隨著物聯(lián)網(wǎng)與智能交通系統(tǒng)的發(fā)展,交通環(huán)境中實(shí)時產(chǎn)生的任務(wù)量激增,同時任務(wù)的多樣性和復(fù)雜性對車載計算設(shè)備的計算資源和存儲資源等要求也越來越高。通過引入云計算可加速車輛密集型任務(wù)的處理,以滿足用戶需求,但基于云計算的方法還存在以下問題:一是核心云服務(wù)器通常部署在骨干網(wǎng)后端,遠(yuǎn)程云卸載會產(chǎn)生較長的傳輸回程,增加了通信開銷和傳輸延時;二是在動態(tài)車輛密集型網(wǎng)絡(luò)中蜂窩基站負(fù)載過大,導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸效率較低;三是實(shí)時車輛計算任務(wù)在處理過程中分配不均,使得業(yè)務(wù)擁塞和系統(tǒng)開銷增加。針對這些問題,本文開展了以下研究:(1)提出一種用于動態(tài)交通場景中車輛任務(wù)分載的架構(gòu),即軟件定義車輛邊緣計算架構(gòu)。通過融合軟件定義網(wǎng)絡(luò)中全局控制的優(yōu)點(diǎn)與多接入邊緣計算下快速執(zhí)行的優(yōu)勢,對車輛數(shù)據(jù)分流與計算分載提供了較為靈活與可控的系統(tǒng)框架。(2)提出了一種基于最大連接時效模型的車輛數(shù)據(jù)任務(wù)分流算法,通過軟件定義車聯(lián)網(wǎng)控制器的協(xié)同控制實(shí)現(xiàn)最長通信路徑規(guī)劃及數(shù)據(jù)任務(wù)分流。首先,本文設(shè)計了車與車、車與路邊單元之間的通信連接時效模型,以及多車之間的通信路徑的時效模型;其次,通過改進(jìn)Bellman-ford算法,在軟件定義車聯(lián)網(wǎng)控制器的車輛信息表中進(jìn)行檢索比對,獲得源車輛到目的車輛之間最長時效的通信路徑;最后,通過對交通場景全局性地認(rèn)知,從而對道路未來信息得到預(yù)測并且能夠快速地執(zhí)行命令。所提模型和算法可以有效地從基站中分擔(dān)流量、降低通信和控制開銷,提高了數(shù)據(jù)投遞的效率。(3)提出了一種聯(lián)合延遲與能耗的車輛計算類型任務(wù)的分載算法。本文設(shè)計了車輛計算類型任務(wù)到邊緣服務(wù)器分載的延遲與能耗模型,同時針對移動車輛設(shè)計了任務(wù)在服務(wù)器中遷移的開銷模型,以總開銷最低為目標(biāo),聯(lián)合任務(wù)處理過程中計算與通信的延遲與能耗來進(jìn)行任務(wù)分載;通過改進(jìn)Hopcroft-karp算法對車輛與邊緣服務(wù)器匹配進(jìn)行優(yōu)化,以得到最低開銷下的最大匹配,保證服務(wù)器資源的最大利用率;通過控制器收集全局信息對邊緣服務(wù)器進(jìn)行命令發(fā)布,提升了任務(wù)的分配與虛擬機(jī)遷移過程的效率。本文搭建了基于SUMO+NS3與OpenDaylight+Mininet架構(gòu)的車聯(lián)網(wǎng)信息物理系統(tǒng)仿真驗(yàn)證平臺,有效地對車輛數(shù)據(jù)類型任務(wù)分流與計算類型任務(wù)分載的研究進(jìn)行了仿真驗(yàn)證與分析。在數(shù)據(jù)任務(wù)分流方案的仿真中與其它兩種方案進(jìn)行對比,評估了任務(wù)的分流率與傳遞延遲,在計算任務(wù)分載的仿真中對比了有無遷移模型方案的分載率、延遲和能耗。仿真結(jié)果表明了本文所提出的SDN協(xié)同優(yōu)化算法可有效地提升任務(wù)的分載率,降低分載延遲與能耗。
【學(xué)位單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：U495
【部分圖文】：

