基于D2D的计算任务卸载及其安全性能研究

发布时间：2021-06-10 18:34

　　随着近年来移动通信流量激增,雾计算技术快速发展并被广泛应用。它与云计算相互弥补,为用户提供低时延、高速率的服务。设备间通信（Device-to-Device Communication,D2D）的计算任务卸载作为雾计算的一种方式,它可以通过将任务卸载给邻近用户设备来实现用户彼此间分享通信和计算资源。然而,在卸载决策前的信息收集阶段,仍存在信息真实性无法得到验证、用户无法控制自身信息的访问权限等信息安全相关的问题。本文的主要研究方向是在优化D2D计算任务卸载策略的同时,有效解决信息不真实等的信息安全问题。具体工作和创新点总结如下:（1）本文旨在考虑D2D距离和任务时延的约束条件下实现系统总能耗的最小化,最终提出了一种联合D2D计算任务卸载和子载波分配的优化算法（Joint D2DOffloading and Subcarriers Allocation Optimization,JDOSAO）。该算法将上述问题解耦为两个子问题,并依次解决。首先基于匹配算法实现了一种分布式卸载决策算法,随后基于交换操作实现了使得系统性能次优的子载波分配算法,将两个子算法整合迭代,得到JDOSAO算法。最后... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

一顺序依赖子任务模型

一并行依赖子任务模型

图２－４?—般依赖子任务模型??Ｆｉｇ．２－４?Ｇｅｎｅｒａｌ?ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ?ｓｕｂ－ｔａｓｋ?ｍｏｄｅｌ??

【参考文献】：
博士论文
[1]雾计算环境下资源管理模型及算法研究[D]. 孙岩.北京科技大学 2018

硕士论文
[1]基于匹配理论的结合社交的D2D通信技术研究[D]. 全文奇.北京交通大学 2018



本文编号：3222908