隨著車聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,各種各樣的車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)層出不窮,然而這些服務(wù)對時(shí)延和計(jì)算的要求較高,單靠車輛自身的計(jì)算能力無法滿足這些要求。因此,為提高車聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算能力并降低車聯(lián)網(wǎng)中的傳輸時(shí)延,人們將移動(dòng)邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing,MEC)引入車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境,并展開了基于C-V2X的車聯(lián)網(wǎng)與MEC技術(shù)融合的相關(guān)研究。C-V2X與MEC融合場景下,車輛進(jìn)行數(shù)據(jù)卸載的過程中往往會(huì)存在許多問題,本文提出了兩個(gè)主要問題:車輛如何選擇卸載策略的問題和邊緣服務(wù)器如何解決負(fù)載均衡的問題,并針對這兩個(gè)問題進(jìn)行了深入的研究。針對車輛如何選擇卸載策略的問題,本文提出了一種基于博弈論的分布式卸載方案。該方案將車輛的任務(wù)卸載問題轉(zhuǎn)化為博弈問題,建立通信模型和計(jì)算模型,并證明該問題屬于“潛在博弈”,再利用“潛在博弈”屬性,證明該問題擁有納什平衡。最后,利用納什平衡的特性,設(shè)計(jì)了分布式卸載方案。實(shí)驗(yàn)仿真證明,所提的基于博弈論的分布式卸載方案可以更好的減少任務(wù)卸載的開銷,提升卸載效率。針對邊緣服務(wù)器如何解決負(fù)載均衡的問題,本文提出了一種基于動(dòng)態(tài)負(fù)載指標(biāo)權(quán)重的負(fù)載均衡算法用于解決該問題。該算法結(jié)合多種負(fù)載指...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
注釋表
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 C-V2X邊緣計(jì)算中的數(shù)據(jù)卸載
    2.1 C-V2X邊緣計(jì)算概述
        2.1.1 C-V2X簡介
        2.1.2 移動(dòng)邊緣計(jì)算簡介
        2.1.3 C-V2X邊緣計(jì)算簡介
    2.2 C-V2X邊緣計(jì)算場景
    2.3 C-V2X邊緣計(jì)算中數(shù)據(jù)卸載問題及分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 任務(wù)卸載策略研究與分析
    3.1 引言
    3.2 現(xiàn)有研究狀況分析
    3.3 任務(wù)卸載理論研究
        3.3.1 場景介紹
        3.3.2 數(shù)據(jù)傳輸模型
        3.3.3 開銷計(jì)算模型
        3.3.4 博弈論分析
        3.3.5 納什平衡
        3.3.6 納什平衡證明
    3.4 基于博弈論的分布式卸載算法設(shè)計(jì)
    3.5 仿真驗(yàn)證
        3.5.1 參數(shù)設(shè)置
        3.5.2 評價(jià)指標(biāo)
        3.5.3 仿真分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 邊緣服務(wù)器負(fù)載均衡研究與分析
    4.1 引言
    4.2 現(xiàn)有研究狀況分析
    4.3 負(fù)載均衡理論分析
        4.3.1 場景介紹
        4.3.2 參數(shù)定義
        4.3.3 負(fù)載指標(biāo)權(quán)值計(jì)算
        4.3.4 服務(wù)器負(fù)載判斷
        4.3.5 任務(wù)分配
    4.4 基于動(dòng)態(tài)負(fù)載指標(biāo)權(quán)重的負(fù)載均衡算法設(shè)計(jì)
    4.5 仿真驗(yàn)證
        4.5.1 參數(shù)設(shè)置
        4.5.2 評價(jià)指標(biāo)
        4.5.3 仿真分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 本文主要工作總結(jié)
    5.2 下一步研究工作及展望
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：3744697