各種移動應用的蓬勃發(fā)展,極大地改善了人們的生活。作為移動應用的支持網(wǎng)絡,5G移動網(wǎng)絡可以通過提供快速的服務響應來提高用戶體驗。部署在接入網(wǎng)內(nèi)的移動邊緣計算服務器可以使服務貼近用戶,從而降低響應時延。同時,移動邊緣服務器通過將請求和響應限制在接入網(wǎng)內(nèi),可有效降低核心網(wǎng)絡擁塞,形成業(yè)務本地化。此外,移動邊緣服務器也可以方便獲取本地用戶信息和網(wǎng)絡信息,從而實現(xiàn)信息技術與通信技術的融合。在需求和技術的共同推動下,移動邊緣網(wǎng)絡迎來了新的機遇。在此新機遇下,本文研究了移動邊緣網(wǎng)絡中的資源分配問題。本文圍繞移動邊緣計算中兩大主要功能——存儲和計算,研究存儲和任務卸載過程中實現(xiàn)方案的代價最優(yōu)化問題。在研究存儲問題時,將存儲過程分為內(nèi)容放置過程和內(nèi)容獲取過程,在研究任務卸載問題時,將任務卸載按照服務器集中式處理和分布式處理進行分類。主要創(chuàng)新點如下:第一,在存儲內(nèi)容獲取過程,本文研究了基站密集部署下以最小化代價選擇移動邊緣網(wǎng)絡存儲服務器的問題,基于覆蓋范圍判定條件提出存儲服務器集合選擇算法。在這一部分,本文選取了服務器內(nèi)容存儲花費和從存儲點獲取內(nèi)容的花費之和作為需要衡量的代價。文中通過對問題的重新表述,將該優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為多個覆蓋范圍內(nèi)的代價疊加問題。通過存儲點覆蓋范圍的充分不必要條件和三基站選擇存儲點的具體場景,得到了應用到算法中的覆蓋范圍判定條件。本文在覆蓋范圍判定條件的基礎上,提出了基于貪心策略的存儲服務器選擇算法。該算法將用戶度與覆蓋范圍判定條件相結(jié)合,不但可有效地降低服務器存儲數(shù)據(jù)與用戶獲取內(nèi)容花費之和,而且對不同的服務器中心性選擇策略有較好的容忍度。第二,在存儲內(nèi)容放置過程,本文研究了放置內(nèi)容的多播與網(wǎng)絡中其他多播存在交疊鏈路時,以最小化代價建立可行拓撲的問題,并基于鏈路復用設計了可行編碼子圖方案。在這一部分,本文選取了網(wǎng)絡中發(fā)送功率之和作為需要衡量的代價。同時,將單多播流量倍增作為兩多播鏈路完全交疊的特殊情況來研究,為單多播流量倍增和兩多播鏈路交疊建立了統(tǒng)一模型。文中采用了網(wǎng)絡編碼技術,在多播樹的基礎上建立網(wǎng)絡編碼子圖。文中分別針對兩種場景提出了可行編碼子圖方案,得到的可行方案包含原始多播樹,在流量變化及存在交疊鏈路時,拓撲可在多播樹和可行編碼方案中切換,進而實現(xiàn)了拓撲隨流量變化的平滑過渡。同時文中通過復用拓撲中已有鏈路的方法,降低了編碼子圖形成過程中的代價消耗。第三,在邊緣服務器集中式處理方式中,本文研究了單小區(qū)內(nèi)多用戶在任務卸載中最大化用戶節(jié)省能量的問題,在建立服務器順序處理模型的基礎上,給出了聯(lián)合分配任務隊列時段和信道時段的資源分配算法。文中基于任務隊列建立了服務器集中順序處理模型,更加具體地描述了服務器對用戶任務的計算過程。文中基于貪心選擇提出了聯(lián)合分配任務隊列時段和信道時段的資源分配算法,為完成用戶卸載的任務提供資源保障。算法中利用任務計算時間調(diào)整策略保證任務在時間限制內(nèi)完成,利用子任務功率分配策略,保證任務先傳輸后處理的因果性,使算法提供的解決方案滿足優(yōu)化問題中的約束。仿真表明,所提出的算法可有效地幫助用戶節(jié)省更多的能量。第四,在邊緣服務器分布式處理方式中,本文研究了基于分布式處理的單用戶任務卸載最小化網(wǎng)絡消耗能量的問題,設計了分布式處理任務卸載中的代價分析和時延分析模型,基于MapReduce分布式框架給出了最小化網(wǎng)絡消耗能量的資源分配方案。本文將MapReduce分布式計算框架整合到任務卸載問題當中,建立了完整的時延分析和代價分析模型。固定模型中參與計算的服務器數(shù)和重復計算次數(shù)時,所研究的最小化網(wǎng)絡代價問題為凸問題。通過將遍歷方法與拉格朗日對偶法相結(jié)合,在已有的MapReduce方案基礎上,設計出最小化網(wǎng)絡消耗能量的計算資源選取方法,為合理利用分布式計算資源提供了一種可行途徑。
【學位單位】：北京郵電大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

