面向边缘计算的绿色数据回传合作资源分配技术研究

发布时间：2020-04-03 05:36

【摘要】：随着物联网技术以及无线通信技术的快速发展,物联网的终端设备数急剧增加,物联网感知层产生大量数据,直接导致了网络传输负载增加,造成网络传输的延迟甚至阻塞。因此,移动边缘计算(MEC)应运而生。它通过在数据产生的源头和云中心之间任一具有计算资源和网络资源的节点(边缘节点)处对数据进行处理和分析,将大部分或全部处理程序迁移至靠近用户或数据收集点,可以有效减少服务交付时延。但是在MEC网络中,仍然存在网络传输效率低、网络资源分配不合理、回传链路中能耗较大等问题。本文研究了MEC无线接入网络中,无线运营商向多个能源供应者请求能量给终端设备提供服务时,网络中的资源分配问题,包括网络运营商频谱分配和能源供应者的能量分配问题。运营商要确定频谱和向终端设备提供服务的价格,终端设备对服务价格是敏感的,价格越高,终端接入需求越小。能源供应者根据运营商频谱和终端设备需求量确定能量价格,并向运营商收取能量费用。本文将上述资源分配问题建模为一个斯塔克尔伯格(Stackelberg)博弈,博弈的参与者是领导者(运营商)和多个跟随者(能源供应者组成的联盟)。为了研究此博弈,采用逆向归纳法,先确定能源供应者联盟的价格策略,通过研究联盟的价格策略确定运营商的频谱和价格策略。为了确定能源供应者联盟的策略,分析纳什稳定时联盟的最优价格策略,给出稳定联盟的各个能源供应者的合作策略。再根据夏普利值(Shapley Value)进行联盟结构中的能源供应者利润分配,求出各个能源供应者的价格和运营商价格,根据价格得到终端需求以及运营商的频谱和价格策略,给出了MEC无线数据回传链路上的频谱联合能量分配方法。最后,本文通过仿真与数值分析,得出能源供应者通过合作博弈形成联盟,可以提高终端设备向边缘节点传输的效率,降低回传链路的能耗。
【图文】：

示意图,计算结构,示意图

图 1.1 移动边缘计算结构示意图是移动边缘计算的基本组成结构，从图中可以看出，，业务服务被下终端设备，更靠近用户，从而可以提供更及时的服务。中化的云计算架构是将数据通过网络传输到中心处理器进行数据式必然会导致延迟增加，服务交付延迟增加同时需要很大的带宽[30]实际上已经成为存储和计算大规模数据的解决方案，然而随着科技戴设备等终端设备的爆炸性增加，以及物联网（IoT），V2X 通信，增强，需要获取实时响应以及对上下文感知和移动性的支持。这就需要备，也就导致边缘计算的产生[31]。通过移动边缘计算，可以有效降服务延迟，提升用户体验。多不同的技术来促进和支持分布式和分散式计算方案，同时，边缘）设备需要时提供必要的随需求变化的计算能力，因为缺少集中式结近用户，具有减少延迟和增加故障安全性的效果。推动了需要高带

架构图,架构,新用,客户端

图 1.2 具有三层的移动边缘计算架构献[34]中，作者提出了一个为边缘计算构建的系统 LAVEA，它可以卸载客户端和的计算任务，协同附近的边缘节点，在靠近用户的地方提供低延迟的视频分析边缘设计来最小化响应时间，并比较了为边缘协作而设置的变量放置方案，通配置来加速对本地或云客户端任务。在文献[35]中，提出了一种针对混合移动边设备使用情况的通用的架构和框架，这是一种边缘计算的新用例，被称为混合
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN929.5;TP391.44

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