移动边缘网络多维资源管理研究
发布时间：2021-03-03 16:40
近年来,由于智能用户终端数量的急剧增加和新业务的不断涌现,移动蜂窝网络的业务流量出现了指数级增长。这使得回程链路面临过高的负载程度及拥塞导致的高传输时延,给现有的中心化设计的网络架构带来了巨大挑战。针对该挑战,移动边缘网络这一新的网络架构应运而生,它将部分原本位于核心网的网络功能和远端内容迁移到了更靠近终端用户的网络边缘。网络中除了传统的通信资源外,增加了计算能力和缓存单元,形成了多维资源共存的新型网络架构。本论文面向移动边缘网络的新机遇和挑战,探索如何高效利用通信、计算和缓存等多维网络资源来提高未来网络对多元化和差异化的业务请求的服务能力。从准确建模真实业务数据的变化规律出发,为解决动态的业务与固化的资源管理之间的失配性问题奠定基础。通过利用这一业务模型,提出一套适用于空间非均匀业务的边缘协作计算理论和方法。在以内容为中心进行缓存资源分配的原则指导下,分别针对基站的缓存空间局限性和终端用户的自私性,提出了相应的缓存资源分配策略。研究结论为下一代网络多维资源的协同管理提供了新的技术方法和理论支撑。本论文的主要研究内容和创新性工作如下:1.基于现网数据的业务流量建模研究针对移动网络业务动...
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：130 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
多接入边辣计葬体系架构[t9]
该被部署在更接近终端的位置。５Ｇ蜂窝网络和微云的结合将使这一点成为可能??１６４］。图１－３给出了微云系统的总体架构。为了克服单个微云的能力限制，必须要??通过不同微云之间的协作来满足用户的需求［６５］。在表１－１中，我们比较了四种不??同的移动计算架构。??移动边缘计算研究的关键问题包括计算卸载、移动性感知、边缘与核心网的??协作等。计算卸载［６６］是边缘计算的主要应用之一，可以打破移动设备资源的限制，??例如计算能力、电池容量和存储空间。要解决在各种场景下何时以及如何进行计??算任务的卸载是一个复杂的问题。国内外学者已经提出了多种场景下的计算卸载??方案，例如单用户场景、多用户场景和车联网等［６７＿６９】。通常，为了利用更强的计??算能力，移动设备的计算任务会卸载到ＭＥＣ服务器上，例如大量物联网设备的??记录内容、ＶｏＬＴＥ视频电话的编解码过程［７（）］［７１］。此外，多个相邻雾节点可以组成??８??
?；设备层??设备簇??图１－２雾计算体系架构＿??（３）微云??“微云”是由卡内基梅隆大学的学术团队提出的一种三层的体系架构：“设??备－微云－远端云”。它的提出并非只针对蜂窝网络，除蜂窝基站之外，它也可以部??署在ＷｉＦｉ网络中。微云的主要特点是在边缘节点上提供准实时的应用程序，并??且当设备移动时在边缘节点之间通过虚拟机实现应用切换［５９］。许多新的应用程??序端到端时延小于１?ｍｓ。从理论上讲，按照光速传播，１?ｍｓ的传播时延要求微??云部署在离终端３００?ｋｍ以内的距离。实际中，为了确保满足时延要求，微云应??该被部署在更接近终端的位置。５Ｇ蜂窝网络和微云的结合将使这一点成为可能??１６４］。图１－３给出了微云系统的总体架构。为了克服单个微云的能力限制，必须要??通过不同微云之间的协作来满足用户的需求［６５］。在表１－１中，我们比较了四种不??同的移动计算架构。??移动边缘计算研究的关键问题包括计算卸载、移动性感知、边缘与核心网的??协作等。计算卸载［６６］是边缘计算的主要应用之一，可以打破移动设备资源的限制，??例如计算能力、电池容量和存储空间。要解决在各种场景下何时以及如何进行计??算任务的卸载是一个复杂的问题。国内外学者已经提出了多种场景下的计算卸载??方案
【参考文献】：
期刊论文
[1]用户行为驱动的自组织网络资源配置研究[J]. 刘自强,任晨珊,田辉. 中兴通讯技术. 2015(01)
[2]A Survey of Mobile Cloud Computing[J]. Xiaopeng Fan 1, Jiannong Cao 2, and Haixia Mao 3 (1. Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences; 2. Department of Computing, Hong Kong Polytechnic University; 3. Department of Land Surveying and Geo-informatics, Hong Kong Polytechnic University). ZTE Communications. 2011(01)
