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毕业论文网 > 文献综述 > 电子信息类 > 通信工程 > 正文

基于移动边缘计算的资源联合优化算法研究文献综述

 2020-04-14 05:04  

1.目的及意义


近年来,边缘计算作为5G网络发展的重要方向之一正逐步走进人们的视野。移动边缘计算的产生是用来解决集中部署的云计算带来的时延长、网络拥塞等问题,边缘计算与云计算相比,能更好地服务于实时性要求较高和带宽要求较高的业务。边缘计算的本质是在网络边缘为应用提供IT基础设施和能力平台,实现计算、存储等资源和相应的能力从云向网络边缘的延伸。

在实际生活中,有许多时延敏感型业务,如AR/VR业务、车联网自动驾驶、工业控制等,这些对时延需求在30ms以下的应用都需要边缘计算的本地数据处理能力[1]。可见,边缘计算的需求已经呈现。当前,移动边缘计算在国内外各个行业之间蔓延开来。在电信行业中,边缘计算成为5G的关键技术之一,第三代合作伙伴计划(3GPP)在RAN3及SA2两个工作组分别发起移动边缘计算(MEC)相关的技术报告,已经正式接受MEC作为5G架构关键议题[2]。下一代移动通信网络(NGMN)也已经同意将MEC纳入到5G需求和架构中,并指出在网络边缘需要引入一种智能节点,可部分执行核心网功能或者其它功能。IMT-2020(5G)推进组在《5G网络架构设计白皮书》中指出MEC将业务平台下沉到网络边缘,为移动用户就近提供业务计算和数据缓存能力,并实现网络从入管道向信息化服务使能平台的关键跨越,是5G的代表性能力[2]。除此之外,边缘计算的应用不仅仅局限于电信行业,OICT 各领域巨头均已开始布局边缘计算[3]。在互联网云计算(IT)领域,各厂家将云PaaS能力延伸到边缘,为用户提供边缘计算套件[4]。在工业(OT)领域,各厂家依托在用户现场的数据采集处理的已有积累,控制边缘业务数据入口[5]。目前,整个边缘计算产业还处于技术完善期和商业探索期,随着5G和工业互联网的快速发展,将进一步促使边缘计算产业的成熟。

由此可见,移动边缘计算是当下的热点研究方向,对未来的移动通信发展有着重大的影响作用,优化移动边缘计算势在必行。其中,具有一定时延要求的终端设备(UE)一旦全部向移动边缘云卸载,往往导致信道堵塞,时延增大等问题。本设计将根据任务量大小、时延需求等要求提出一种合理的任务卸载方式,降低时延,优化系统。


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2. 研究的基本内容与方案

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2.1设计的基本内容

本设计主要研究如何根据计算任务的异构性,计算量大小、时延需求、UE自身能量与计算性能等因素,提出对应的高能效的任务卸载策略。主要从优化任务卸载策略出发,实现时延的降低,更加合理地实现任务卸载,从而提高边缘计算的速度。主要的工作如下:

Ⅰ.对移动边缘计算技术的研究现状进行分析,对移动边缘计算中任务分割策略和卸载策略进行研究,并对移动边缘计算中所使用的计算卸载算法和模型进行归纳总结;

Ⅱ.针对不同大小的任务设计一种协同任务卸载策略,如果一个UE不能处理该任务,则将此任务卸载到就近的另一个UE中,若就近的UE处理失败,则就将任务卸载到移动边缘计算服务器(C-MEC)中,并根据任务量的大小,设置卸载优先级,从而降低时延,提高效率,避免信道堵塞;

Ⅲ.通过MATLAB实验仿真验证相关算法。

2.2设计的目标

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