隨著智能交通的快速發(fā)展,車輛終端產(chǎn)生大量需要實時處理的數(shù)據(jù)消息,而在有限資源上的競爭將會增加消息處理的時延,且對終端設(shè)備造成很大的能量消耗。針對時延和能量損耗的均衡關(guān)系,該文提出一種基于移動邊緣計算(MEC)的內(nèi)容感知分類卸載算法。首先根據(jù)層次分析法對安全消息進行優(yōu)先級劃分,然后建立時延和能量損耗的最優(yōu)任務(wù)卸載模型,通過給時延和能量損耗賦予不同的權(quán)重系數(shù)構(gòu)造關(guān)系模型,并利用拉格朗日松弛法將非凸問題轉(zhuǎn)化為凸問題,從而結(jié)合次梯度投影法和貪婪算法得到問題的可行解。性能評估結(jié)果表明,該算法在一定程度上改善了消息處理時延和能量損耗。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖1系統(tǒng)架構(gòu)

本文選取車輛、路邊單元與其部署的邊緣服務(wù)器所構(gòu)成的通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在高速公路場景下，車輛的高速移動使得網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的拓撲快速變化，同時車輛會產(chǎn)生各種各樣的安全消息[15]。這會帶來兩個方面的問題，第1個問題是消息處理的時延問題，若車輛將消息上傳到云處理則會造成非常大的時延問題，大大影響....

圖2時延與安全消息數(shù)目的關(guān)系

圖2和圖3分別顯示了不同算法下消息處理的總時延與能量損耗隨著安全消息數(shù)目變化的關(guān)系。從圖2中可以看出，本文算法與其他3個算法相比實現(xiàn)了更低的處理時延，與常規(guī)任務(wù)調(diào)度算法相比少95ms，主要是由于常規(guī)調(diào)度算法沒有采取卸載策略，總體上消息處理時延較大，且隨著安全消息數(shù)目的增多，算法....

圖3能量損耗與安全消息數(shù)目的關(guān)系

圖2時延與安全消息數(shù)目的關(guān)系圖4顯示了在θ1的不同設(shè)置下，延遲和能量損耗之間的關(guān)系變化，圖5表示了在各個算法下不同優(yōu)先級消息的平均時延，實驗中，本文選取消息數(shù)目為20個。從圖4可以看出，θ1取值越大表示所提算法對延遲度量的要求越高，虛線表示了在不同的θ1值下延遲的變化趨勢，目標....

圖4時延和能量損耗的關(guān)系

圖4顯示了在θ1的不同設(shè)置下，延遲和能量損耗之間的關(guān)系變化，圖5表示了在各個算法下不同優(yōu)先級消息的平均時延，實驗中，本文選取消息數(shù)目為20個。從圖4可以看出，θ1取值越大表示所提算法對延遲度量的要求越高，虛線表示了在不同的θ1值下延遲的變化趨勢，目標值是平均時延和能量損耗的加權(quán)和....

本文編號：3966278