【摘 要】
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车联网是当前无线通信网络的热点研究领域之一,车联网中的边缘计算技术是该领域中的研究焦点之一。资源调度机制对车联网中的边缘计算性能具有重要影响。因此,本文以车联网为研究背景,重点研究了车联网中基于边缘计算的任务卸载以及资源分配策略,主要工作如下:1.现有车内用户设备节能策略中车内用户设备的功率都是固定的,这使得用户设备不能根据网络状态进行功率调整,进而导致不必要的能量消耗。针对此问题,提出基于边缘计
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车联网是当前无线通信网络的热点研究领域之一,车联网中的边缘计算技术是该领域中的研究焦点之一。资源调度机制对车联网中的边缘计算性能具有重要影响。因此,本文以车联网为研究背景,重点研究了车联网中基于边缘计算的任务卸载以及资源分配策略,主要工作如下:1.现有车内用户设备节能策略中车内用户设备的功率都是固定的,这使得用户设备不能根据网络状态进行功率调整,进而导致不必要的能量消耗。针对此问题,提出基于边缘计算的车内用户设备资源分配策略。该策略将车内用户的发送功率作为优化参数之一,与卸载决策、子载波选择因子联合构建网络能耗函数,并结合任务处理时延以及设备资源容量约束,以最小化网络能耗为目标建立优化模型;针对该优化模型为非凸问题,分别采用凸近似和对偶分解、内点法以及贪婪算法进行交替迭代求解获取次优资源分配策略。仿真结果表明,所提资源分配策略接近最优解,并且与已有策略相比,该策略可以降低任务处理能耗。2.现有车辆网络任务卸载策略中车辆通信模式单一,并且车辆只是根据距离选择边缘服务器进行卸载,使得在车辆分布严重不均的情况下,服务器负载不均衡,导致部分服务器过载。针对此问题,提出一种基于软件定义网络的任务卸载与负载均衡策略。该策略首先将所有边缘服务器作为特定车辆的候选卸载服务器,将计算任务卸载决策与通信模式选择纳入约束,结合任务处理时延约束以及边缘服务器资源容量限制,以最小化任务处理时延为目标建立车辆任务卸载模型。其次,按照任务传输速率升序选择V2V（Vehicle-to-Vehicle）通信路径,并与V2I（Vehicle-to-Infrastructure）传输速率比较获得最佳通信模式;针对任务卸载和资源分配子问题,根据其上下界函数采用分支限界法得出资源调度方案。最后仿真结果表明,所提负载均衡策略能够有效的利用边缘服务器的计算资源,任务处理时延显著降低。
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