【摘 要】
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随着车辆网络迅速的发展,人们对车辆网络应用的需求也在迅速增长。然而,目前,许多地区还存在着大量的传统车辆,这些传统车辆的存储容量、计算资源和电池寿命有限。另外,一些地区不发达、基础设施少且建筑物密集,这些因素限制了传统车辆在道路上执行这些应用。近年来,边缘计算凭借着其强大的计算能力和就近提供服务器的便捷性,成为受欢迎的计算卸载执行平台。然而,由于密集建筑物的阻碍或部分地区基础设施的缺乏,卸载计算通
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随着车辆网络迅速的发展,人们对车辆网络应用的需求也在迅速增长。然而,目前,许多地区还存在着大量的传统车辆,这些传统车辆的存储容量、计算资源和电池寿命有限。另外,一些地区不发达、基础设施少且建筑物密集,这些因素限制了传统车辆在道路上执行这些应用。近年来,边缘计算凭借着其强大的计算能力和就近提供服务器的便捷性,成为受欢迎的计算卸载执行平台。然而,由于密集建筑物的阻碍或部分地区基础设施的缺乏,卸载计算通信质量难以保证。无人机凭借着其体积小、易部署等特点,部署无人机成为建立两端通信链路的手段之一。因此,为了做出合理的计算卸载决策,本文设计了一个基于软件定义网络（Software Defined Network,SDN）架构的无人机辅助车辆计算卸载优化方案,以最小化车辆计算任务的系统成本。在该方案中,无人机和移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）服务器可以代替车辆用户执行延迟敏感和计算密集的任务。同时,无人机也可以作为中继节点部署,以协助将计算任务转发到MEC服务器。我们将卸载决策问题描述为多用户计算卸载序列博弈,并设计了无人机辅助车辆计算成本优化（UAV-assisted Vehicular computation Cost Optimization,UVCO）算法。另外,我们还考虑了将车辆的计算任务部分卸载到其它多个可以建立通信连接的智能设备,使得多个设备和车辆本地并行执行计算任务,充分利用系统中的计算资源,从而大大提高执行效率。为了更好地将计算任务分配给多个设备,本文提出了最小增量任务分配（Minimum Incremental Task Allocation,MITA）算法。仿真实验表明,经过我们的算法UVCO和MITA优化后的计算卸载决策,大大提升了传统车辆计算任务执行效率,并且很大程度上降低了执行计算任务的成本,使得传统车辆执行延迟敏感且计算密集的计算任务成为可能。
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