5G多接入边缘计算车联网拓扑优化研究
发布时间：2021-04-18 05:43
即将到来的5G时代主要面对三大场景,即增强型移动宽带、超高可靠超低时延通信和海量机器类通信。车联网作为“超高可靠超低时延”场景的代表,是公认的5G技术的垂直产业,与5G的深入耦合将推动车联网从单车智能到车路并举的转变。然而5G技术对各项通信性能指标均有着极严苛的要求,仅靠传统的车云网络无法真正实现对5G技术的支撑。本文针对基于5G微基站的多接入边缘计算车联网（5G Micro Base Station-based MEC-VANET Networks,MVN）开展研究,该网络通过在道路两边部署5G微基站,替代传统的路侧单元,从而为车辆终端提供更快更稳定的连接,并在微基站上引入多接入移动边缘计算设备单元对时延敏感信息进行实时处理,旨在降低时延、避免带宽资源浪费。本文对MVN网络模型下的拓扑优化和规模测算（Topology Optimization and Dimensioning,TOD）问题进行了较为深入的探索,为5G技术与车联网的融合和部署提供了理论依据和技术支撑。首先,本文研究了一种基于树形拓扑的MVN网络架构,为车联网提供低延迟、高稳定的连接,避免带宽资源的浪费。在此基础上,对基...
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１?，车联网网络架构??Ｆｉｇ．?２．１?Ｎｅｔｗｏｒｋ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ＶＡＮＥＴ??如图２．１所示，Ｖ２Ｘ通信主要由午．车：通倍（Ｖｃｈｉｃｌｃ－ｔｏ－Ｖｅｈｉｃｌｅ，?Ｖ２Ｖ）和午：路通倍??（Ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－ＲＳＵ，?Ｖ２Ｒ）：??
Ｅ）以及通信技术（例??如８０２．１１口、％旧、２４１３￡＾等）传输感知层收集到的数据［３（）］。传输层会综合利用边缘计??算、云计算等技术，实现车联网与各种异构网络间的通信，使得车联网应用层的各种应??用切实落地。??应用层是其他子系统的接口，可以利用计算、处理后的信息，提供诸如行车安全、??出行娱乐、路线指引、停车诱导等各种服务，这些服务不但要紧紧依靠当下的技术，而??且要做到能够适应车联网未来的网络拓展［３１］。??交?—ｆ行车、??感知层?传输层?％?应用层??图２．?２车联网体系架构??Ｆｉｇ．?２．２?Ｓｙｓｔｅｍ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ＶＡＮＥＴ??２．?１．２车联网关键通信技术??（１）控制器局域网络（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ?Ａｒｅａ?Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＡＮ?），ＣＡＮ技术适用于大数??据量、短距离（通信距离小于４０ｍ时速率可达１Ｍｂｐｓ），或小数据量、长距离（通信??距离最长可达ｌ〇ｋｍ，对应速率会低于５Ｋｂｐｓ）的场景下，如车辆内部通信。车辆内部??通信就是车内的智能设备与车辆终端设备进行信息采集、交互后对车辆终端进行的有效??管控。车内的通信范围有限且环境相对静止，对延迟的敏感度较高，ＣＡＮ技术的出现??可以满足车内通信对于实时性、可靠性的需求，已被广泛认可。??（２）?ＲＦＩＤ技术，ＲＦ［Ｄ主要由阅读器、标签以及天线构成，可通过射频信号对高??速移动的物体进行识别长期以来，ＲＦＩＤ技术一直广泛应用于车联网，可提供车辆??识别、拥堵收费、黑名单管控等服务，是车联网的强有力支撑技术之一。??－８?－??