博士论文
[1]基于用户群体业务行为的高能效无线网络服务控制机制研究[D]. 杨坤.北京邮电大学 2017
硕士论文
[1]基于蜂窝网络数据的用户群体业务行为研究[D]. 易正磊.北京邮电大学 2017
本文编号：3061584
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：130 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
多接入边辣计葬体系架构[t9]
该被部署在更接近终端的位置。５Ｇ蜂窝网络和微云的结合将使这一点成为可能??１６４］。图１－３给出了微云系统的总体架构。为了克服单个微云的能力限制，必须要??通过不同微云之间的协作来满足用户的需求［６５］。在表１－１中，我们比较了四种不??同的移动计算架构。??移动边缘计算研究的关键问题包括计算卸载、移动性感知、边缘与核心网的??协作等。计算卸载［６６］是边缘计算的主要应用之一，可以打破移动设备资源的限制，??例如计算能力、电池容量和存储空间。要解决在各种场景下何时以及如何进行计??算任务的卸载是一个复杂的问题。国内外学者已经提出了多种场景下的计算卸载??方案，例如单用户场景、多用户场景和车联网等［６７＿６９】。通常，为了利用更强的计??算能力，移动设备的计算任务会卸载到ＭＥＣ服务器上，例如大量物联网设备的??记录内容、ＶｏＬＴＥ视频电话的编解码过程［７（）］［７１］。此外，多个相邻雾节点可以组成??８??
?；设备层??设备簇??图１－２雾计算体系架构＿??（３）微云??“微云”是由卡内基梅隆大学的学术团队提出的一种三层的体系架构：“设??备－微云－远端云”。它的提出并非只针对蜂窝网络，除蜂窝基站之外，它也可以部??署在ＷｉＦｉ网络中。微云的主要特点是在边缘节点上提供准实时的应用程序，并??且当设备移动时在边缘节点之间通过虚拟机实现应用切换［５９］。许多新的应用程??序端到端时延小于１?ｍｓ。从理论上讲，按照光速传播，１?ｍｓ的传播时延要求微??云部署在离终端３００?ｋｍ以内的距离。实际中，为了确保满足时延要求，微云应??该被部署在更接近终端的位置。５Ｇ蜂窝网络和微云的结合将使这一点成为可能??１６４］。图１－３给出了微云系统的总体架构。为了克服单个微云的能力限制，必须要??通过不同微云之间的协作来满足用户的需求［６５］。在表１－１中，我们比较了四种不??同的移动计算架构。??移动边缘计算研究的关键问题包括计算卸载、移动性感知、边缘与核心网的??协作等。计算卸载［６６］是边缘计算的主要应用之一，可以打破移动设备资源的限制，??例如计算能力、电池容量和存储空间。要解决在各种场景下何时以及如何进行计??算任务的卸载是一个复杂的问题。国内外学者已经提出了多种场景下的计算卸载??方案
【参考文献】：
期刊论文
[1]用户行为驱动的自组织网络资源配置研究[J]. 刘自强,任晨珊,田辉. 中兴通讯技术. 2015(01)
[2]A Survey of Mobile Cloud Computing[J]. Xiaopeng Fan 1, Jiannong Cao 2, and Haixia Mao 3 (1. Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences; 2. Department of Computing, Hong Kong Polytechnic University; 3. Department of Land Surveying and Geo-informatics, Hong Kong Polytechnic University). ZTE Communications. 2011(01)
博士论文
[1]基于用户群体业务行为的高能效无线网络服务控制机制研究[D]. 杨坤.北京邮电大学 2017
硕士论文
[1]基于蜂窝网络数据的用户群体业务行为研究[D]. 易正磊.北京邮电大学 2017
本文编号：3061584
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