【摘 要】
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随着车联网应用的快速发展,越来越多的数据产生,如何在车联网中进行有效的内容分发,来满足用户的服务质量要求成了智能汽车及自动驾驶领域的行业痛点之一。为了解决这一问题,车辆边缘网络被提出,它将移动边缘计算（MEC）集成到车辆网络中,把计算和存储资源下沉到靠近车辆节点的网络边缘,从而为执行资源密集型应用程序蓄力,来降低联网车辆的通信代价。但是由于部署路边单元（RSU）等基础设施带来的巨大成本和RSU本身
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随着车联网应用的快速发展,越来越多的数据产生,如何在车联网中进行有效的内容分发,来满足用户的服务质量要求成了智能汽车及自动驾驶领域的行业痛点之一。为了解决这一问题,车辆边缘网络被提出,它将移动边缘计算（MEC）集成到车辆网络中,把计算和存储资源下沉到靠近车辆节点的网络边缘,从而为执行资源密集型应用程序蓄力,来降低联网车辆的通信代价。但是由于部署路边单元（RSU）等基础设施带来的巨大成本和RSU本身固定的通信范围,内容分发的范围受到限制,另外车辆的快速移动也致使链路中断的情况频繁发生,这都严重影响了内容分发的效率。本文对于基于边缘计算策略的车联网协作内容分发方法进行研究,来提高延迟敏感型内容和流行内容分发问题（Popular Content Distribution,PCD,一种非安全信息分发服务）的整体性能。论文的主要工作和创新点如下:（1）针对流行内容分发场景,本文提出了一个基于模糊逻辑和联盟博弈的车联网协作内容分发方法。对于RSU内的车辆节点,首先利用根据模糊逻辑计算其作为中继车辆的潜能,并根据车辆的密度,动态设定中继车辆的比例;然后进行路段划分,使得联盟图合作博弈算法在每个路段中并行执行,当前时间片段内,建立一个最优的V2V通信链路结构,进而分发内容。实验仿真结果表明本文所提出的方法在很好的减少延迟和能耗的开销,并且也使得内容分发范围进一步扩大。（2）为了更好的减少内容分发的时延,降低通讯代价,本文提出了一个基于边缘缓存和免疫克隆策略的分发方法。首先在数据预存阶段,RSU利用车辆节点的历史请求数据,通过前向神经网络来预测下一时刻内的内容流行度,并将流行度较高的部分内容主动从BS缓存到本地,进一步减少内容请求时延和提高命中率。在内容分发阶段,请求节点可以做出不同的内容源选择来获取到内容,使得系统效用最大,并进一步将问题建模为最优化问题,提出了基于免疫克隆策略的决策算法来获取到最优解。实验的结果证明本文所提出的内容分发方法,在提高命中率的同时,有效的减少了内容分发所产生的时延以及网络能耗,更好的满足了车辆用户节点的需求。
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