车载边缘计算环境下的计算卸载和计算切换研究

发布时间：2021-01-17 23:44

　　在车载云计算中通常利用云服务器或者其它高性能汽车为资源受限的汽车提供计算卸载服务,但是汽车与宏基站的低传输速率会导致任务完成时间增加,待处理任务数目和计算量的增加可能造成云服务器负荷过载,如何降低日益增长的计算密集型任务的完成时间和减少云层负载成为了计算卸载中两个亟待解决的问题。边缘计算技术的推广为解决这两个问题提供了新思路。静态环境下,因为边缘服务器更加靠近汽车终端,所以增加边缘层可有效地提升用户体验感和降低云层负载。处于行车状态时,汽车运动造成的通信环境动态变化会导致任务完成时间增加,如何降低汽车运动对计算卸载的影响是本文的研究重点。本文针对车载边缘计算环境下的计算卸载和切换进行了理论研究和实验仿真。首先在静态环境中对比了卸载至边缘、卸载至云以及本地执行的任务通信、执行和完成时间,并基于自适应卸载算法讨论了不同类型的任务三种执行方案的优劣。其次针对汽车行车状态下,提出了基于计算切换的计算卸载算法来降低运动对计算卸载带来的任务完成时间增加等消极影响。最后本文提出了一种适用于路径可预测情况下基于贪心的卸载算法,进一步缩短了任务完成时间。本次研究采用任务的本地执行比例、边缘执行比例、云端... 

【文章来源】：云南大学云南省 211工程院校

【文章页数】：94 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

现C体系架构

任务请求的不同分层分属性的部署。两者的结合为提升丨Ｔ提供了有效的解决方案。??数据边缘缓存??边缘缓存是实现ＭＥＣ服务本地化的重要方式和应用。数据先将用户请求的资源缓存在边缘服务器上，使得本地用户在围内时能够更加快速地获取所需资源。??软件定义网络??［２７］对软件定义计算（Ｓｏｆｔｗａｒｅ?Ｄｅｆｉｎｅｄ?Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，?ＳＤＣ）ＳＤＣ的概念来源于ＳＤＮ，?ＳＤＮ是一种５Ｇ的支持技术。ＳＤＮ实体来实现控制功能，以实现推动网络的软件化的目的。同现计算的软件化，在车载任务卸载中就是基于软件的实体来功能，基于ＳＤＮ技术实现了控制与转发的解耦。基于ＳＤＮ２．２。??

Ａ南人学（学术）硕Ｉ：学位论文??分为局部和全局两层，虽然局部控制层不如全局控制层的控制覆盖部控制层能分担全局控制层的负担，减少控制的延迟，降低了单险，本文参考文献［２８］提出的ＳＤＮｉ－ＭＥＣ的控制架构来实现管理的目的。??、物联网网关??献［２９］中提到了一种适用于ＭＥＣ的物联网网关，使用该网关可以时，旨在利用该网关实现提高用户体验质量（Ｑｕａｌｉｔｙ?ｏｆ?Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ，，下图２．３展示了利用物联网网关来进行任务和资源的匹配。??

【参考文献】：
期刊论文
[1]车载边缘计算环境中的任务卸载决策和优化[J]. 李波,黄鑫,牛力,薛端,白晨青.  微电子学与计算机. 2019(02)
[2]车载自组织网络下车辆移动模型仿真测试研究[J]. 张文都,乔雅.  计算机技术与发展. 2018(11)
[3]基于DTN的车载云计算卸载算法[J]. 李波,黄鑫,薛端,侯严严,裴以建.  云南大学学报(自然科学版). 2018(02)
[4]相对最小执行时间方差的云计算任务调度算法[J]. 李水泉,邓泓.  计算机技术与发展. 2018(07)
[5]车联网环境下的4G和DSRC异构网络切换机制研究[J]. 郑继亭,胡锦超,李珺.  现代电子技术. 2018(01)
[6]基于Docker的虚拟化技术研究[J]. 郭甲戌,胡晓勤.  网络安全技术与应用. 2017(10)
[7]车载边缘计算中基于信誉值的计算卸载方法研究[J]. 吴振铨,黄旭民,余荣,何昭水.  计算机应用研究. 2018(09)
[8]基于OBU与NFC充值的ETC系统设计[J]. 姚倩,林晓宇,侯筱婷,王丽.  控制工程. 2017(05)
[9]面向云计算的任务分类方法[J]. 陈廷伟,周山杰,秦明达.  计算机应用. 2012(10)

硕士论文
[1]车载云计算中基于预测的最小完成时间算法的研究[D]. 曹新立.云南大学 2015
[2]基于BP神经网络及其优化算法的汽车车速预测[D]. 谢浩.重庆大学 2014
[3]优化应用提供商成本的混合云调度模型与算法研究[D]. 邓达.复旦大学 2014



本文编号：2983826