圖像處理、智能交通、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)與自動(dòng)駕駛等復(fù)雜新興應(yīng)用對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理能力、時(shí)延和可靠性提出了更高的挑戰(zhàn)。移動(dòng)邊緣計(jì)算（Mobile Edge Computing,MEC）在靠近智能設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)邊緣部署云計(jì)算與存儲(chǔ)資源,為網(wǎng)絡(luò)提供泛在計(jì)算服務(wù),滿足新興應(yīng)用對(duì)時(shí)延、可靠性以及連接密度的需求,是第五代移動(dòng)通信（The Fifth Generation Mobile Communication,5G）的關(guān)鍵技術(shù)之一。能效和負(fù)載均衡是移動(dòng)邊緣計(jì)算的關(guān)鍵研究問題,決定邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理能力與用戶體驗(yàn)。本論文分別從邊緣計(jì)算能效和負(fù)載均衡展開研究。針對(duì)能效問題,本文分別在單小區(qū)與多小區(qū)場(chǎng)景中提出了動(dòng)態(tài)環(huán)境中多用戶在線學(xué)習(xí)資源管理方案,最大化能量受限移動(dòng)設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)的能效。針對(duì)負(fù)載均衡問題,本文考慮邊云協(xié)同框架,分別提出了邊緣和云端服務(wù)器間計(jì)算與存儲(chǔ)任務(wù)的在線分布式負(fù)載均衡方案,根據(jù)任務(wù)特性與網(wǎng)絡(luò)負(fù)載自適應(yīng)優(yōu)化任務(wù)處理決策,整合邊緣計(jì)算就近服務(wù)與云計(jì)算處理能力的優(yōu)勢(shì)。本文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:在單小區(qū)邊緣計(jì)算能效研究中,針對(duì)動(dòng)態(tài)無線信道環(huán)境中基站僅可獲取非實(shí)時(shí)設(shè)備信息的挑戰(zhàn),提出了基于混合在線學(xué)習(xí)框架的高能... 

【文章來源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：151 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)說明
第一章 緒論
    1.1 5G和移動(dòng)邊緣計(jì)算
    1.2 移動(dòng)邊緣計(jì)算架構(gòu)及特點(diǎn)
        1.2.1 移動(dòng)邊緣計(jì)算參考架構(gòu)
        1.2.2 邊緣計(jì)算服務(wù)器分布架構(gòu)及特點(diǎn)
    1.3 選題意義及研究現(xiàn)狀
        1.3.1 選題意義
        1.3.2 研究現(xiàn)狀
    1.4 本文主要工作與組織結(jié)構(gòu)
    參考文獻(xiàn)
第二章 單小區(qū)動(dòng)態(tài)環(huán)境邊緣計(jì)算高能效在線資源管理
    2.1 研究背景
    2.2 系統(tǒng)模型
        2.2.1 系統(tǒng)狀態(tài)模型
        2.2.2 網(wǎng)絡(luò)模型
        2.2.3 問題構(gòu)建與分析
    2.3 非實(shí)時(shí)設(shè)備狀態(tài)的混合在線學(xué)習(xí)方案
        2.3.1 混合在線學(xué)習(xí)框架
        2.3.2 分布式方案設(shè)計(jì)
    2.4 理論分析
    2.5 仿真結(jié)果及分析
    2.6 本章小結(jié)
    參考文獻(xiàn)
第三章 異構(gòu)多小區(qū)邊緣計(jì)算高能效分布式協(xié)作資源管理
    3.1 研究背景
    3.2 系統(tǒng)模型與問題構(gòu)建
        3.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型
        3.2.2 約束條件及隊(duì)列更新
        3.2.3 問題構(gòu)建與分析
    3.3 異構(gòu)邊緣計(jì)算的分布式在線學(xué)習(xí)方案
        3.3.1 在線學(xué)習(xí)框架與問題轉(zhuǎn)化
        3.3.2 集中式實(shí)時(shí)協(xié)作資源管理
        3.3.3 分布式實(shí)時(shí)協(xié)作資源管理
    3.4 理論分析
        3.4.1 集中式在線學(xué)習(xí)方案分析
        3.4.2 分布式在線學(xué)習(xí)方案分析
    3.5 仿真結(jié)果及分析
    3.6 本章小結(jié)
    參考文獻(xiàn)
第四章 大規(guī)模邊云協(xié)同分布式計(jì)算負(fù)載均衡
    4.1 研究背景
    4.2 系統(tǒng)模型
        4.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型和級(jí)聯(lián)隊(duì)列
        4.2.2 約束條件與隊(duì)列更新
    4.3 充足設(shè)備存儲(chǔ)空間下分布式計(jì)算負(fù)載均衡
        4.3.1 問題構(gòu)建與轉(zhuǎn)化
        4.3.2 充足設(shè)備存儲(chǔ)空間條件下分布式優(yōu)化
    4.4 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備存儲(chǔ)受限的分布式計(jì)算負(fù)載均衡與虛擬隊(duì)列設(shè)計(jì)
        4.4.1 李雅普諾夫優(yōu)化的最優(yōu)性與存儲(chǔ)空間分析
        4.4.2 虛擬隊(duì)列設(shè)計(jì)與問題構(gòu)建
        4.4.3 問題轉(zhuǎn)化與分布式優(yōu)化
    4.5 仿真結(jié)果及分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 邊云協(xié)同在線分布式存儲(chǔ)負(fù)載均衡
    5.1 研究背景
    5.2 系統(tǒng)模型
    5.3 在線分布式存儲(chǔ)負(fù)載均衡優(yōu)化
        5.3.1 問題構(gòu)建
        5.3.2 在線分布式文件與負(fù)載均衡優(yōu)化
    5.4 文件分發(fā)協(xié)作域分布式優(yōu)化
        5.4.1 文件分發(fā)協(xié)作域定義
        5.4.2 協(xié)作域分布式優(yōu)化
        5.4.3 協(xié)作域應(yīng)用
    5.5 仿真結(jié)果及分析
    5.6 本章小結(jié)
    參考文獻(xiàn)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 未來研究展望
致謝
攻讀博士期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文列表


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]移動(dòng)邊緣計(jì)算綜述[J]. 李子姝,謝人超,孫禮,黃韜.  電信科學(xué). 2018(01)



本文編號(hào)：3199668