第一章緒論??１．１研究的背景和意義??移動通信在發(fā)展過程中，有很大一部分工作是專注于速率的提升。如圖１－１??所示，隨著技術的進步，移動通信的速率從１Ｇ的模擬通信２．４Ｋｂｐｓ、ＧＳＭ的??９．６Ｋｂｐｓ、ＷＣＤＭＡ?的?２Ｍｂｐｓ［ｌ］、ＬＴＥ［２］的?ｌＧｂｐｓ?發(fā)展到?５Ｇ?的?１０Ｇｂｐｓ［３】。推動移??動網(wǎng)絡發(fā)展的不僅僅是技術的進步，還有人們對于通信網(wǎng)絡的不斷變化的需求。??從傳統(tǒng)話音到現(xiàn)在的各種移動應用程序，人們對通信網(wǎng)絡的需求越來越多樣化。??在國內(nèi)，截止到２００８年發(fā)放３Ｇ牌照，以話音和短信業(yè)務為主體的２Ｇ網(wǎng)絡活躍??于市場長達１３年之久，直到２０１８年４月，中國聯(lián)通成為國內(nèi)首個公布將逐步關??閉２Ｇ網(wǎng)絡的運營商。智能手機的出現(xiàn)，開辟了移動通信的新紀元，各種移動應??用改變了人們的生活，同時也使得通信網(wǎng)絡的主體業(yè)務由話音轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)業(yè)務。??高速移動?＿?：??１０６：?＿?；??Ｊ０５：?ｌｌ?Ｉ?：??＿?１１?；??關觀匿ｂ?ｉｉ?Ｂｉ?ｌｉ??１?２?３?４?５??移動通信發(fā)展代數(shù)??圖１－１移動通信速率發(fā)展示意圖??４Ｇ之前的話音和數(shù)據(jù)業(yè)務

ＦＶ．?Ｎｅｔｗｏｒｋ?Ｆｕｎｃｔｉｏｎ?Ｖｉｒｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）［４＇９．丨°丨和網(wǎng)絡切片（Ｎｅｔｗｏｒｋ?Ｓｌｉｃｉｎｇ＾Ｎ等正是在這樣一個背景下被引入到移動通信網(wǎng)絡當中的。??移動邊緣計算（ＭＥＣ．?Ｍｏｂｉｌｅ?Ｅｄｇｅ?Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）受啟發(fā)于云計算｜２］。云計核心網(wǎng)中為用戶提供存儲和計算服務，但隨著對時延敏感的應用在通信網(wǎng)中增多，將云服務器拉近用戶端一方面可以提高用戶體驗，另一方面可以降低提供服務的代價［８１�；诳拷脩舻乃枷�，產(chǎn)生了移動邊緣計算［６，｜＞１５］、霧（Ｆｏｇ?Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）１１６＇１８］和ｃｌｏｕｄｌｅｔ［ｌ８－２Ｇ］等技術。霧計算本質(zhì)上還是云計算，更注資源虛擬化及其管理等信息技術［１６＋１７］。而移動邊緣服務器通常部署在接內(nèi)，可以便捷地搜集本地用戶信息和網(wǎng)絡信息，在一跳或有限幾跳內(nèi)為用戶存儲和計算的服務，做到信息技術和通信技術的融合。ｃｌｏｕｄｌｅｔ是在移動設云服務器之間加入中間層，形成一個三層計算服務體系［１８］。移動邊緣計算服可與云計算服務器協(xié)同，為用戶提供服務，所以移動邊緣計算可以看做ｕｄｌｅｔ的一種。此外，為了突出將異構(gòu)網(wǎng)絡融合的目的，歐洲電信標準協(xié)會ＥＴＳ２０１７年將移動邊緣計算更名為多接入邊緣計算（ＭＥＣ，?Ｍｕｌｔｉ－ａｃｃｅｓｓ?Ｅｄｇｍｐｕｔｉｎｇ）Ｒ２２］。帶有ＭＥＣ服務器的三層服務體系如圖１－２所示。??

ｃｌｏｕｄｌｅｔ的一種。此外，為了突出將異構(gòu)網(wǎng)絡融合的目的，歐洲電信標準協(xié)會ＥＴＳＩ??在２０１７年將移動邊緣計算更名為多接入邊緣計算（ＭＥＣ，?Ｍｕｌｔｉ－ａｃｃｅｓｓ?Ｅｄｇｅ??Ｃ〇ｍｐｕｔｉｎｇ）Ｒ２２］。帶有ＭＥＣ服務器的三層服務體系如圖１－２所示。??廠＂＂＾聯(lián)網(wǎng)＊?＾服務器??Ｉ??Ｉ??氣核心網(wǎng)＿）??／?＼??／?、??／?、??ｆ：：＇續(xù)?ＭＥＣ?服務器??＇＿?眷ｉｆ？■移動設備??麗》?＇麗響??圖１－２移動設備、ＭＥＣ服務器和云服務器的三層服務體系??移動邊緣計算具有業(yè)務本地化、接近數(shù)據(jù)源、業(yè)務低時延、利于定位和方便??獲取網(wǎng)絡信息等特點［４］。移動邊緣服務器可作為服務提供方，而使得終端和服務??２??
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本文編號：2845505