?大连海事大学专业学位硕士学位论文???４?ｂｓ??ＭＥＣＰ??／?＼?／?＼??＼?／?Ｔ??１?Ｉ?Ｓ??／?＼?Ｉ?，?■?ｌ?ｇＮＢ??ＤＱ?ＯＤ?ＯＤ?ＯＤ?ＯＤ?ＤＤ?ＱＤ?ｖｅｈｉｃｌｅ??图３．?２?ＭＶＮ拓扑图??Ｆｉｇ．?３．２?Ｔｏｐｏｌｏｇｙ?ｏｆＭＶＮ?Ｎｅｔｗｏｒｋ??３．４?ＭＶＮ网络部署的关键因素??（１）部署场景，本文主要针对一些较敏感、事故高发的路段作为部署场景进行仿??真。针对车联网道路形态的不同分别对单行路、Ｔ字路、十字路、双十字路、井字路等??场景进行了部署；针对车联网车辆终端分布极不平衡的特性，在大规模网络场景中对一??些路段进行较为密集的ＴＰ点设置、对另一些路段进行较为稀疏的ＴＰ点设置，基于ＭＶＮ??架构的ＴＯＤ问题要完成对不同的道路形态、分布不均衡的ＴＰ点的百分百覆盖，以此验??证模型的可行性、可拓展性，证明基于ＭＶＮ架构的ＴＯＤ问题并不只是停留在理论层??面的、而是对现实生活中的部署具有指导性意义的。??（２）拓扑结构，树形拓扑由星Ｍ拓扑演化而来，网络中的节点层次结构清晰，由??一个根节点、多个分支节点、多个叶子节点组成。树型拓扑的可拓展性好，适合应用于??节点数量大、频繁接入或移出网络的场景，车联网网络拓扑高度变化以及海量终端节点??等特性使得本文采用了灵活的树形拓扑结构，以ＢＳ为根节点、以ＭＥＣＰ和ｇＮＢ为分??支节点、以车辆终端为叶子节点，对ＭＶＮ架构进行了部署。??（３）?ＭＥＣＰ的资源配置，ＭＥＣ有着强大的通信、．计算以及存储能力，ＭＥＣＰ的??部署使得车辆终端用户的计算任务可以卸载到网络边缘，大大缩短了时延并降低了传统??云计算中心的压
【参考文献】：
期刊论文
[1]C-V2X标准演进及产业化综述[J]. 张天,汤利顺,王彦聪,李长龙. 汽车文摘. 2020(02)
[2]5G蜂窝车联网组网性能研究[J]. 王君,纪晓东,张欣然,温晓然,佟佳俊. 电信科学. 2020(01)
[3]V2X车联网关键技术研究及应用综述[J]. 缪立新,王发平. 汽车工程学报. 2020(01)
[4]SDN和MEC架构下V2X卸载与资源分配[J]. 张海波,王子心,贺晓帆. 通信学报. 2020(01)
[5]一种基于车联网的边缘云资源分配优化方案[J]. 温琦丽,洪高风,苏伟. 电信科学. 2019(S2)
[6]现代5G通信关键技术特点及现存问题[J]. 石岩松. 通讯世界. 2019(09)
[7]车联网前程远大——2019年车联网产业发展报告[J]. 本刊综合. 中国公路. 2019(05)
[8]面向5G需求的移动边缘计算[J]. 田辉,范绍帅,吕昕晨,赵鹏涛,贺硕. 北京邮电大学学报. 2017(02)
[9]5G若干关键技术评述[J]. 张平,陶运铮,张治. 通信学报. 2016(07)
[10]5G超密集组网网络架构及实现[J]. 张建敏,谢伟良,杨峰义. 电信科学. 2016(06)
博士论文
[1]5G移动通信网络中缓存与计算关键技术研究[D]. 贾庆民.北京邮电大学 2019
[2]车联网环境下高速公路车辆跟驰模型及仿真研究[D]. 顾海燕.东南大学 2017
硕士论文
[1]基于进化计算的车联网路侧单元部署优化方法研究[D]. 赵冠宇.吉林大学 2019
本文编号：3144921
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１?，车联网网络架构??Ｆｉｇ．?２．１?Ｎｅｔｗｏｒｋ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ＶＡＮＥＴ??如图２．１所示，Ｖ２Ｘ通信主要由午．车：通倍（Ｖｃｈｉｃｌｃ－ｔｏ－Ｖｅｈｉｃｌｅ，?Ｖ２Ｖ）和午：路通倍??（Ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－ＲＳＵ，?Ｖ２Ｒ）：??
Ｅ）以及通信技术（例??如８０２．１１口、％旧、２４１３￡＾等）传输感知层收集到的数据［３（）］。传输层会综合利用边缘计??算、云计算等技术，实现车联网与各种异构网络间的通信，使得车联网应用层的各种应??用切实落地。??应用层是其他子系统的接口，可以利用计算、处理后的信息，提供诸如行车安全、??出行娱乐、路线指引、停车诱导等各种服务，这些服务不但要紧紧依靠当下的技术，而??且要做到能够适应车联网未来的网络拓展［３１］。??交?—ｆ行车、??感知层?传输层?％?应用层??图２．?２车联网体系架构??Ｆｉｇ．?２．２?Ｓｙｓｔｅｍ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ＶＡＮＥＴ??２．?１．２车联网关键通信技术??（１）控制器局域网络（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ?Ａｒｅａ?Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＡＮ?），ＣＡＮ技术适用于大数??据量、短距离（通信距离小于４０ｍ时速率可达１Ｍｂｐｓ），或小数据量、长距离（通信??距离最长可达ｌ〇ｋｍ，对应速率会低于５Ｋｂｐｓ）的场景下，如车辆内部通信。车辆内部??通信就是车内的智能设备与车辆终端设备进行信息采集、交互后对车辆终端进行的有效??管控。车内的通信范围有限且环境相对静止，对延迟的敏感度较高，ＣＡＮ技术的出现??可以满足车内通信对于实时性、可靠性的需求，已被广泛认可。??（２）?ＲＦＩＤ技术，ＲＦ［Ｄ主要由阅读器、标签以及天线构成，可通过射频信号对高??速移动的物体进行识别长期以来，ＲＦＩＤ技术一直广泛应用于车联网，可提供车辆??识别、拥堵收费、黑名单管控等服务，是车联网的强有力支撑技术之一。??－８?－??
