【摘 要】
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随着5G无线通信网络的大规模建设,C-V2X（Cellular Vehicle-to-Everything,蜂窝车联网）得到了快速且多元化的发展,但是全局路况分析等大计算量业务也给车联网（Internet of vehicles,Io V）终端带来了巨大的传输和处理压力。多接入边缘计算（Multi-Access Edge Computing,MEC）可以在靠近用户的位置为车联网业务提供计算能力、存
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随着5G无线通信网络的大规模建设,C-V2X（Cellular Vehicle-to-Everything,蜂窝车联网）得到了快速且多元化的发展,但是全局路况分析等大计算量业务也给车联网（Internet of vehicles,Io V）终端带来了巨大的传输和处理压力。多接入边缘计算（Multi-Access Edge Computing,MEC）可以在靠近用户的位置为车联网业务提供计算能力、存储能力,降低数据传输路由的时延。本文基于MEC,针对C-V2X场景下车联网的计算卸载策略与防碰撞应用进行研究。主要研究内容如下:（1）针对车联网应用多个子任务分布式卸载的问题,将应用划分为线性相关的多个子任务,并通过本地计算、MEC多跳回传和V2V辅助回传三种策略协同完成应用任务。为了得到时延能耗代价最低的子任务卸载策略,本文建立了时延能耗的总代价模型并通过改进经典遗传算法（Genetic Algorithm,GA）中的精英选择策略,使遗传算法不会过快收敛而陷入局部最优解。在最大程度保持最优解的继承性的基础上,求解时延能耗总代价最低的子任务卸载策略。仿真结果表明,该算法在车联网计算卸载中,相比传统遗传算法得到的卸载策略可以降低11%的时延代价,降低6%的能耗代价,降低7%的时延能耗总代价。（2）针对车联网防碰撞应用往往未考虑道路上的行人及非机动车的问题,本文建立了一个基于MEC的防碰撞系统,将行人等弱势用户加入防碰撞系统,并提出了基于车辆与弱势用户安全的碰撞检测算法,该算法使用道路上车辆和行人的基础安全信息（Basic Safety Message,BSM）进行轨迹的预测,对存在碰撞风险的用户发送碰撞警告。仿真结果表明,本文所提出的碰撞检测算法总是能检测到可能发生的碰撞并及时避免,具有高可靠性。同时,研究表明基于MEC的防碰撞系统的性能优于防碰撞应用在中心云或本地部署的情形。（3）在本文提出的基于MEC防碰撞系统的基础上,使用SUMO交通模拟器搭建了防碰撞系统的仿真平台,模拟真实的道路和人员情况,同时使用Python模拟通信过程、运行碰撞检测算法。实验结果进一步证明了本文所提出的基于MEC的防碰撞系统的有效性。
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