边缘计算任务卸载与资源优化研究

发布时间：2023-06-05 01:13

　　随着无线通信技术和软件技术的发展,虚拟现实/增强现实(VR/AR)等大量新型智能应用和业务相继涌现,对时延和处理性能提出了更高的要求。单纯地在数据传输侧进行优化已经不能满足用户对新型业务的服务需求。传统云计算系统虽然可以为用户提供充足的计算资源,但是由于其离用户较远,势必造成较大的往返时延。边缘计算(Edge computing)系统的出现为解决上述问题提供了可能。边缘计算通过将云计算功能下沉到网络边缘,不仅支持高效的数据传输、缓存功能,还提供了充足的计算能力,能够明显的提升服务的时延、能耗性能。但是,包含计算、缓存、传输在内的多维资源受限,以及未来网络大规模设备连接的趋势和业务服务性能要求,使得针对有限多维资源的整合和合理分配日益重要。密集化的小区部署使得用户移动性所带来的小区切换更为频繁,极易引发任务卸载失败;多维资源的异构性和分配失衡同时制约边缘计算系统性能的提升;设备到设备(D2D)网络中设备的请求异构性和临近性使得基于D2D分布式卸载成为缓解计算卸载压力的重要途径。使得基于此,本文以资源分配相关理论和方法为基础,从用户移动性分析、缓存-计算-传输融合、包含设备分布式计算的多模...

【文章页数】：150 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 移动通信技术发展
        1.1.2 移动终端新需求与面临的挑战
        1.1.3 边缘计算的兴起
        1.1.4 本课题的研究意义
    1.2 边缘计算定义及相关架构
        1.2.1 边缘计算定义
        1.2.2 边缘计算相关架构
    1.3 本文研究内容及主要工作
    1.4 论文结构安排
    1.5 本章小结
    参考文献
第二章 边缘计算相关技术研究
    2.1 边缘缓存技术研究基础
        2.1.1 边缘缓存分类
        2.1.2 边缘缓存关键性能指标
    2.2 边缘计算下的无线通信技术研究基础
        2.2.1 边缘计算下的无线通信关键技术
        2.2.2 边缘计算下的无线通信关键指标
    2.3 计算卸载技术研究基础
        2.3.1 计算卸载分类
        2.3.2 计算关键性能指标
    2.4 边缘计算研究现状
        2.4.1 缓存研究现状
        2.4.2 计算卸载研究现状
        2.4.3 缓存、计算卸载、传输融合研究现状
    2.5 本章小结
    参考文献
第三章 基于用户移动性分析的任务卸载及资源优化
    3.1 引言
    3.2 系统模型
        3.2.1 网络模型
        3.2.2 通信模型
        3.2.3 协同计算模型
    3.3 优化问题描述
    3.4 计算卸载与资源联合优化
        3.4.1 强移动用户效用优化分析
        3.4.2 弱移动用户效用优化分析
    3.5 仿真分析
        3.5.1 仿真参数设置及对比方案
        3.5.2 仿真结果分析
    3.6 本章小结
    参考文献
第四章 缓存增强的边缘计算任务卸载及资源优化
    4.1 引言
    4.2 系统模型及建模
        4.2.1 网络模型
        4.2.2 任务与缓存模型
        4.2.3 传输模型
        4.2.4 多模式计算模型
    4.3 任务缓存问题描述及优化
        4.3.1 D2D缓存优化问题建模与分析
        4.3.2 随机缓存优化算法
    4.4 任务卸载及资源分配问题描述及优化
        4.4.1 问题描述
        4.4.2 问题分解及联合优化
    4.5 仿真分析
        4.5.1 仿真参数设置
        4.5.2 仿真结果及分析
    4.6 本章小结
    4.7 附录
    参考文献
第五章 基于D2D分布式计算的多模式协同任务卸载与资源优化
    5.1 引言
    5.2 系统模型
        5.2.1 网络模型
        5.2.2 任务缓存模型
        5.2.3 通信模型
        5.2.4 协同计算模型
    5.3 问题描述与最优联合优化
        5.3.1 问题描述
        5.3.2 问题分解与优化
    5.4 仿真分析
        5.4.1 仿真环境及参数设置
        5.4.2 结果分析
    5.5 本章小结
    5.6 附录
        5.6.1 定理1证明
        5.6.2 定理2证明
    参考文献
第六章 总结与展望
    6.1 研究总结
    6.2 研究展望
附录 缩略语表
附录 致谢
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本文编号：3831391