?大连海事大学专业学位硕士学位论文???４?ｂｓ??ＭＥＣＰ??／?＼?／?＼??＼?／?Ｔ??１?Ｉ?Ｓ??／?＼?Ｉ?，?■?ｌ?ｇＮＢ??ＤＱ?ＯＤ?ＯＤ?ＯＤ?ＯＤ?ＤＤ?ＱＤ?ｖｅｈｉｃｌｅ??图３．?２?ＭＶＮ拓扑图??Ｆｉｇ．?３．２?Ｔｏｐｏｌｏｇｙ?ｏｆＭＶＮ?Ｎｅｔｗｏｒｋ??３．４?ＭＶＮ网络部署的关键因素??（１）部署场景，本文主要针对一些较敏感、事故高发的路段作为部署场景进行仿??真。针对车联网道路形态的不同分别对单行路、Ｔ字路、十字路、双十字路、井字路等??场景进行了部署；针对车联网车辆终端分布极不平衡的特性，在大规模网络场景中对一??些路段进行较为密集的ＴＰ点设置、对另一些路段进行较为稀疏的ＴＰ点设置，基于ＭＶＮ??架构的ＴＯＤ问题要完成对不同的道路形态、分布不均衡的ＴＰ点的百分百覆盖，以此验??证模型的可行性、可拓展性，证明基于ＭＶＮ架构的ＴＯＤ问题并不只是停留在理论层??面的、而是对现实生活中的部署具有指导性意义的。??（２）拓扑结构，树形拓扑由星Ｍ拓扑演化而来，网络中的节点层次结构清晰，由??一个根节点、多个分支节点、多个叶子节点组成。树型拓扑的可拓展性好，适合应用于??节点数量大、频繁接入或移出网络的场景，车联网网络拓扑高度变化以及海量终端节点??等特性使得本文采用了灵活的树形拓扑结构，以ＢＳ为根节点、以ＭＥＣＰ和ｇＮＢ为分??支节点、以车辆终端为叶子节点，对ＭＶＮ架构进行了部署。??（３）?ＭＥＣＰ的资源配置，ＭＥＣ有着强大的通信、．计算以及存储能力，ＭＥＣＰ的??部署使得车辆终端用户的计算任务可以卸载到网络边缘，大大缩短了时延并降低了传统??云计算中心的压
【参考文献】：
期刊论文
[1]C-V2X标准演进及产业化综述[J]. 张天,汤利顺,王彦聪,李长龙. 汽车文摘. 2020(02)
[2]5G蜂窝车联网组网性能研究[J]. 王君,纪晓东,张欣然,温晓然,佟佳俊. 电信科学. 2020(01)
[3]V2X车联网关键技术研究及应用综述[J]. 缪立新,王发平. 汽车工程学报. 2020(01)
[4]SDN和MEC架构下V2X卸载与资源分配[J]. 张海波,王子心,贺晓帆. 通信学报. 2020(01)
[5]一种基于车联网的边缘云资源分配优化方案[J]. 温琦丽,洪高风,苏伟. 电信科学. 2019(S2)
[6]现代5G通信关键技术特点及现存问题[J]. 石岩松. 通讯世界. 2019(09)
[7]车联网前程远大——2019年车联网产业发展报告[J]. 本刊综合. 中国公路. 2019(05)
[8]面向5G需求的移动边缘计算[J]. 田辉,范绍帅,吕昕晨,赵鹏涛,贺硕. 北京邮电大学学报. 2017(02)
[9]5G若干关键技术评述[J]. 张平,陶运铮,张治. 通信学报. 2016(07)
[10]5G超密集组网网络架构及实现[J]. 张建敏,谢伟良,杨峰义. 电信科学. 2016(06)
博士论文
[1]5G移动通信网络中缓存与计算关键技术研究[D]. 贾庆民.北京邮电大学 2019
[2]车联网环境下高速公路车辆跟驰模型及仿真研究[D]. 顾海燕.东南大学 2017
硕士论文
[1]基于进化计算的车联网路侧单元部署优化方法研究[D]. 赵冠宇.吉林大学 2019
本文编号：3144921
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