移動(dòng)邊緣計(jì)算（Mobile Edge Computing,MEC）作為5G核心技術(shù),通過在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)邊緣提供IT服務(wù)和計(jì)算資源,顯著降低數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延并控制網(wǎng)絡(luò)擁塞情況。隨著新型應(yīng)用對(duì)計(jì)算需求日益增長(zhǎng),針對(duì)多用戶多服務(wù)器MEC系統(tǒng),設(shè)計(jì)合理任務(wù)卸載策略,提供優(yōu)秀服務(wù)質(zhì)量日趨重要。由于移動(dòng)設(shè)備經(jīng)常受到其自身電量的限制,將中斷計(jì)算任務(wù)的執(zhí)行和傳輸,導(dǎo)致用戶體驗(yàn)不佳。能量收集（Energy Harvesting,EH）技術(shù)被引入以緩解計(jì)算任務(wù)高能耗與移動(dòng)設(shè)備電池容量有限之間的矛盾,所以在多用戶多服務(wù)器且用戶具備移動(dòng)性的MEC系統(tǒng)中,研究低時(shí)延低能耗的計(jì)算卸載策略,解決計(jì)算資源競(jìng)爭(zhēng)問題尤為重要。首先,本文針對(duì)任務(wù)執(zhí)行時(shí)延和能耗的權(quán)衡問題,搭建執(zhí)行成本問題的優(yōu)化模型,利用李雅普諾夫優(yōu)化方法（Lyapunov）分別求解單設(shè)備下的最佳能量收集和最佳計(jì)算模式選擇。其次,針對(duì)MEC服務(wù)器計(jì)算資源競(jìng)爭(zhēng)問題,引入網(wǎng)絡(luò)流思想設(shè)計(jì)用戶與服務(wù)器的匹配模型,考慮優(yōu)化整個(gè)系統(tǒng)的平均任務(wù)執(zhí)行成本,提出基于最小費(fèi)用最大流的任務(wù)卸載策略。仿真結(jié)果表明,該卸載策略能在保證極低任務(wù)丟棄率的情況下,迅速獲得用戶與服務(wù)器之間的最佳匹配... 

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 移動(dòng)邊緣計(jì)算研究現(xiàn)狀
        1.2.2 綠色移動(dòng)邊緣計(jì)算系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)
        1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
第二章 移動(dòng)邊緣計(jì)算與任務(wù)卸載技術(shù)概述
    2.1 移動(dòng)邊緣計(jì)算概述
        2.1.1 移動(dòng)邊緣計(jì)算架構(gòu)
        2.1.2 移動(dòng)邊緣計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景
        2.1.3 移動(dòng)邊緣計(jì)算服務(wù)器部署場(chǎng)景
    2.2 計(jì)算卸載技術(shù)概述
        2.2.1 基于降低時(shí)延的任務(wù)卸載策略
        2.2.2 基于降低能耗的任務(wù)卸載策略
        2.2.3 基于權(quán)衡時(shí)延和能耗的任務(wù)卸載策略
    2.3 異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)
    2.4 基站休眠策略概述
    2.5 本章小結(jié)
第三章 支持能量收集的MEC系統(tǒng)任務(wù)卸載策略
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)模型
        3.2.1 具備用戶移動(dòng)性的多用戶多服務(wù)器模型
        3.2.2 執(zhí)行成本最小化問題模型
    3.3 基于多用戶多服務(wù)器的任務(wù)卸載算法
        3.3.1 李雅普諾夫優(yōu)化方法
        3.3.2 最佳能量收集及執(zhí)行成本優(yōu)化算法
    3.4 實(shí)驗(yàn)仿真及結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于能效優(yōu)化的用戶接入及基站休眠策略
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)模型
        4.2.1 異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)模型
        4.2.2 網(wǎng)絡(luò)能效優(yōu)化問題模型
    4.3 用戶接入及基站MEC服務(wù)器休眠策略
        4.3.1 最優(yōu)用戶接入策略
        4.3.2 基站及MEC服務(wù)器休眠策略
    4.4 實(shí)驗(yàn)仿真及結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果
致謝



本文編號(hào)：3723125