5G环境下超密度网络的任务卸载及资源分配策略的联合优化

发布时间：2021-12-31 07:14

　　随着网络技术的发展,以及通信设备的普及,大量物联网应用应运而生。然而移动设备的计算、缓存资源往往受到自身体积的限制,无法处理大量计算密集型、延迟关键型的计算任务,于是云计算乃至边缘计算被提出以应对上述问题。移动设备通过将部分计算密集型、延迟敏感性任务卸载到云端以共享云端的计算资源,低延迟条件下完成到达的任务成为可能。然而随着5G时代即将来临,超密度网络渐渐成形,不同于传统的云计算架构,超密集网络在强大的宏基站下提供了大量的小型基站,为移动设备提供一对一甚至多对一的网络服务,移动设备能同时将计算任务卸载到覆盖范围内的宏基站以及小型基站,宏基站拥有强大的计算能力但具有云计算架构的突出问题:与移动设备距离过远,传输延迟较高。小型基站拥有略逊于宏基站的计算能力,但距离移动设备近,传输延迟以及传输能耗都大大降低,网络架构发生了显著的变化,由一层变为了多层,超密度网络下的计算卸载以及资源分配策略成为移动边缘计算的关键问题之一。近年来温室效应不断加剧,低碳环保成为了当今社会的主题,绿色计算这一概念也被提出。本文本着绿色计算的原则,以能耗最小化为目的,将系统的能耗模型建立成一个非凸问题,并通过坐标下降... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

云计算模式互联网总体架构

第2章相关理论技术6第2章相关理论技术2.1移动边缘计算（MEC）2.1.1MEC移动云计算的出现增加了人们对可靠服务的期望。大量的云资源和服务使得许多应用于智能环境的新应用出现。然而，移动云计算的发展已经成为通信密集型应用的一个难题，其需要满足越来越严格的延迟需求。这个问题在互联网上变得更加严重。当前云当前云计算范式无法满足低延迟、位置感知和移动性支持的要求。移动边缘计算（MEC）通过将计算和存储资源部署在更加靠近用户的一侧而成为一种非常有前途的计算架构，这种机制本质上不同于传统的云计算。MEC旨在使数百万个连接的移动设备能够直接在网络边缘执行实时应用程序。MEC的显着特征是它与最终用户的亲近性，移动性支持以及MEC服务器的密集地理部署。其网络架构见图2.1。图2.1移动边缘计算架构2.1.2MECO随着移动边缘计算（MEC）的出现，用户势必需要将任务卸载到边缘服务器以充分利用边缘节点的计算存储资源。由此但是了一个新名词——移动边缘计算卸

第2章相关理论技术7载（MECO）。其研究领域涉及车联网、智能医疗、智能电网等各种物联网领域，旨在通过优化任务的卸载比例及卸载方式来达到各种目标，优化系统性能。对于不同的目标，移动边缘计算的卸载策略不同。比如用户体验、时间成本、系统能耗、负载均衡等，或者其中多种目标的结合，结合各种优化算法，通过设计一个评价指标，来设计出一种最优化指标的卸载策略，相关研究见第一章。2.2超密度网络UDN一般来说，UDN可以定义为在单个宏基站MBS内包含有大量低功率和较小覆盖的小型基站SCs的网络，如图2.2所示。这些SCs的数量大于或至少等于用户设备UEs的数量，通常由运营商部署在热点地区，如机尝地铁/火车站、市场和居民区。根据其功能和类别，这些SCs可以通过光纤、电缆或微波链路连接到网络，或与MBS共享相同的无线信道[20]。通过大量密集部署SCs，UNDs可以显著提高网络容量、网络覆盖率、频谱效率和数据速率，从而显著增强用户体验[21]。此外，由于UDNs中UEs和小区之间的距离较短，使得多个SCs服务于单个用户的场景成为可能，从而将网络服务模式从小区中心转移到以用户为中心。此外，借助于第三代合作项目（3GPP）开发的双连接技术或针对5G网络开发的CoMP和海量MIMO等技术，UE可以同时连接到MBS和一个或多个SCs，以进一步提高网络吞吐量、频谱效率和数据速率。图2.2超密度网络架构


本文编号：3559844