此外，由于嵌入式系統(tǒng)快速發(fā)展，自動駕駛技術(shù)Statista 公司研究預(yù)計，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的市場收入為 82美元。路面上的汽車從今天的 12%將增長至 34.3%[2]。設(shè)施以保證行進(jìn)中的車輛始終具有信號覆蓋。5G 蜂窩以可靠、安全和快速的方式保證此類連接，使得車聯(lián)2X 場景更好的集成。預(yù)計 5G 網(wǎng)絡(luò)能夠滿足未來車聯(lián)網(wǎng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜透邤?shù)據(jù)量等幾種情況下的智能交通系統(tǒng)）[3]。功能安全車載信息類（Telematics）先進(jìn)駕駛輔助類（ADAS）自動駕駛類（ADS）協(xié)同控制類（V2V、V2X）資訊 娛樂 導(dǎo)航 診斷……大數(shù)據(jù)平臺 大數(shù)據(jù)平臺 大數(shù)據(jù)平臺車內(nèi)總線通信（CAN/LIN…）車內(nèi)局域網(wǎng)通信（藍(lán)牙/WLAN…）中短程通信（LTE-V）廣域通信（4G/5G）

圖 2-1 ECC 的 MEC 參考架構(gòu)與技術(shù)框架V-MEC 產(chǎn)品需要適配不同場景下的交通環(huán)境，包括一些電惡劣的工作條件，以及點(diǎn)路與存儲不穩(wěn)定的運(yùn)行環(huán)境。在動MEC 設(shè)備的能量消耗、建設(shè)成本、位置部署也有較高地要求V-MEC 服務(wù)器地部署具備分布式特征，要求邊緣服務(wù)器即能，包括：分布式計算與存儲、分布式資源的動態(tài)調(diào)度與統(tǒng)具備分布式安全等能力。-MEC 的優(yōu)勢 運(yùn)行在網(wǎng)絡(luò)邊緣，其邏輯上獨(dú)立于網(wǎng)絡(luò)的其它部分，數(shù)據(jù)可互聯(lián)網(wǎng)，從而有利于高安全性要求的應(yīng)用程序的信息安全。用戶或設(shè)備信息源，極大地減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)穆窂脚c回程，網(wǎng)絡(luò)延遲也減少了傳輸網(wǎng)和核心網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)擁塞。同時，邊緣端設(shè)備運(yùn)算能力，對于快速處理大量的數(shù)據(jù)和任務(wù)具有獨(dú)

圖 2-2 V-MEC 架構(gòu)及功能組件（2）V-MEC 架構(gòu)特征從 V-MEC 架構(gòu)的橫向?qū)哟蝸砜矗W(wǎng)絡(luò)切片為每種不同的服務(wù)設(shè)定特有網(wǎng)絡(luò)容量和功能，如圖 2-2，利用邏輯而非物理資源，可以根據(jù)不斷變化的車輛服務(wù)需求進(jìn)行資源調(diào)整，并快速滿足新型應(yīng)用地需求。聯(lián)接計算(Connectivity and Computing Fabric，CCF極大程度上簡化了車聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)對業(yè)務(wù)屏蔽邊緣智能分布式架構(gòu)的復(fù)雜性，使用網(wǎng)關(guān)與路邊單元的層次結(jié)構(gòu)對邊緣計算環(huán)境進(jìn)行分層部署，并配置邊緣計算服務(wù)器以減少延遲并分配處理。2.2.3 車聯(lián)網(wǎng)多接入邊緣計算的關(guān)鍵技術(shù)（1）邊緣 AI 芯片實(shí)現(xiàn)邊緣計算在交通場景中的應(yīng)用，不可或缺的是高性能處理芯片。發(fā)展迅猛的人工智能（Artificial Intelligence，AI）芯片相對于傳統(tǒng)的 CPU 具有大量的計算單元，大
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本文編號：2848621