【摘要】：隨著移動應(yīng)用的迅猛發(fā)展及云計(jì)算為移動用戶提供的服務(wù)支持越來越多,移動云計(jì)算(Mobile Cloud Computing,MCC)作為云計(jì)算和移動環(huán)境的集成而被引入。MCC將移動終端計(jì)算量和能耗密集的應(yīng)用通過移動互聯(lián)網(wǎng)卸載到云計(jì)算中心,有效降低終端能耗增強(qiáng)終端數(shù)據(jù)存儲能力,并延長終端電池壽命。作為第五代移動通信系統(tǒng)(The 5th Generation Mobile Networks,5G)中一項(xiàng)關(guān)鍵候選技術(shù),MCC已得到了廣泛的研究。但現(xiàn)有的研究成果還不夠全面,需要進(jìn)一步改善諸如帶寬、服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)、移動性管理、資源管理、時延和安全等方面的性能。很多關(guān)鍵性的問題諸如從用戶主觀體驗(yàn)角度提高云服務(wù)質(zhì)量、高效帶寬分配、使用微云來降低時延提高服務(wù)質(zhì)量、提供無縫移動云服務(wù)和通過分析移動用戶行為制定安全機(jī)制等需要解決。解決這些問題對今后5G具體方案實(shí)施和技術(shù)支持都具有非常重要的意義,也是本文選題的依據(jù)。本文將以MCC為切入點(diǎn),重點(diǎn)研究在動態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,終端性能、帶寬和應(yīng)用特性等方面的限制下多級別的資源管理和更細(xì)粒度管理操作等問題。本文主要研究內(nèi)容的詳細(xì)介紹如下:第一,針對兩層(云端-用戶端)MCC結(jié)構(gòu),研究基于用戶體驗(yàn)質(zhì)量(Quality of Experience,QoE)的網(wǎng)絡(luò)帶寬資源分配問題,提出一種在用戶端考慮頻譜效率和QoE,在云端考慮云服務(wù)提供商價格的兩階段斯坦克爾伯格算法。在保證系統(tǒng)性能和用戶QoE的前提下最大化網(wǎng)絡(luò)收益,并且平衡用戶端和云端的性能,找出最大化用戶端和云端收益的資源分配策略。分析用戶QoE以及多個云服務(wù)商提供的價格策略對系統(tǒng)性能的影響,并進(jìn)一步求出云服務(wù)提供商提出的價格的最大值和最小值,并通過仿真驗(yàn)證算法的正確性。第二,針對多層的MCC結(jié)構(gòu),研究基于微云的移動云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)計(jì)算資源、功率和帶寬資源分配問題,將用戶端,微云端和云服務(wù)提供商的資源分配問題建模為三階段斯坦克爾伯格博弈模型。在用戶端考慮移動用戶的功率和帶寬資源,在微云端考慮計(jì)算資源,在云服務(wù)提供商端考慮不同提供商之間的價格策略。設(shè)計(jì)最佳的帶寬和功率分配反應(yīng)函數(shù),最佳計(jì)算資源分配函數(shù)及最佳價格反應(yīng)函數(shù)。并研究三階段斯坦克爾伯格博弈的最佳納什均衡的存在性及價格的最大值和最小值,并通過仿真驗(yàn)證三階段斯坦克爾伯格博弈算法的有效性。第三,在MCC和超密集網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合考慮的情況下,將超密集網(wǎng)絡(luò)用戶如何根據(jù)自身性能和花費(fèi)來動態(tài)選擇微云的問題建模成演化博弈。將微云根據(jù)超密集網(wǎng)絡(luò)用戶的資源需求尋找最佳價格和帶寬分配策略問題建模成非合作博弈問題。在演化博弈模型中,證明演化博弈的穩(wěn)定性及唯一性。而且提出基于群演化博弈的迭代算法和基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的Q-learning迭代算法來得到均衡點(diǎn)。其中,基于Q-learning的算法可以使用戶根據(jù)歷史決策信息得到最佳演化納什均衡,解決在現(xiàn)實(shí)生活中建立群演化博弈管理中心困難的問題。第四,針對MCC網(wǎng)絡(luò)安全問題,研究用戶行為是非常重要的,因?yàn)樗鼈兪荕CC安全可靠運(yùn)行的基礎(chǔ)。用戶行為可以分為利他行為、自私行為和惡意行為。云服務(wù)提供商通過分析用戶行為評估用戶行為表現(xiàn),正確引導(dǎo)用戶行為,制定合理的資源管理機(jī)制,從而充分利用移動云計(jì)算有限資源。在本文中,基于用戶行為分析的MCC資源管理問題建模為動態(tài)貝葉斯博弈。具體來說,微云根據(jù)用戶的行為概率信息為用戶設(shè)置合理的資源價格來最大化自身效用。具有惡意行為的移動用戶可以根據(jù)自身的性能和成本動態(tài)調(diào)整資源需求策略。本文研究貝葉斯博弈納什均衡點(diǎn)的存在性,可以分別得到自私用戶和惡意用戶的最佳反應(yīng)資源分配函數(shù),從而得到貝葉斯博弈的納什均衡。
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP393.09
【圖文】：

