基于车辆雾计算架构的计算卸载与V2V资源分配研究

发布时间：2023-04-27 03:47

　　对于车联网,早期人们更多关注其在道路安全中的应用;最近,随着5G通信技术的发展以及业务的多样性需求,车联网产生了更多可能,可以支持更多非安全性应用,如广告、社交、多媒体娱乐等。但随之而来的庞大数据和计算会给网络带来沉重的负担,有研究提出,可以把车联网技术和雾计算相结合,形成车辆雾计算,将信息的存储和计算下移,从而减轻基础网络的负担。雾计算的兴起源于各类接入设备的功能越来越强大,通过把计算服务功能从云端下降到接入层,即雾端,让接入设备利用剩余的计算能力提供服务,从而获得降低核心网负载、提高响应速度等好处。在雾计算中,由于手持设备的性能较弱,一般不会考虑将其作为服务方;而在车辆雾计算中,凭借充足的能源和更好的散热,车载设备的性能和功耗可以远远大于手持设备,因此车辆即可以是计算服务请求方,也可以是服务方,这是与雾计算的关键区别,正因如此,雾计算相关研究成果无法直接在车辆雾计算中使用。因此本文将对车辆雾计算相关技术展开研究。为了尽可能减少车辆雾计算基础设施的硬件部署成本,降低实施难度,本文将基于标准5G接入网架构,构建出车辆雾计算的基础设施架构。通过对该基础架构的讨论,本文分析出车辆雾计算有距...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究工作的背景与意义
        1.1.1 车联网技术背景
        1.1.2 雾计算技术背景
        1.1.3 车辆雾计算技术背景
    1.2 国内外研究历史与现状
        1.2.1 V2V/D2D通信资源分配研究现状
        1.2.2 雾计算与计算卸载研究现状
        1.2.3 车辆雾计算研究现状
    1.3 本文主要研究内容与贡献
    1.4 本文章节安排
第二章 车辆雾计算基础概述
    2.1 5G接入网架构概述
        2.1.1 接入网整体架构
        2.1.2 gNB部署
    2.2 5G-V2X概述
    2.3 现有D2D通信资源分配问题案例分析
    2.4 现有车辆雾计算研究案例分析
    2.5 本章小结
第三章 车辆雾计算架构与V2V计算卸载算法设计
    3.1 车辆雾计算基础架构构建与问题分析
        3.1.1 车辆雾计算基础架构构建
        3.1.2 架构优缺点与关键问题分析
    3.2 基于卡尔曼滤波的距离预测
        3.2.1 卡尔曼滤波原理
        3.2.2 卡尔曼滤波在距离预测中的应用
        3.2.3 对基于卡尔曼滤波的距离预测的改进
    3.3 V2V计算卸载建模
        3.3.1 最优化建模
        3.3.2 复杂度分析
    3.4 基于分簇动态规划的启发式算法
        3.4.1 算法设计
        3.4.2 复杂度分析
    3.5 本章小结
第四章 V2V通信资源分配算法设计
    4.1 V2V通信资源分配建模
        4.1.1 干扰模型
        4.1.2 最优化建模
        4.1.3 复杂度分析
    4.2 TID算法概述
        4.2.1 潜在强干扰集和潜在弱干扰集
        4.2.2 潜在弱干扰集干扰控制
    4.3 改进的TID算法设计
        4.3.1 潜在强干扰集的确定方法
        4.3.2 潜在远距离弱干扰集干扰控制
        4.3.3 性能改进分析
        4.3.4 V2V通信资源复用判断
        4.3.5 ITID算法完整流程
        4.3.6 时间复杂度分析
    4.4 本章小结
第五章 仿真实验与结果分析
    5.1 仿真场景与参数
        5.1.1 V2V计算卸载仿真场景设置
        5.1.2 V2V通信资源分配仿真场景设置
    5.2 V2V计算卸载仿真结果与分析
    5.3 V2V通信资源分配仿真结果与分析
        5.3.1 通信资源使用量分析
        5.3.2 接收信号SINR分析
    5.4 本章小结
第六章 全文总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果



本文编号：3802805