车辆协助云端的边缘计算研究

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随着网络和通信技术的发展,自动驾驶、图像语音处理、在线多媒体等新应用的兴起导致移动车辆对计算资源的需求爆发式增长。在此背景下,传统移动车辆已经无法满足这些新兴应用高效低时延的计算需求。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)服务器具有的强大算力为解决该问题提供了技术方案。为了减少数据的传输时间,MEC技术将计算和存储资源部署在边缘(用户侧)。据观察,城市中停放的车辆(Parked Vehicles,PV)拥有大量闲置的计算资源,可充当大规模的轻量级边缘计算节点以协助云服务器满足移动车辆安全且实时的计算需求。因此,本文设计了不同的边缘计算模型,云服务器和停放车辆相互合作,利用联网车辆的闲置计算资源卸载云服务器的计算任务,并从理论和实验上证明了模型的有效性。主要的工作可以总结如下:(1)本文考虑到不同停放车辆之间的相互影响,构建基于社交网络的车辆边缘计算模型。此工作首先定义停放车辆的效益模型,其中主要考虑了由停放车辆卸载计算任务产生的能源消耗、卸载云服务器任务带来的收益以及来自其他停放车辆的社会效益。其次,定义云服务器的效益模型,主要考虑了云服务器完成计算任务带来的收益,能源成本和对停放车辆的经济补偿等影响因素。最后,通过公式推导从理论上证明了模型的有效性。而且,本文设计了一系列实验来研究模型参数对模型效果的影响,验证模型的有效性。(2)进一步地,本文同时考虑停放车辆的社会效益和云服务器的排队服务延迟,构建车辆边缘计算模型。由于计算任务需要在云服务器处等待处理,所以此部分工作考虑了任务的排队延迟给云服务器的效益带来的影响。在此模型中,云服务器和停放车辆组成了一个两阶段的Stackelberg游戏,并在不同的阶段最大化各自的效益。此外,我们证明了模型中纳什均衡的存在,并计算出云和停放车辆的最优策略。实验结果证明了此模型在提高停放车辆收益和云服务器服务效率方面的实用性。基于移动边缘计算理论,本文研究云服务器和停放车辆的合作机制,实现大规模联网车辆环境下的计算卸载,提高了车辆的资源利用率,并降低云服务器的计算时延。通过使用此模型,可以减少基础设施的建设数量,并提高停放车辆用户的收益。研究成果可以为移动车辆提供高效、安全和快速响应的计算服务。
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