【摘 要】
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随着无线通信技术的发展和终端设备数量的不断增长,诸如增强现实、虚拟现实、实时直播等各类应用相继出现。然而,单一网络环境、终端有限计算资源和电池容量限制,已开始影响一些业务应用。异构无线网络和移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）为解决这些问题带来了新途径。在基于异构无线网络的MEC系统中,终端设备可以选择将任务卸载到资源更丰富的边缘服务器中执行。然而任务传输过程中存在互
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随着无线通信技术的发展和终端设备数量的不断增长,诸如增强现实、虚拟现实、实时直播等各类应用相继出现。然而,单一网络环境、终端有限计算资源和电池容量限制,已开始影响一些业务应用。异构无线网络和移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）为解决这些问题带来了新途径。在基于异构无线网络的MEC系统中,终端设备可以选择将任务卸载到资源更丰富的边缘服务器中执行。然而任务传输过程中存在互相干扰,导致任务传输速率降低,并且由于边缘服务器计算资源的有限性,不合理的卸载策略会降低任务的处理时延。因此,为了优化资源分配以及降低任务时延,高效的资源调度策略就显得十分重要。论文针对MEC系统中资源调度与任务卸载策略进行了研究,主要工作如下:1.针对异构无线网络场景中,由于不同网络基站和信道资源对任务传输速率的影响,从而导致任务传输速率较低的问题,提出了基于FTBES算法的异构无线网络资源调度算法。该算法根据网络属性以及不同种类任务的需求,采用一种改进的Topsis算法为每个任务选择合适的网络基站;并构建任务传输模型,对任务进行信道资源分配,以减少相邻基站间任务的干扰,最大化任务平均传输速率。最后,通过仿真实验验证所提算法相较于其他算法可以有效地提升任务的平均传输速率。2.MEC系统中还普遍存在多个边缘计算节点,在工作1基础上,进一步提出了基于GA-BES算法的计算任务卸载策略。该策略分别构建了本地计算模型和边缘计算模型下的任务处理时延模型,利用改进的GA算法优化卸载决策和信道资源分配,并利用FTBES算法优化卸载到边缘服务器中任务的计算资源分配,优化资源的使用,在能耗约束的条件下最小化任务处理时延。通过与其他卸载策略进行对比,结果表明,所提算法可以有效地降低任务处理时延。研究工作表明,论文提出的基于MEC的资源调度策略,能够高效地利用网络和计算资源,降低任务时延,具有较好的实际参考意义。
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