隨著汽車行業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,車載應(yīng)用的大幅度增長(zhǎng)為有限的車輛計(jì)算資源帶來(lái)了挑戰(zhàn)。車載設(shè)備的不斷更新,允許車輛與周圍服務(wù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行V2X（Vehicle-to-Everything）通信,因此將任務(wù)卸載至云服務(wù)器或者鄰近車輛進(jìn)行計(jì)算可以有效擴(kuò)展車聯(lián)網(wǎng)計(jì)算能力。然而,由于云服務(wù)器的遠(yuǎn)程部署容易導(dǎo)致時(shí)延抖動(dòng),無(wú)法滿足車聯(lián)網(wǎng)“低延時(shí)、高可靠性”的要求。移動(dòng)邊緣計(jì)算（Mobile Edge Computing,MEC）將云服務(wù)下沉至無(wú)線網(wǎng)絡(luò)邊緣,在靠近用戶的位置提供計(jì)算服務(wù),從而彌補(bǔ)了遠(yuǎn)程云計(jì)算所帶來(lái)延遲波動(dòng),可以有效提高用戶服務(wù)質(zhì)量。然而由于MEC服務(wù)器與車輛計(jì)算能力有限,海量的計(jì)算數(shù)據(jù)讓本就稀缺的網(wǎng)絡(luò)資源面臨沉重的壓力,嚴(yán)重影響車輛任務(wù)計(jì)算代價(jià)。因此,本文在基于MEC的車聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下,研究了如何為卸載任務(wù)選擇恰當(dāng)?shù)男遁d節(jié)點(diǎn)以及如何合理分配網(wǎng)絡(luò)內(nèi)通信、計(jì)算與緩存資源的問(wèn)題。本文的主要內(nèi)容概括如下:1.針對(duì)V2X場(chǎng)景下復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)與海量的計(jì)算數(shù)據(jù)為車聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的時(shí)延和能耗增加以及服務(wù)質(zhì)量下降的嚴(yán)峻問(wèn)題,構(gòu)建了MEC和軟件定義網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的車聯(lián)網(wǎng)絡(luò)框架。為了進(jìn)一步降低系統(tǒng)開(kāi)銷,提出一種聯(lián)合任務(wù)卸... 

【文章來(lái)源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 移動(dòng)邊緣計(jì)算研究現(xiàn)狀
        1.2.2 車聯(lián)網(wǎng)中基于MEC的技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 車聯(lián)網(wǎng)與MEC的技術(shù)概述
    2.1 V2X車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概述
        2.1.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及特點(diǎn)
        2.1.2 關(guān)鍵技術(shù)及特征
    2.2 MEC技術(shù)概述
        2.2.1 MEC系統(tǒng)架構(gòu)
        2.2.2 MEC應(yīng)用場(chǎng)景
    2.3 車聯(lián)網(wǎng)中基于MEC的任務(wù)卸載
        2.3.1 計(jì)算任務(wù)概述
        2.3.2 V2X計(jì)算任務(wù)卸載
    2.4 本章小結(jié)
第3章 SDN和 MEC架構(gòu)下V2X卸載與資源分配
    3.1 引言
    3.2 車聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下任務(wù)卸載問(wèn)題描述
        3.2.1 系統(tǒng)分析
        3.2.2 通信模型
        3.2.3 計(jì)算模型
        3.2.4 問(wèn)題描述
    3.3 卸載策略和資源分配方案
        3.3.1 基于AgglomerativeClustering層次聚類的通信模式選擇
        3.3.2 卸載博弈建模
        3.3.3 基于Q-learning的通信與計(jì)算資源分配
        3.3.4 納什均衡證明
        3.3.5 聯(lián)合優(yōu)化機(jī)制總結(jié)
    3.4 仿真驗(yàn)證與性能評(píng)估
    3.5 本章小結(jié)
第4章 車聯(lián)網(wǎng)中基于MEC的V2X協(xié)同緩存與資源分配
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)模型和問(wèn)題規(guī)劃
        4.2.0 系統(tǒng)分析
        4.2.1 通信模型
        4.2.2 計(jì)算模型
        4.2.3 緩存模型
        4.2.4 問(wèn)題形成
    4.3 V2X協(xié)同卸載與資源分配
        4.3.1 基于圖著色的信道分配
        4.3.2 計(jì)算資源分配
        4.3.3 緩存決策
        4.3.4 算法總結(jié)
    4.4 仿真分析
        4.4.1 仿真場(chǎng)景與參數(shù)分析
        4.4.2 仿真結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文工作總結(jié)
    5.2 研究工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果



本文編號(hào)：2957880