车联网下基于雾架构的业务卸载资源调度研究
发布时间：2023-05-07 01:06
车联网的发展备受关注,新的业务需求以及新的技术正融入到车联网中来。随着信息技术的发展带来数据量急速增长,同时也伴随着对计算需求的不断增加,云计算、边缘计算以及雾计算等多种计算方式被提出。现有汽车配备了具有计算能力的车载设备,并且由于汽车数量众多,其蕴藏了大量可用计算资源,车辆雾计算的理念成为研究的一个重要方向。本文就在车辆雾计算理念下,设计了两种为不同对象提供业务卸载服务的卸载方案以及调度算法。以间断性连接车联网场景中的车辆为服务对象,针对其在获取需计算处理的大型业务耗时长的问题,本文在现有研究基础上设计了一种多车协同的业务卸载方案以及资源调度算法。在此场景下,通过利用其他汽车的资源为目标车辆提供服务,达到降低耗时的目的。但由于车辆的存储空间、计算能力有限,当业务量较大时需要多个车辆参与。不过,基于WAVE协议的V2V通信存在干扰问题,多车协同时干扰将极大影响卸载效率,且由于车辆速度较快,V2V通信可持续时间较短,因而需要合理选择参与协同卸载的车辆。为解决在此协同卸载方案下的资源调度问题,本文设计了一种基于动态规划的单车及多车业务卸载资源调度算法,可合理选择车辆参与协同卸载,降低目的车...
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 研究工作的现状与趋势
1.2.1 车联网中的传统业务卸载研究
1.2.2 车联网中的计算业务卸载研究
1.3 本文的主要贡献和创新
1.4 论文的结构安排
第二章 车联网及相关技术概述
2.1 车联网基础技术
2.1.1 基于WAVE的车联网技术
2.1.2 基于LTE-V2X的车联网技术
2.2 车辆雾计算相关理论
2.3 现有车联网下传统业务卸载
2.3.1 基于中继的方式
2.3.2 基于携带-存储-转交的方式
2.4 现有车联网下计算业务卸载
2.4.1 分布式的计算业务卸载
2.4.2 集中式的计算业务卸载
2.5 本章小结
第三章 间断性连接车辆网下的业务卸载
3.1 问题分析
3.1.1 现有研究
3.1.2 解决思路
3.2 系统框架概述
3.2.1 系统模式
3.2.2 通信方式
3.2.3 车辆模型
3.2.4 干扰模型
3.2.4.1 单目标车辆下协助车辆间的干扰
3.2.4.2 多目标车辆下协助车辆间的干扰
3.3 业务卸载建模
3.3.1 确定需协助处理的文件大小
3.3.2 自身存储空间限制
3.3.3 V2I通信限制
3.3.4 V2V通信限制
3.3.5 可用计算时间限制
3.3.6 优化目标
3.4 算法设计
3.4.1 单目标车辆资源调度算法
3.4.2 多目标车辆资源调度算法
3.5 仿真结果
3.5.1 仿真参数设置
3.5.2 仿真结果分析
3.6 本章小结
第四章 城市车联网下的业务卸载
4.1 问题分析
4.1.1 现有研究
4.1.2 解决思路
4.2 系统框架概述
4.2.1 系统模式
4.2.2 任务模型
4.2.3 雾节点模型
4.2.4 完成任务耗时
4.2.5 优化目标
4.3 Hyper-Erlang分布拟合
4.3.1 基于EM算法的Hyper-Erlang分布拟合
4.3.2 驻留时间的观测数据
4.4 任务卸载调度算法
4.4.1 前提假设
4.4.2 算法目标
4.4.3 MCTS算法核心思想
4.4.3.1 上限置信区间策略
4.4.3.2 蒙特卡洛树搜索算法
4.4.4 基于MCTS的业务卸载算法设计
4.4.4.1 工作步伐描述
4.4.4.2 模拟仿真收益
4.4.4.3 仿真终止条件
4.4.5 算法流程
4.5 仿真结果
4.5.1 基于Hyper-Erlang分布的驻留时间
4.5.2 业务卸载算法仿真参数设置
4.5.3 仿真结果分析
4.6 本章小结
第五章 全文总结与展望
5.1 全文总结
5.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
本文编号：3809946
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 研究工作的现状与趋势
1.2.1 车联网中的传统业务卸载研究
1.2.2 车联网中的计算业务卸载研究
1.3 本文的主要贡献和创新
1.4 论文的结构安排
第二章 车联网及相关技术概述
2.1 车联网基础技术
2.1.1 基于WAVE的车联网技术
2.1.2 基于LTE-V2X的车联网技术
2.2 车辆雾计算相关理论
2.3 现有车联网下传统业务卸载
2.3.1 基于中继的方式
2.3.2 基于携带-存储-转交的方式
2.4 现有车联网下计算业务卸载
2.4.1 分布式的计算业务卸载
2.4.2 集中式的计算业务卸载
2.5 本章小结
第三章 间断性连接车辆网下的业务卸载
3.1 问题分析
3.1.1 现有研究
3.1.2 解决思路
3.2 系统框架概述
3.2.1 系统模式
3.2.2 通信方式
3.2.3 车辆模型
3.2.4 干扰模型
3.2.4.1 单目标车辆下协助车辆间的干扰
3.2.4.2 多目标车辆下协助车辆间的干扰
3.3 业务卸载建模
3.3.1 确定需协助处理的文件大小
3.3.2 自身存储空间限制
3.3.3 V2I通信限制
3.3.4 V2V通信限制
3.3.5 可用计算时间限制
3.3.6 优化目标
3.4 算法设计
3.4.1 单目标车辆资源调度算法
3.4.2 多目标车辆资源调度算法
3.5 仿真结果
3.5.1 仿真参数设置
3.5.2 仿真结果分析
3.6 本章小结
第四章 城市车联网下的业务卸载
4.1 问题分析
4.1.1 现有研究
4.1.2 解决思路
4.2 系统框架概述
4.2.1 系统模式
4.2.2 任务模型
4.2.3 雾节点模型
4.2.4 完成任务耗时
4.2.5 优化目标
4.3 Hyper-Erlang分布拟合
4.3.1 基于EM算法的Hyper-Erlang分布拟合
4.3.2 驻留时间的观测数据
4.4 任务卸载调度算法
4.4.1 前提假设
4.4.2 算法目标
4.4.3 MCTS算法核心思想
4.4.3.1 上限置信区间策略
4.4.3.2 蒙特卡洛树搜索算法
4.4.4 基于MCTS的业务卸载算法设计
4.4.4.1 工作步伐描述
4.4.4.2 模拟仿真收益
4.4.4.3 仿真终止条件
4.4.5 算法流程
4.5 仿真结果
4.5.1 基于Hyper-Erlang分布的驻留时间
4.5.2 业务卸载算法仿真参数设置
4.5.3 仿真结果分析
4.6 本章小结
第五章 全文总结与展望
5.1 全文总结
5.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
本文编号：3809946
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/3809946.html
