【摘要】:移動邊緣計算的出現(xiàn)有效的緩解了核心網(wǎng)的負(fù)擔(dān),將服務(wù)器部署在網(wǎng)絡(luò)的邊緣以便在數(shù)據(jù)源附近執(zhí)行計算,使得終端用戶服務(wù)請求的延遲大大降低,更快的響應(yīng)多樣化的業(yè)務(wù)請求,帶來了更好的用戶體驗。在有限的無線頻譜資源背景下,如何降低通信網(wǎng)絡(luò)中的能量消耗,優(yōu)化無線資源配置是一個亟待解決的問題。本文研究了一種綠色數(shù)據(jù)能量收集模型,在該模型中移動邊緣計算運(yùn)營商提供無線接入頻譜,邊緣節(jié)點根據(jù)分配頻譜資源收集終端用戶數(shù)據(jù)經(jīng)由多級中繼節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)到邊緣處理節(jié)點,其中,回傳鏈路中每個中繼節(jié)點由綠色能源供應(yīng)者供電。移動邊緣計算運(yùn)營商根據(jù)無線接入需求制定終端用戶的服務(wù)價格,然后綠色能源供應(yīng)者根據(jù)移動邊緣計算運(yùn)營商的服務(wù)價格確定回程鏈路上每個節(jié)點的能量初始存儲及價格策略。能源供應(yīng)者初始存儲的能量越多,耗費(fèi)的成本就越多,綠色能源供應(yīng)者期望的收益份額也就越大,這就與移動邊緣計算運(yùn)營商形成了競爭關(guān)系。更多的頻譜資源使得無線網(wǎng)絡(luò)接入用戶數(shù)增加,那么,在中繼節(jié)點傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量就越大,能量存儲及價格策略也會隨之增加。本文首先應(yīng)用博弈論方法將移動邊緣計算運(yùn)營商和綠色能源供應(yīng)者之間的領(lǐng)導(dǎo)者和跟隨者的博弈關(guān)系建模為動態(tài)的Stackelberg非合作博弈模型,并對其博弈過程進(jìn)行了分析。運(yùn)營商的策略是考慮用戶需求的前提下制定面向終端用戶的服務(wù)價格而綠色能源供應(yīng)者的策略則是在給定業(yè)務(wù)價格后確定在中繼節(jié)點處的綠色能量存儲及價格策略。為了求解Stackelberg動態(tài)博弈的均衡解,本文提出了兩階段算法并將該博弈分成兩階段,第一階段是移動邊緣計算運(yùn)營商提供頻譜接入,制定服務(wù)價格策略,第二階段是能源供應(yīng)者根據(jù)服務(wù)價格決定能量存儲及定價。本文采用逆向分析首先得到綠色能源供應(yīng)者在中繼節(jié)點處的能量存儲及價格均衡策略,然后根據(jù)第二階段的結(jié)論得出第一階段的均衡策略,從而確定最終的均衡策略集。同時,本論文進(jìn)一步考慮了綠色能源供應(yīng)者在同時決策和順序決策下對能量分配及定價的影響。最后,通過理論分析和數(shù)值仿真比較了兩種不同策略對Stackelberg動態(tài)均衡策略集的影響,仿真結(jié)果表明,在順序決策下有更好的整體網(wǎng)絡(luò)性能。所提方案使得移動邊緣計算綠色通信網(wǎng)絡(luò)移動邊緣計算運(yùn)營商和綠色能源供應(yīng)者之間形成穩(wěn)定的博弈均衡,綠色能源供應(yīng)者在給定接入頻譜及服務(wù)價格策略下能量的存儲分配及能量價格策略達(dá)到整體最優(yōu),移動邊緣計算運(yùn)營商也獲得了最大收益。該方案優(yōu)化了綠色數(shù)據(jù)收集網(wǎng)絡(luò)中能量的分配,提高了能量效率(EE)和頻譜利用率(SE)。
【圖文】:
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碩士研究生學(xué)位論文 第二章 無果修改系統(tǒng)的傳輸參數(shù)(如發(fā)射功率、調(diào)制方式等)以 CR 技術(shù)的認(rèn)知、感知能力(Cognitive Capability)和重[55]。CR 技術(shù)充分利用了主用戶在正常通信的基礎(chǔ)上產(chǎn)以隨機(jī)方式接入頻譜資源,同時主用戶對授權(quán)的頻段有最配和共享,有效地提高了頻譜資源的利用率和無線電系
【學(xué)位授予單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TN929.5
【相似文獻(xiàn)】
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本文編號:2637302
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