[J]. 鄭繼亭,胡錦超,李珺.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2018(01)
[6]基于Docker的虛擬化技術(shù)研究[J]. 郭甲戌,胡曉勤.  網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用. 2017(10)
[7]車載邊緣計算中基于信譽值的計算卸載方法研究[J]. 吳振銓,黃旭民,余榮,何昭水.  計算機應(yīng)用研究. 2018(09)
[8]基于OBU與NFC充值的ETC系統(tǒng)設(shè)計[J]. 姚倩,林曉宇,侯筱婷,王麗.  控制工程. 2017(05)
[9]面向云計算的任務(wù)分類方法[J]. 陳廷偉,周山杰,秦明達.  計算機應(yīng)用. 2012(10)

碩士論文
[1]車載云計算中基于預(yù)測的最小完成時間算法的研究[D]. 曹新立.云南大學 2015
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其優(yōu)化算法的汽車車速預(yù)測[D]. 謝浩.重慶大學 2014
[3]優(yōu)化應(yīng)用提供商成本的混合云調(diào)度模型與算法研究[D]. 鄧達.復(fù)旦大學 2014



本文編號：2983826