基于多基站协作的移动边缘计算环境下资源管理技术研究

发布时间：2021-11-28 15:37

　　移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）赋予蜂窝网络边缘设备—基站计算和存储能力,移动终端可将其任务迁移至该类设备处辅助处理,从而提高任务处理效率,降低移动终端能耗。资源管理技术作为移动边缘计算的核心技术之一,具有重要的研究价值。针对多基站协作的计算存储资源整合优化的研究相对匮乏,已有的研究主要针对单基站场景,且将计算与存储资源进行孤立优化,也未充分考虑运营商收益对系统的影响。本文首先深入研究了多终端多智能基站环境下移动边缘计算服务部署和信息交互模式,建立了计算迁移和数据缓存的运行机制,设计了系统架构和基于多基站协作的资源管理算法。其次,本文提出了一种面向总体任务处理时延最小化的资源管理方案。本文将各类移动终端任务的特征抽象为有序向量,量化系统各组件的特征和信号传输速率,将面向总体任务处理时延的优化问题分解为计算时延和传输时延两部分并分别建模,将基于遗传算法的最优化算法与基于多基站协作的资源管理算法结合。仿真工作围绕不同参数的不同取值展开,结果表明与不具备移动边缘计算功能和数据缓存功能关闭的两种方案相比,本文方案的总体任务处理时延显著降低。最后,本文提出了一种... 

【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】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１移动边缘计算结构示意图??移动边缘计算结构示意图如图２－１所示

＾?ｘ＊?ｔ?ｉｉｉ?＞＞?ｙ＾／??图２－２移动边緣计算与云计算??移动云计算与移动边缘计算的关系图如图２－２所示，移动边缘计算让移动终??端计算任务所需要的数据在移动网络边缘处得到计算处理，而不需要进一步迁移??至移动云端。移动边缘网络的组成部分主要有：移动终端设备、移动边缘设备、??移动边缘计算服务器、移动边缘计算智能基站等。这些组成部分需要具有相应的??计算能力和存储能力，用以支持移动边缘计算。总而言之，移动边缘计算并不需??要云端的主动协助服务，它将更多的精力专注于移动云计算的边缘。??现阶段移动边缘计算无法完全替代云计算，他们有各自的特性和优势。受限??于移动边缘计算智能基站的计算能力和存储能力，移动云端服务的规模和能力远??远大于ＭＥＣ智能基站，因此移动边缘计算不具备移动云计算超大规模数据业务??计算存储能力。同样移动云端不具备移动边缘计算智能基站通过在数据源处或附??近执行分析和计算来减少传感器和中央数据中心之间所需的通信带宽和总体任??务处理时延的能力。因此本文将二者结合，使其发挥各自的特性和优势，将服务??应用分为具体场景

欧洲电信标准化协会从２０１４年１２月就开始致力于ＭＥＣ的研究，目前己发??布ＭＥＣ的基本技术需求及参考架构。在文献［４１］中，欧洲电信标准化协会对移??动边缘计算的基本框架进行了定义，如图２－４所示，该框架以宏观视角，对移动??边缘计算环境下各个功能实体进行了移动边缘计算系统水平、移动边缘计算主机??９??

【参考文献】：
期刊论文
[1]移动边缘计算综述[J]. 李子姝,谢人超,孙礼,黄韬.  电信科学. 2018(01)
[2]遗传算法中的交叉算子的述评[J]. 李书全,孙雪,孙德辉,边伟朋.  计算机工程与应用. 2012(01)



本文编号：3524689