隨著移動互聯(lián)網(wǎng)服務和應用程序的多樣性發(fā)展,人們對數(shù)據(jù)速率和服務質量的要求也越來越高。移動邊緣計算(MEC,Mobile Edge Computing)作為未來通信技術中的關鍵技術,通過拉近具有豐富計算資源的MEC服務器與用戶之間的地理距離,很大程度上降低了MEC服務器對用戶的計算任務請求響應時延,減少了傳輸網(wǎng)和核心網(wǎng)之間發(fā)生網(wǎng)絡擁塞的可能性。對于用戶而言,由于移動設備的計算資源和電量有限,將任務卸載到MEC服務器端計算可以提高移動端的能效。但是由于用戶都具有利己性,搶占計算資源的過程中會導致更多資源的浪費;另外,由于用戶并非靜止不動,而MEC服務器的覆蓋范圍有限,用戶在更新地點后未及時收到計算結果會重復發(fā)送卸載請求,造成計算資源的浪費。以上兩個問題在資源受限場景中更為嚴重,因此如何對移動邊緣計算中的移動端能效優(yōu)化并對服務器計算資源合理管理值得深入研究。本文首先從如何提高移動端能效的角度出發(fā),針對多用戶系統(tǒng)中,移動端爭搶計算資源受限的MEC服務器,研究提升移動端能效的方法。為解決多用戶系統(tǒng)中用戶對公共資源的爭搶和由于用戶間干擾造成的能效降低和資源浪費問題,利用博弈論(GT,Game Th...

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內容和章節(jié)安排
        1.3.1 主要研究內容
        1.3.2 論文結構安排
第二章 移動邊緣計算中資源優(yōu)化方法概述
    2.1 移動邊緣計算架構模型
        2.1.1 移動邊緣計算的系統(tǒng)結構
        2.1.2 移動邊緣計算的部署場景
    2.2 移動邊緣計算的資源管理簡介
        2.2.1 移動邊緣計算的通信和計算模型
        2.2.2 移動邊緣計算中常用資源管理技術
        2.2.3 博弈論在移動邊緣計算資源管理中的應用
        2.2.4 擴展卡爾曼濾波在位置預測中的應用
    2.3 本章小結
第三章 基于多維博弈的移動邊緣計算能效優(yōu)化算法
    3.1 系統(tǒng)模型
    3.2 多用戶卸載排隊模型
        3.2.1 通信模型
        3.2.2 計算模型
        3.2.3 能耗和時延模型
    3.3 基于多維博弈的用戶端能效優(yōu)化算法
        3.3.1 多維博弈模型
        3.3.2 納什均衡的存在性和唯一性
        3.3.3 多用戶排隊卸載的多維博弈算法
        3.3.4 復雜度分析
    3.4 仿真結果對比及分析
    3.5 本章小結
第四章 基于擴展卡爾曼濾波的計算資源管理算法
    4.1 場景模型
    4.2 基于擴展卡爾曼濾波的計算資源管理算法設計
        4.2.1 非線性系統(tǒng)數(shù)學模型
        4.2.2 擴展卡爾曼濾波算法
        4.2.3 基于擴展卡爾曼濾波的計算資源管理算法設計
        4.2.4 復雜度分析
    4.3 仿真結果與分析
    4.4 本章小結
第五章 總結及展望
    5.1 全文總結
    5.2 工作展望
參考文獻
碩士學位期間參與的科研項目和取得的學術成果
致謝



本文編號：3927115