隨著移動(dòng)智能終端大量普及以及新型的計(jì)算密集且延遲敏感的應(yīng)用高速發(fā)展,當(dāng)今蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的延遲和能耗問(wèn)題逐漸凸顯,對(duì)未來(lái)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)速率需求和綠色通信的實(shí)現(xiàn)提出了更高的要求。這些需求促使創(chuàng)新性的移動(dòng)邊緣計(jì)算（Mobile Edge Computing,MEC）概念的誕生。在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)邊緣的基站部署計(jì)算能力,結(jié)合蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的雙層結(jié)構(gòu),使得移動(dòng)終端用戶可以將待處理的計(jì)算任務(wù)卸載到MEC服務(wù)器進(jìn)行處理,從而有效地減少用戶可感知的延遲和能量消耗。本文主要研究的內(nèi)容為關(guān)于MEC面向用戶的三個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn),分別是決定用戶的計(jì)算卸載、頻譜資源分配和MEC計(jì)算資源分配。針對(duì)現(xiàn)有策略的不足,本文在蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下研究了三種不同的系統(tǒng)模型,以聯(lián)合最小化延遲和能量消耗為目標(biāo),提出了兩種不同的計(jì)算卸載策略和一種聯(lián)合計(jì)算卸載、無(wú)線頻譜資源分配和計(jì)算資源分配的策略。首先,提出的第一種基于用戶選擇的計(jì)算卸載策略�？紤]的的系統(tǒng)模型為一個(gè)部署MEC服務(wù)器的宏蜂窩基站（Macro cell base station,MBS）和一個(gè)可作為中繼的小蜂窩基站（Small cell base station,SBS）。以最小化MEC系統(tǒng)... 

【文章來(lái)源】：北京工業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：97 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

計(jì)算卸載決策結(jié)果

終端用戶應(yīng)當(dāng)本地用戶。在第二個(gè)步驟中，由其的計(jì)算卸載優(yōu)先級(jí)。第三個(gè) 用 戶 分 配 無(wú) 線 頻 譜 資 源其中I 是迭代次數(shù)， N 代表獻(xiàn)中展示的數(shù)值結(jié)果，與沒(méi)能耗。此外，隨著 MEC 計(jì)算加。文獻(xiàn)[30]考慮了部分卸載可計(jì)算卸載部分的情況，如分卸載到 MEC 服務(wù)器。作者其復(fù)雜度高達(dá) O 2N ，為了法，次優(yōu)算法的復(fù)雜度降低的信干噪比（Signal and I能效果。

示卸載計(jì)算任務(wù)，1 表示移動(dòng)終端本地執(zhí)行任務(wù)文獻(xiàn)中提出的最優(yōu)解決方案復(fù)雜度高達(dá) 22NO N Binary Particle Swarm Optimizer, BPSO）的啟發(fā)式計(jì)算復(fù)雜度為 2O GKN ，其中，G 是迭代次數(shù)，就能量消耗而言，BPSO 算法能夠?qū)崿F(xiàn)與文獻(xiàn)[3同的效果。文獻(xiàn)[31]和文獻(xiàn)[32]明顯的缺點(diǎn)在于 M用戶。文獻(xiàn)[33]解決了多個(gè)移動(dòng)終端用戶的計(jì)算中，待解決應(yīng)用被分成各部分全部可卸載，并在卸載計(jì)算。文獻(xiàn)中假設(shè)移動(dòng)終端用戶可以確定應(yīng)載到 MEC 服務(wù)器。問(wèn)題先是被建立成高復(fù)雜度線性規(guī)劃問(wèn)題，其復(fù)雜度為 O N ，其中 N 為執(zhí)果顯示，與無(wú)卸載情況相比，使用窮舉搜索最優(yōu)。使用低復(fù)雜度的啟發(fā)式算法可以為終端節(jié)省 3

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]LTE-Advanced系統(tǒng)中的MIMO技術(shù)研究[D]. 黃宗治.重慶郵電大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3093271