隨著我國國民經(jīng)濟(jì)的不斷提高,人民生活水平也逐步得到改善,家庭平均車輛持有數(shù)目正在持續(xù)上升,人們對駕駛體驗(yàn)的需求也越來越高,這就促使車載網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的迅猛發(fā)展。能夠使駕駛者體驗(yàn)到更多的高質(zhì)量的車載應(yīng)用是近年來車載網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的主流趨勢。但是這些新興的車載應(yīng)用對網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算和存儲能力的需求程度較高,由于車輛自身的資源有限,所以不得不借助于其他車輛、路邊基礎(chǔ)設(shè)施,或是借助路邊微云、車輛云平臺來實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化管理。本文主要研究如何利用路邊微云來實(shí)現(xiàn)車輛及路邊單元之間的資源優(yōu)化問題,主要研究內(nèi)容如下:首先,針對如何均衡基于路邊微云的車載網(wǎng)絡(luò)中多個路邊微云之間的工作負(fù)載問題,本文引進(jìn)基于微云的系統(tǒng)模型來捕獲車輛卸載的任務(wù)給路邊微云的響應(yīng)時間,通過創(chuàng)建任務(wù)流量網(wǎng)絡(luò)得出路邊微云之間任務(wù)的最優(yōu)重定向流,從而均衡各個路邊微云處的任務(wù)響應(yīng)時間,以此提高網(wǎng)絡(luò)中資源的利用效率,改善用戶的車載應(yīng)用體驗(yàn)。借助Matlab實(shí)驗(yàn)仿真評估了該算法的性能,仿真結(jié)果表明該算法運(yùn)行速度快且易擴(kuò)展,并可以匹配微云之間的任務(wù)流,從而顯著均衡各個路邊微云的任務(wù)負(fù)載。其次,針對單個的路邊微云和附近車輛之間的資源優(yōu)化問題,本文提出一種基于多參... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

云計(jì)算的服務(wù)體系結(jié)構(gòu)

基于云計(jì)算的VANET信息服務(wù)體系示意圖

（a）任務(wù)響應(yīng)時間分布（b）選定平均響應(yīng)時間的最大響應(yīng)時間和最小時間（c）不同微云數(shù)量下的任務(wù)最大響應(yīng)時間（d）不同微云數(shù)量下的系統(tǒng)處理時間（e）不同任務(wù)到達(dá)率下的任務(wù)響應(yīng)時間圖3.7（a）分別給出了采用和不采用本文所提出的算法的任務(wù)的響應(yīng)時間的概率分布

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3566086