【摘要】：隨著軟件定義網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化和移動邊緣計算等現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,無線網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和業(yè)務(wù)支持能力正在產(chǎn)生革新性的變化。在現(xiàn)有4G無線系統(tǒng)中,用于連接無線接入網(wǎng)和核心網(wǎng)的回程正在面臨不斷增加的無線大數(shù)據(jù)流量,回程正在成為整個蜂窩系統(tǒng)的一個瓶頸。5G無線系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo)需要包含超高可靠性和超低時延的設(shè)計指標(biāo),這也推進(jìn)了高級回程的理論與技術(shù)的發(fā)展。作為一種可以提供路徑分集和快速網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的架構(gòu),Mesh網(wǎng)絡(luò)將可能顯著提高回程的效率以滿足上述需求,它也可能成為未來無線網(wǎng)絡(luò)的一項關(guān)鍵技術(shù)。在進(jìn)行詳細(xì)地文獻(xiàn)綜述之后,本論文的第一個研究內(nèi)容探討了超低時延邊緣網(wǎng)架構(gòu)。我們將Mesh網(wǎng)絡(luò)概念和SDN概念集成到一個邊緣網(wǎng)架構(gòu),以高效支持具有嚴(yán)格時延要求的實時通信應(yīng)用。所研究的邊緣網(wǎng)包含多個地理位置臨近的規(guī)模適中的Mesh組件,組件的設(shè)計將利于低時延實現(xiàn),也增強了邊緣網(wǎng)的可擴(kuò)展性。Mesh組件內(nèi)部采用虛擬交換機制,以實現(xiàn)幾乎恒定的回程時延。我們的設(shè)計采用最短路徑路由和非拒絕方式的網(wǎng)絡(luò)流量控制機制。其次,我們考慮第二個研究內(nèi)容,即一種聯(lián)合的通信和計算設(shè)計。我們考慮一種后5G邊緣網(wǎng)架構(gòu),它針對自動駕駛等應(yīng)用,即屬于計算密集型和延遲敏感型的應(yīng)用場景。當(dāng)用戶及時體驗以及電池壽命期望需求很高時,移動設(shè)備的計算量和功耗將顯著增加。例如現(xiàn)有無人駕駛車輛的功耗是非常大的。因此,如果我們在Mesh網(wǎng)絡(luò)附近部署邊緣云(Cloudlet)服務(wù)器,移動用戶就可以將處理大量數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法和能量消耗的執(zhí)行卸載到邊緣云服務(wù)器上,這樣就可以解決低時延低能耗的問題。計算機仿真實驗表明,通過使用凸優(yōu)化中連續(xù)凸逼近算法(Successive Convex Approximation,SCA),聯(lián)合通信和計算的設(shè)計,可以在時延約束的條件下提高系統(tǒng)的能量效率。
【圖文】：

結(jié)束離開時間和標(biāo)志位，i=i+1仿真時間及i是否越界輸出結(jié)果標(biāo)志位置零，i=i+1YN圖 3.3 流量模型仿真流程圖仿真以單服務(wù)臺為例，假設(shè)顧客到達(dá)時間間隔和服務(wù)時間都服從負(fù)指數(shù)分布，到達(dá)率0 人/分鐘，服務(wù)率 =6 人/分鐘，等待隊長 N=20 人，仿真時間為 10 分鐘。通過仿真，得到每個顧客到達(dá)時刻與離開時刻曲線，等待時間和停留時間曲線，如圖 3.4、3.5 所示中，，圖 3.4 中橫坐標(biāo)為時間，單位分鐘，縱坐標(biāo)為到達(dá)顧客數(shù)，單位人；圖 3.5 中橫坐標(biāo)達(dá)顧客數(shù)，縱坐標(biāo)是時間。

圖 3.5 顧客停留時間與等待時間曲線圖實驗仿真及性能分析針對圖 3.1 的一個 9 節(jié)點 Mesh 組件，我們進(jìn)行路由設(shè)計和仿真。算法步驟：（1）在訓(xùn)練時隙時，利用初始鏈路，算法將選擇一個路由。（2）前 4 個（基本）子時隙轉(zhuǎn)發(fā)業(yè)務(wù)流量，并且分別計算鏈路的權(quán)重和更新節(jié)點的緩存。（3）在 4 個（基本）子時隙結(jié)束時，如果節(jié)點的緩存還存有數(shù)據(jù)包，則增加一個（基本時隙來轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，同時更新鏈路權(quán)重和節(jié)點緩存。在這個基本子時隙，鏈路狀態(tài)被反饋到plane。（4）如果節(jié)點的緩存依然存有數(shù)據(jù)包，這需要增加額外子時隙來轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，并統(tǒng)計額外時隙的個數(shù)。注意步驟（4）僅用于統(tǒng)計，實際數(shù)據(jù)傳輸不需要該處理。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN92

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本文編號：2609668