移动边缘计算中联合资源分配的卸载策略研究
发布时间：2021-05-18 18:15
随着移动通信技术的发展和移动终端数量爆发式的增长,网络直播、虚拟现实、增强现实等各种新型应用不断出现。由于移动设备体积、电池等客观因素的限制,移动设备自身的资源不足以满足用户对于这些业务的需求。移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）技术的出现为解决该问题提供了一种有效的途径。该技术支持移动设备将计算密集型的应用程序卸载到计算能力较强的MEC服务器处执行,从而有效地降低计算任务延迟和能耗,提高用户的服务质量。在MEC系统中,设计高效的任务卸载以及资源分配策略尤为重要。本文针对MEC系统中联合任务卸载和资源分配开展了研究,主要工作如下:针对单MEC服务器多小小区的异构网络场景的移动边缘计算系统,分析了用户计算任务卸载和资源分配的联合优化问题。考虑到无线电以及计算资源对于任务卸载性能的影响,以最小化用户的时延和能耗开销为目标,制定了联合卸载决定、子信道分配和计算资源分配的优化方案。在该方案中,将原始的优化问题分解为任务卸载和资源分配两个子问题。对于任务卸载子问题,通过坐标下降法优化用户的卸载决定;对于资源分配子问题,设计一种匹配算法为用户分配子信道并利用凸优化的方...
【文章来源】：重庆邮电大学重庆市
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
注释表
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 移动边缘计算研究现状
1.2.1 任务卸载研究现状
1.2.2 联合资源分配的任务卸载研究现状
1.3 论文的主要工作
1.4 论文的结构安排
第2章 移动边缘计算相关技术概述
2.1 移动边缘计算概述
2.1.1 移动边缘计算系统架构
2.1.2 移动边缘计算关键技术
2.1.3 主要应用场景
2.2 移动边缘计算中计算卸载概述
2.2.1 计算卸载决策
2.2.2 计算卸载过程
2.3 移动边缘计算中资源分配概述
2.4 本章小结
第3章 异构网络下联合资源分配的多用户任务卸载方案
3.1 引言
3.2 系统模型及问题规划
3.2.1 通信模型
3.2.2 计算模型
3.2.3 问题形成
3.3 联合资源分配的任务卸载算法
3.3.1 用户的子信道和计算资源分配
3.3.2 用户卸载决策算法设计
3.4 复杂度分析
3.5 仿真结果及性能分析
3.5.1 仿真参数设置
3.5.2 仿真结果分析
3.6 本章小结
第4章 多MEC服务器系统中联合资源分配的任务卸载方案
4.1 引言
4.2 系统模型及问题规划
4.2.1 通信模型
4.2.2 计算模型
4.2.3 计算费用模型
4.2.4 问题形成
4.3 基于拍卖模型的算法设计
4.3.1 投标提交阶段
4.3.2 获胜者确定阶段
4.4 复杂度分析
4.5 仿真及性能分析
4.5.1 仿真参数设置
4.5.2 仿真结果分析
4.6 本章小节
第5章 总结与展望
5.1 论文工作总结
5.2 后续研究工作
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]移动边缘计算系统中基于并行拍卖的无线资源与云资源联合分配（英文）[J]. 兰卓睿,夏玮玮,吴思运,燕锋,沈连丰. Journal of Southeast University（English Edition）. 2019(02)
[2]移动边缘计算技术发展浅析[J]. 俞一帆,任春明,阮磊峰,陈思仁. 通信世界. 2017(11)
[3]5G标准及关键技术[J]. 魏运锋,刘庆东,杨锐. 电信工程技术与标准化. 2016(12)
[4]移动边缘计算技术及其本地分流方案[J]. 张建敏,谢伟良,杨峰义,武洲云,谢亮. 电信科学. 2016(07)
[5]移动边缘计算促进5G发展的分析[J]. 戴晶,陈丹,范斌. 邮电设计技术. 2016(07)
[6]5G网络技术研究现状和发展趋势[J]. 王胡成,徐晖,程志密,王可. 电信科学. 2015(09)
[7]SDN和NFV的思考与实践[J]. 李晨,段晓东,陈炜,程伟强. 电信科学. 2014(08)
本文编号：3194262
【文章来源】：重庆邮电大学重庆市
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
注释表
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 移动边缘计算研究现状
1.2.1 任务卸载研究现状
1.2.2 联合资源分配的任务卸载研究现状
1.3 论文的主要工作
1.4 论文的结构安排
第2章 移动边缘计算相关技术概述
2.1 移动边缘计算概述
2.1.1 移动边缘计算系统架构
2.1.2 移动边缘计算关键技术
2.1.3 主要应用场景
2.2 移动边缘计算中计算卸载概述
2.2.1 计算卸载决策
2.2.2 计算卸载过程
2.3 移动边缘计算中资源分配概述
2.4 本章小结
第3章 异构网络下联合资源分配的多用户任务卸载方案
3.1 引言
3.2 系统模型及问题规划
3.2.1 通信模型
3.2.2 计算模型
3.2.3 问题形成
3.3 联合资源分配的任务卸载算法
3.3.1 用户的子信道和计算资源分配
3.3.2 用户卸载决策算法设计
3.4 复杂度分析
3.5 仿真结果及性能分析
3.5.1 仿真参数设置
3.5.2 仿真结果分析
3.6 本章小结
第4章 多MEC服务器系统中联合资源分配的任务卸载方案
4.1 引言
4.2 系统模型及问题规划
4.2.1 通信模型
4.2.2 计算模型
4.2.3 计算费用模型
4.2.4 问题形成
4.3 基于拍卖模型的算法设计
4.3.1 投标提交阶段
4.3.2 获胜者确定阶段
4.4 复杂度分析
4.5 仿真及性能分析
4.5.1 仿真参数设置
4.5.2 仿真结果分析
4.6 本章小节
第5章 总结与展望
5.1 论文工作总结
5.2 后续研究工作
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]移动边缘计算系统中基于并行拍卖的无线资源与云资源联合分配（英文）[J]. 兰卓睿,夏玮玮,吴思运,燕锋,沈连丰. Journal of Southeast University（English Edition）. 2019(02)
[2]移动边缘计算技术发展浅析[J]. 俞一帆,任春明,阮磊峰,陈思仁. 通信世界. 2017(11)
[3]5G标准及关键技术[J]. 魏运锋,刘庆东,杨锐. 电信工程技术与标准化. 2016(12)
[4]移动边缘计算技术及其本地分流方案[J]. 张建敏,谢伟良,杨峰义,武洲云,谢亮. 电信科学. 2016(07)
[5]移动边缘计算促进5G发展的分析[J]. 戴晶,陈丹,范斌. 邮电设计技术. 2016(07)
[6]5G网络技术研究现状和发展趋势[J]. 王胡成,徐晖,程志密,王可. 电信科学. 2015(09)
[7]SDN和NFV的思考与实践[J]. 李晨,段晓东,陈炜,程伟强. 电信科学. 2014(08)
本文编号：3194262
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