基于MEC的车联网切换算法研究
发布时间：2021-01-26 18:42
随着无线通信技术的飞速发展,车联网（IoVs,Internet of Vehicles）的部署与应用成为可能。车联网中车辆终端高速移动的特点和各种智能应用的普及,使得车联网系统对时延的要求越来越高,因此具有低时延特点的基于移动边缘计算（MEC,Mobile Edge Computing）车联网系统应运而生。车辆终端在基于MEC的车联网环境下移动时,必将面临在不同的基站（BS,Base Station）或小区中切换的问题,因此切换技术作为车联网中资源管理的关键技术成为研究重点。本文围绕基于MEC的车联网环境下的切换问题,以最小化时延和减小乒乓效应为目标,分别提出了基于自适应反馈决策树的切换和基于集成学习的多属性切换两种决策算法,对车联网环境下切换问题进行了深入地探讨和研究,主要完成的工作如下:（1）首先对基于移动边缘计算的车联网系统进行了简单的介绍,介绍了该系统的架构、特点和资源管理关键技术。然后本学位论文对关键技术之一切换技术进行了详细的阐述,主要围绕着切换技术的理论和基本过程两方面进行阐述。（2）在基于MEC的车联网环境下,提出了一种基于自适应反馈决策树的切换（SAFH,Self-a...
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
平均切换次数随速度变化的关系
东南大学硕士学位论文28成的影响，并减小了切换时延。图3.13算法时延随着距离的变化情况3.6本章小结本章对车联网下基于自适应反馈的决策树切换算法进行了详细的说明。首先简单介绍了机器学习中的决策树方法和增量学习方法，然后对本章提出的算法进行说明，并给出的一个实际建立自适应反馈决策树的案例，最后给出了文章所采用的仿真实验场景和结果分析。仿真结果表明：本章所提出的SAFH算法适用于移动性强、业务变化频繁的车辆终端切换决策。该算法能有效地降低乒乓效应，增加网络连接的有效时间。此外，与传统的决策树切换算法和基于RSS的模糊切换决策算法相比，该算法的时延更低。
基于MEC的车联网是将MEC服务器部署在传统的车联网系统的网络层中,并与路边基站相连,可以有效的给车辆终端提供相关的服务。根据车联网所需要提供的网络服务内容,基于MEC的车联网系统架构大致被分为三层[20]:底层的移动传感器设置在车辆终端上,用来产生数据;中间层为MEC服务器层,MEC服务器可直接部署在路边基站上,具有数据的处理和存储的功能;最上层是中心云系统,它控制着整个系统的数据存储和转发操作,也是整个系统的中心。示意图详见图2.1。图2.1是一种将云计算和相关服务延伸到网络边缘的计算模型,减少了数据的往返时间。本论文中所涉及的切换场景依托于图2.1,包括高速行驶的车辆终端,基站,MEC服务器以及中心云。车辆终端通过无线链路连接至不同的基站,基站与MEC服务器之间通过光纤有线连接。每个MEC服务器接收其所连基站的数据,并辅助基站解决网络连接和切换问题。使用图2.1所示的基于移动边缘云计算的车联网体系架构,可以满足车联网中低时延、高可靠的应用需求。
【参考文献】：
期刊论文
[1]移动边缘计算在车联网中的应用[J]. 李佐昭,刘金旭. 现代电信科技. 2017(03)
[2]车联网发展状况研究[J]. 程学虎,陈亚峰. 中国无线电. 2013(02)
[3]车联网现状与发展研究[J]. 程刚,郭达. 移动通信. 2011(17)
[4]异构网络垂直切换性能参数分析及算法研究[J]. 柴蓉,肖敏,唐伦,陈前斌. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2010(01)
[5]增强移动IP性能的快速切换技术综述[J]. 赵庆林,张玉军. 计算机工程. 2005(07)
硕士论文
[1]基于集成学习的短文本主客观分类研究[D]. 陶杰.安徽工业大学 2016
[2]架构式车联网中切换问题的研究[D]. 王书敏.东北大学 2013
[3]WLAN中快速切换机制的研究与实现[D]. 王忠峰.西南交通大学 2008
本文编号：3001628
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
平均切换次数随速度变化的关系
东南大学硕士学位论文28成的影响，并减小了切换时延。图3.13算法时延随着距离的变化情况3.6本章小结本章对车联网下基于自适应反馈的决策树切换算法进行了详细的说明。首先简单介绍了机器学习中的决策树方法和增量学习方法，然后对本章提出的算法进行说明，并给出的一个实际建立自适应反馈决策树的案例，最后给出了文章所采用的仿真实验场景和结果分析。仿真结果表明：本章所提出的SAFH算法适用于移动性强、业务变化频繁的车辆终端切换决策。该算法能有效地降低乒乓效应，增加网络连接的有效时间。此外，与传统的决策树切换算法和基于RSS的模糊切换决策算法相比，该算法的时延更低。
基于MEC的车联网是将MEC服务器部署在传统的车联网系统的网络层中,并与路边基站相连,可以有效的给车辆终端提供相关的服务。根据车联网所需要提供的网络服务内容,基于MEC的车联网系统架构大致被分为三层[20]:底层的移动传感器设置在车辆终端上,用来产生数据;中间层为MEC服务器层,MEC服务器可直接部署在路边基站上,具有数据的处理和存储的功能;最上层是中心云系统,它控制着整个系统的数据存储和转发操作,也是整个系统的中心。示意图详见图2.1。图2.1是一种将云计算和相关服务延伸到网络边缘的计算模型,减少了数据的往返时间。本论文中所涉及的切换场景依托于图2.1,包括高速行驶的车辆终端,基站,MEC服务器以及中心云。车辆终端通过无线链路连接至不同的基站,基站与MEC服务器之间通过光纤有线连接。每个MEC服务器接收其所连基站的数据,并辅助基站解决网络连接和切换问题。使用图2.1所示的基于移动边缘云计算的车联网体系架构,可以满足车联网中低时延、高可靠的应用需求。
【参考文献】：
期刊论文
[1]移动边缘计算在车联网中的应用[J]. 李佐昭,刘金旭. 现代电信科技. 2017(03)
[2]车联网发展状况研究[J]. 程学虎,陈亚峰. 中国无线电. 2013(02)
[3]车联网现状与发展研究[J]. 程刚,郭达. 移动通信. 2011(17)
[4]异构网络垂直切换性能参数分析及算法研究[J]. 柴蓉,肖敏,唐伦,陈前斌. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2010(01)
[5]增强移动IP性能的快速切换技术综述[J]. 赵庆林,张玉军. 计算机工程. 2005(07)
硕士论文
[1]基于集成学习的短文本主客观分类研究[D]. 陶杰.安徽工业大学 2016
[2]架构式车联网中切换问题的研究[D]. 王书敏.东北大学 2013
[3]WLAN中快速切换机制的研究与实现[D]. 王忠峰.西南交通大学 2008
本文编号：3001628
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