即將到來的5G時代主要面對三大場景,即增強型移動寬帶、超高可靠超低時延通信和海量機器類通信。車聯(lián)網(wǎng)作為“超高可靠超低時延”場景的代表,是公認(rèn)的5G技術(shù)的垂直產(chǎn)業(yè),與5G的深入耦合將推動車聯(lián)網(wǎng)從單車智能到車路并舉的轉(zhuǎn)變。然而5G技術(shù)對各項通信性能指標(biāo)均有著極嚴(yán)苛的要求,僅靠傳統(tǒng)的車云網(wǎng)絡(luò)無法真正實現(xiàn)對5G技術(shù)的支撐。本文針對基于5G微基站的多接入邊緣計算車聯(lián)網(wǎng)（5G Micro Base Station-based MEC-VANET Networks,MVN）開展研究,該網(wǎng)絡(luò)通過在道路兩邊部署5G微基站,替代傳統(tǒng)的路側(cè)單元,從而為車輛終端提供更快更穩(wěn)定的連接,并在微基站上引入多接入移動邊緣計算設(shè)備單元對時延敏感信息進行實時處理,旨在降低時延、避免帶寬資源浪費。本文對MVN網(wǎng)絡(luò)模型下的拓?fù)鋬?yōu)化和規(guī)模測算（Topology Optimization and Dimensioning,TOD）問題進行了較為深入的探索,為5G技術(shù)與車聯(lián)網(wǎng)的融合和部署提供了理論依據(jù)和技術(shù)支撐。首先,本文研究了一種基于樹形拓?fù)涞腗VN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),為車聯(lián)網(wǎng)提供低延遲、高穩(wěn)定的連接,避免帶寬資源的浪費。在此基礎(chǔ)上,對基... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?，車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)??Ｆｉｇ．?２．１?Ｎｅｔｗｏｒｋ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ＶＡＮＥＴ??如圖２．１所示，Ｖ２Ｘ通信主要由午．車：通倍（Ｖｃｈｉｃｌｃ－ｔｏ－Ｖｅｈｉｃｌｅ，?Ｖ２Ｖ）和午：路通倍??（Ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－ＲＳＵ，?Ｖ２Ｒ）：??

Ｅ）以及通信技術(shù)（例??如８０２．１１口、％舊、２４１３￡＾等）傳輸感知層收集到的數(shù)據(jù)［３（）］。傳輸層會綜合利用邊緣計??算、云計算等技術(shù)，實現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)與各種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)間的通信，使得車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層的各種應(yīng)??用切實落地。??應(yīng)用層是其他子系統(tǒng)的接口，可以利用計算、處理后的信息，提供諸如行車安全、??出行娛樂、路線指引、停車誘導(dǎo)等各種服務(wù)，這些服務(wù)不但要緊緊依靠當(dāng)下的技術(shù)，而??且要做到能夠適應(yīng)車聯(lián)網(wǎng)未來的網(wǎng)絡(luò)拓展［３１］。??交?—ｆ行車、??感知層?傳輸層?％?應(yīng)用層??圖２．?２車聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)??Ｆｉｇ．?２．２?Ｓｙｓｔｅｍ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ＶＡＮＥＴ??２．?１．２車聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵通信技術(shù)??（１）控制器局域網(wǎng)絡(luò)（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ?Ａｒｅａ?Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＡＮ?），ＣＡＮ技術(shù)適用于大數(shù)??據(jù)量、短距離（通信距離小于４０ｍ時速率可達(dá)１Ｍｂｐｓ），或小數(shù)據(jù)量、長距離（通信??距離最長可達(dá)ｌ〇ｋｍ，對應(yīng)速率會低于５Ｋｂｐｓ）的場景下，如車輛內(nèi)部通信。車輛內(nèi)部??通信就是車內(nèi)的智能設(shè)備與車輛終端設(shè)備進行信息采集、交互后對車輛終端進行的有效??管控。車內(nèi)的通信范圍有限且環(huán)境相對靜止，對延遲的敏感度較高，ＣＡＮ技術(shù)的出現(xiàn)??可以滿足車內(nèi)通信對于實時性、可靠性的需求，已被廣泛認(rèn)可。??（２）?ＲＦＩＤ技術(shù)，ＲＦ［Ｄ主要由閱讀器、標(biāo)簽以及天線構(gòu)成，可通過射頻信號對高??速移動的物體進行識別長期以來，ＲＦＩＤ技術(shù)一直廣泛應(yīng)用于車聯(lián)網(wǎng)，可提供車輛??識別、擁堵收費、黑名單管控等服務(wù)，是車聯(lián)網(wǎng)的強有力支撐技術(shù)之一。??－８?－??

?大連海事大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文???４?ｂｓ??ＭＥＣＰ??／?＼?／?＼??＼?／?Ｔ??１?Ｉ?Ｓ??／?＼?Ｉ?，?■?ｌ?ｇＮＢ??ＤＱ?ＯＤ?ＯＤ?ＯＤ?ＯＤ?ＤＤ?ＱＤ?ｖｅｈｉｃｌｅ??圖３．?２?ＭＶＮ拓?fù)鋱D??Ｆｉｇ．?３．２?Ｔｏｐｏｌｏｇｙ?ｏｆＭＶＮ?Ｎｅｔｗｏｒｋ??３．４?ＭＶＮ網(wǎng)絡(luò)部署的關(guān)鍵因素??（１）部署場景，本文主要針對一些較敏感、事故高發(fā)的路段作為部署場景進行仿??真。針對車聯(lián)網(wǎng)道路形態(tài)的不同分別對單行路、Ｔ字路、十字路、雙十字路、井字路等??場景進行了部署；針對車聯(lián)網(wǎng)車輛終端分布極不平衡的特性，在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)場景中對一??些路段進行較為密集的ＴＰ點設(shè)置、對另一些路段進行較為稀疏的ＴＰ點設(shè)置，基于ＭＶＮ??架構(gòu)的ＴＯＤ問題要完成對不同的道路形態(tài)、分布不均衡的ＴＰ點的百分百覆蓋，以此驗??證模型的可行性、可拓展性，證明基于ＭＶＮ架構(gòu)的ＴＯＤ問題并不只是停留在理論層??面的、而是對現(xiàn)實生活中的部署具有指導(dǎo)性意義的。??（２）拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，樹形拓?fù)溆尚牵屯負(fù)溲莼鴣�，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點層次結(jié)構(gòu)清晰，由??一個根節(jié)點、多個分支節(jié)點、多個葉子節(jié)點組成。樹型拓?fù)涞目赏卣剐院�，適合應(yīng)用于??節(jié)點數(shù)量大、頻繁接入或移出網(wǎng)絡(luò)的場景，車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涓叨茸兓约昂Ａ拷K端節(jié)點??等特性使得本文采用了靈活的樹形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以ＢＳ為根節(jié)點、以ＭＥＣＰ和ｇＮＢ為分??支節(jié)點、以車輛終端為葉子節(jié)點，對ＭＶＮ架構(gòu)進行了部署。??（３）?ＭＥＣＰ的資源配置，ＭＥＣ有著強大的通信、．計算以及存儲能力，ＭＥＣＰ的??部署使得車輛終端用戶的計算任務(wù)可以卸載到網(wǎng)絡(luò)邊緣，大大縮短了時延并降低了傳統(tǒng)??云計算中心的壓

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于進化計算的車聯(lián)網(wǎng)路側(cè)單元部署優(yōu)化方法研究[D]. 趙冠宇.吉林大學(xué) 2019



本文編號：3144921