基于边缘的群智感知中优化感知成本的关键技术研究

发布时间：2021-11-17 05:53

　　随着移动智能设备的普及和物联网技术的发展,移动群智感知作为一种强大的感知数据的模式引发了工业界和学术界越来越多的关注。移动群智感知通过利用大量移动用户携带的智能手机等智能设备上集成的传感器组成大规模,细粒度的移动感知网络,相比于传统的传感器网络,具有覆盖范围广,部署成本低,可扩展性好等优点,被广泛应用到了交通导航,环境监测等方面。随着感知数据越来越精细和复杂,传统的集中式的移动群智感知网络面临着高延迟和传输成本增加等问题,基于边缘计算的移动群智感知网络架构得到了越来越多的关注。通过在用户和中心服务器之间部署大量边缘服务器来接收用户上传的数据,并对感知数据进行处理和融合,可以极大地缓解传统移动群智感知网络所面临的问题。在这种背景下,如何优化资源调度来降低感知成本成为了一个关键问题。本文围绕基于边缘的群智感知中以优化感知成本为目标的资源调度这一关键问题,从边缘服务器配置和感知数据上传两个方面开展研究并提出相应方法,具体内容如下:在移动群智感知中,由于每个用户可以收集多种类型的数据。为了方便数据聚合,不同用户携带的同一类型数据应该上传到同一个边缘服务器。因此用户需要根据自己携带的数据类型,移... 

【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

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

基于边缘的群智感知中服务器配置问题我们将上述问题模型化为无容量的多商品设施选址问题的一个变种问题

第3章以优化感知成本为目标的边缘服务器配置策略14移动距离。进一步地，我们把用户在起始点和边缘服务器之间的移动距离命名为-服务成本，将用户在边缘服务器之间的移动距离命名为-服务成本。服务器1的设施成本则是(1)+1(1)，其中，(1)是服务器1的激活成本，1(1)是1处理1类型数据的处理成本。图3.2基于边缘的群智感知中的感知成本3.2.2问题定义在本文中，我们的目标是找到一个解决方案，以确定激活哪些边缘服务器，哪些数据类型被分配给已激活的边缘服务器，来降低用户上传数据和服务器运行的总成本。我们使用表示用户的服务成本，变量0表示边缘服务器是否被激活，0=1表示被激活，0=0表示未被激活。变量=1表示类型数据被分配给边缘服务器处理。当=0时，()表示激活服务器所需的成本。本章的目的是设计一个服务器配置策略解决下列优化问题：∑∑()=0=1+∑=1(3.1)..∑=1=1∈,∈

第3章以优化感知成本为目标的边缘服务器配置策略20数据被同一个边缘服务器处理的约束下处理上传数据的边缘服务器。因为三角不等性原理，存在,′()≤,+,′()，进一步有,()≤2,+,′()。定义虚拟用户的集合是，由于=∑,∈，我们有∑,()∈≤(31+4)，31是当忽略每个类型数据被同一个边缘服务器处理的约束时，-服务成本的近似比[48]。总-服务成本是所有虚拟用户-服务成本之和。最后，我们证明-服务成本的近似比，使用表示边缘服务器间的最大距离，表示边缘服务器之间的最小距离。引理3.4.所提近似算法的-服务成本不超过,是最优解的-服务成本。证明.存在如图3.3所示的情况，在图3.3中，有四个移动用户1,2,3,4和三个候选边缘服务器1,2,3，存在两种类型的数据：1和2。服务器1和2之间的距离是6，是服务器之间的最小距离，使用表示；服务器2和3之间的距离是10，是服务器之间的最大距离，使用表示；服务器1和3之间的距离是8。服务器和用户起始位置之间的距离及设施成本的配置如表3.1和表3.2所示，值得注意的是，在表3.2中，0表示服务器的激活成本。在这种情况下，所提的近似算法会配置2和3处理2和1类型的数据，-服务成本是。然而，最优解的-服务成本是1和2之间的距离。在其他的情况下，近似算法的-服务成本与最优解的比值不会超过，引理3.4成立。图3.3证明-服务成本的示意图


本文编号：3500331