１．２研究現(xiàn)狀逡逑１．２．１移動云計(jì)算技術(shù)研究進(jìn)展逡逑由于移動云計(jì)算技術(shù)結(jié)合了移動計(jì)算和云計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)，從而越來越受到學(xué)術(shù)界逡逑和工業(yè)界的關(guān)注。然而，在移動云計(jì)算領(lǐng)域，需要進(jìn)一步改善諸如資源管理、移動逡逑性管理、可訪問性、卸載、安全和隱私等方面的性能。下面將從以下六個方面介紹＇逡逑移動云計(jì)算技術(shù)的研宄進(jìn)展。逡逑１．移動云計(jì)算資源管理逡逑移動云計(jì)算的資源包含云計(jì)算資源，無線網(wǎng)絡(luò)資源和移動設(shè)備資源。移動云計(jì)逡逑算的資源管理就是對云計(jì)算資源，無線通信系統(tǒng)中的空中接口資源和移動設(shè)備資源逡逑的規(guī)劃和調(diào)度，包括云服務(wù)提供商計(jì)算資源的分配、云接入控制、無線網(wǎng)絡(luò)接入控逡逑制、信道分配、功率控制和移動用戶分配等［１３］［１４］［１５＿。目的是最有效地利用有限的逡逑資源，達(dá)到最大的網(wǎng)絡(luò)吞吐量，并且減少干擾和擁塞。干擾是由于無線信號的廣播逡逑

絡(luò)結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)高效帶寬分配并有效降低功耗。因此，有必要對移動云計(jì)算和超密逡逑集網(wǎng)絡(luò)結(jié)合而產(chǎn)生的問題進(jìn)行深入研究。逡逑４．移動云計(jì)算的安全問題：盡管存在很多文獻(xiàn)解決云安全、無線通信信道安全逡逑和移動用戶安全問題，但是對于移動云計(jì)算用戶來說，研究用戶行為相關(guān)的各類問逡逑題是至關(guān)重要的。移動云計(jì)算用戶行為可信非常重要，因?yàn)樗鼈兪且苿釉朴?jì)算安全逡逑可靠運(yùn)行的重要基礎(chǔ)。云服務(wù)提供商為用戶提供服務(wù)。用戶可以是合法的，也可能逡逑是惡意的。合法用戶致力于使用云服務(wù)提供商提供的服務(wù)來完成任務(wù)。惡意用戶總逡逑是試圖損害云服務(wù)提供商利益，降低整個系統(tǒng)性能，也干擾合法用戶。因此，有必逡逑要對用戶行為進(jìn)行分析。盡管目前已有一些研究，例如Ｃｈｅｎ等人［６２］探索ＭＣＣ用戶逡逑安全性，但他們假設(shè)用戶都是合法的而且沒有對用戶行為進(jìn)行分析。傳統(tǒng)的用戶識逡逑別和認(rèn)證已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足要求。進(jìn)一步的，基于用戶行為分析的移動云計(jì)算資源逡逑有效分配研宄是有必要而且必須的。隨著基于微云的ＭＣＣ市場發(fā)展，移動用戶可逡逑以輕松獲得云應(yīng)用服務(wù)。因此，有必要分析移動用戶的行為并且根據(jù)用戶行為有效逡逑分配系統(tǒng)資源，以最大限度地提高整個系統(tǒng)的性能。逡逑移動云計(jì)算動態(tài)載及管理機(jī)

本章節(jié)具體的研究內(nèi)容包括：逡逑１）為了提高ＭＣＣ網(wǎng)絡(luò)性能，提出了一種考慮用戶端的頻譜效率和ＱｏＥ，同時逡逑考慮云服務(wù)提供商端價格信息，能夠提升系統(tǒng)性能的多主多從斯坦克爾伯格算法。逡逑云服務(wù)提供商作為斯坦克爾伯格博弈的領(lǐng)導(dǎo)者，終端用戶作為斯坦克爾伯格博弈的逡逑跟隨者。在云服務(wù)提供商之間和終端用戶之間都構(gòu)成非合作博弈關(guān)系。逡逑２）在保證系統(tǒng)性能和用戶ＱｏＥ的前提下最大化網(wǎng)絡(luò)吞吐量，并且平衡終端用逡逑戶和云端的性能，找出最大化終端收益和云端收益時的資源分配策略。逡逑３）分析用戶ＱｏＥ以及多個云服務(wù)商提供的價格對系統(tǒng)性能的影響，并進(jìn)一步逡逑求出云服務(wù)提供商提出的價格的最大值和最小值，通過仿真驗(yàn)證算法正確性。逡逑４）分析并解釋了納什均衡的存在性和本文所提出的算法的收斂性。逡逑２．２系統(tǒng)模型和問題描述逡逑２．２．１系統(tǒng)模型逡逑

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本文編號：2759480