隨著移動物聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,移動設(shè)備變得越來越普及,同時大量的計算密集型應(yīng)用也隨之興起。這些應(yīng)用一般需要大量計算并產(chǎn)生高能耗,可是移動設(shè)備在計算能力和電池容量方面受限,兩者之間的矛盾推動了移動邊緣計算(MEC)的發(fā)展。移動邊緣計算將云服務(wù)器部署在無線接入網(wǎng)絡(luò)的邊緣,在物理位置上位于移動設(shè)備用戶的附近,為用戶提供云計算資源,因此,用戶可以將任務(wù)計算卸載至附近的MEC服務(wù)器端執(zhí)行,以降低其任務(wù)計算的響應(yīng)時間和能量消耗。但是,關(guān)于計算卸載問題的研究,現(xiàn)有工作大多考慮的是,分配給每一個卸載用戶的通信資源和計算資源在一個計算卸載周期內(nèi)保持不變,即資源的靜態(tài)分配,導(dǎo)致了有限資源的浪費,影響了MEC計算卸載的性能。為了解決上述問題,我們提出了在任務(wù)計算卸載過程中無線帶寬資源和計算資源動態(tài)分配的方案,即將數(shù)據(jù)傳輸結(jié)束任務(wù)所分配的帶寬資源重新分配給數(shù)據(jù)傳輸未結(jié)束的任務(wù),將計算結(jié)束任務(wù)所分配的計算資源重新分配給計算未結(jié)束的任務(wù),從而提高資源利用率。首先,我們分析了MEC網(wǎng)絡(luò)場景下基于通信資源和計算資源動態(tài)分配的計算卸載問題,分別建立了通信模型、計算模型和代價模型,并提出了計算卸載的博弈論模型,其目標(biāo)是最小化...

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及現(xiàn)狀
    1.2 論文主要貢獻(xiàn)
    1.3 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 計算卸載相關(guān)工作
    2.1 計算卸載工作分類
    2.2 基于博弈論的計算卸載工作
    2.3 計算卸載相關(guān)工作與本文工作的比較
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于資源動態(tài)分配的計算卸載問題分析與建模
    3.1 系統(tǒng)建模
        3.1.1 網(wǎng)絡(luò)場景
        3.1.2 通信模型
        3.1.3 計算模型
        3.1.4 代價模型
    3.2 基于博弈論的計算卸載問題建模
        3.2.1 計算卸載的博弈論模型
        3.2.2 博弈論模型納什均衡的存在性
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于博弈論模型的計算卸載算法的設(shè)計與實現(xiàn)
    4.1 計算卸載算法
    4.2 算法的收斂性
    4.3 算法的性能
        4.3.1 受益云計算用戶的數(shù)量
        4.3.2 系統(tǒng)級計算代價
    4.4 本章小結(jié)
第5章 實驗研究
    5.1 實驗設(shè)計
    5.2 實驗結(jié)果
        5.2.1 ECO-MEC算法收斂性實驗
        5.2.2 任務(wù)數(shù)據(jù)大小范圍的不同長度實驗
        5.2.3 任務(wù)計算所需CPU周期數(shù)范圍的不同長度實驗
        5.2.4 不同用戶數(shù)量實驗
    5.3 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 本文研究總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果
致謝



本文編號：3865660