物联网时代的到来,使得智能终端设备的数量呈现指数型增长,同时随着越来越多的数据计算密集型应用和业务被拓展到移动端,移动用户对于网络服务的需求越来越高,因此结合云计算技术和移动互联网各自优势的移动云计算应运而生。在移动云计算系统中,终端设备可以通过无线网络将自身难以处理的计算或者其他业务需求卸载(迁移)到远程云,然后云端利用其近乎无限的计算、存储等资源提供相应服务。但是,移动云计算系统在面对瞬时大量服务请求情况时,将会出现用户时延增大的现象,这将极大的降低用户的满意度。考虑到智能终端设备可用资源的差异性,本文主要研究基于移动云计算系统,构建高效的计算卸载协作者或协作群组,为那些自身资源匮乏的智能终端设备提供低时延、低能耗的本地边缘云计算服务。研究内容总结如下:1)依托移动云计算系统,引入可提供实时应用处理服务的雾计算系统,同时结合能够降低基站负载压力、增强网络覆盖范围的设备直连(Device-to-Device,D2D)通信模式,设计一种基于D2D通信的高效临近用户节点间计算卸载机制,并提出一种迭代式计算卸载算法来优化计算卸载和功率分配问题。与此同时,又提出了一个基于匹配理论的次优算法以降低算法复杂度。仿真结果表明,上述方案均能够在满足差异化的用户时延需求的情况下,降低移动云计算系统整体能量消耗的目标。2)依托雾计算系统,引入能够提高频谱效率,支持向多用户同时传输的非正交频分多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术,同时结合能够增加空间分集增益的波束赋形(Beamforming)技术,构建高效的协作用户群组,设计一种多用户间计算协作卸载机制,并提出一个协作成组与资源高效分配算法。仿真结果表明,上述方案能在提高本地空闲资源利用率的同时,提高雾计算系统能量效率。