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基于任务间依赖关系的小小区协作卸载策略

北京邮电大学学报 2021年第1期44卷 72-78页

作者：康曼聪李曦纪红张鹤立北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876

在密集部署的小小区网络中,考虑到小小区基站(SBS)的计算资源有限,提出了基于任务间串并依赖关系的协作卸载策略,以降低计算卸载任务的整体完成时延.首先,考虑将可以同时执行的并行任务卸载至不同的SBS,利用计算资源的分布式特点来降低... 详细信息

在密集部署的小小区网络中,考虑到小小区基站(SBS)的计算资源有限,提出了基于任务间串并依赖关系的协作卸载策略,以降低计算卸载任务的整体完成时延.首先,考虑将可以同时执行的并行任务卸载至不同的SBS,利用计算资源的分布式特点来降低整体时延,同时最大化单个SBS上的串行任务数量,以减小所需SBS的数目;然后,根据网络的负载均衡情况对2种场景进行讨论,联合考虑任务间的依赖关系、不同SBS的可用计算资源量和SBS与用户间的信道质量,分别引入最长路径理论和图着色算法以确定最佳任务卸载方案.仿真结果表明,与已有策略相比,所提策略可降低计算卸载任务的整体完成时延.

关键词：小小区网络移动边缘计算协作卸载时延优化

超密集异构网络中过载MEC服务器的协作卸载

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西安电子科技大学学报 2020年第2期47卷 126-134页

作者：王忍王翊胡艳军蒋芳许耀华安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室上海200050

由于移动边缘计算可通过借助边缘计算服务器实现计算任务卸载,不再受限于移动终端的计算能力,所以当边缘服务器过载时,往往会选择排队、推迟或拒绝移动终端的业务请求。但现有研究大都没有考虑此时服务器如何缓解负载压力,由于服务中断... 详细信息

由于移动边缘计算可通过借助边缘计算服务器实现计算任务卸载,不再受限于移动终端的计算能力,所以当边缘服务器过载时,往往会选择排队、推迟或拒绝移动终端的业务请求。但现有研究大都没有考虑此时服务器如何缓解负载压力,由于服务中断和等待延长,用户的服务质量将明显恶化。研究了将过载移动边缘计算服务器的任务卸载到与其同一协作区间的其他服务器来提高计算卸载能力。将罚函数与两步拟牛顿法相结合给出了优化方法,联合优化包含边缘计算网络总时延和能耗的联合效用函数。针对优化目标对时延或者能效的不同需要,使用经验因子灵活调整时延和能量消耗最小化之间的优化偏差。仿真结果表明,卸载优化方法在提高关于时延和能耗的系统性能方面优于现有的两种比较方法,且以更快的速度收敛。

关键词：移动边缘计算过载异构网络协作卸载联合优化

无人机辅助车联网中基于车辆动态聚类的协作卸载策略

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移动通信 2022年第11期46卷 27-33页

作者：姜宇晴李曦纪红张鹤立北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876

在智能交通系统中,利用无人机基站可为车辆提供接入服务及广域覆盖。然而针对分布密集且动态性强的网联自动驾驶场景,动态节点智能交互频繁且须低时延以保证驾驶安全,如何动态部署无人机基站以满足网络的性能指标是一个关键问题。针对... 详细信息

在智能交通系统中,利用无人机基站可为车辆提供接入服务及广域覆盖。然而针对分布密集且动态性强的网联自动驾驶场景,动态节点智能交互频繁且须低时延以保证驾驶安全,如何动态部署无人机基站以满足网络的性能指标是一个关键问题。针对此问题,提出了基于车辆动态聚类的协作卸载策略,以降低车辆计算卸载时延,提升服务质量。首先,考虑车辆卸载请求及无人机基站的服务能力进行车簇的划分和匹配,并根据车辆位置的改变对车簇进行实时动态调整;然后,多无人机基站针对全域车辆的卸载请求基于遗传算法协作进行最优卸载决策及资源分配。仿真结果表明,与已有策略相比,所提策略可以有效降低计算卸载时延、提升服务质量。

关键词：车联网无人机基站动态聚类协作卸载

超密集网络中基于移动边缘计算的协作卸载和小区切换方法研究

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超密集网络中基于移动边缘计算的协作卸载和小区切换方法研究

作者：王忍安徽大学

学位级别：硕士

超密集网络(Ultra Dense Network,UDN)中,被赋予计算功能的小基站由于计算能力受限容易过载,从而影响用户服务质量。另一方面,UDN大量部署小基站扩展系统容量的同时也导致了网络的致密化,数量频繁且不必要的小区切换将会产生额外网络能... 详细信息

超密集网络(Ultra Dense Network,UDN)中,被赋予计算功能的小基站由于计算能力受限容易过载,从而影响用户服务质量。另一方面,UDN大量部署小基站扩展系统容量的同时也导致了网络的致密化,数量频繁且不必要的小区切换将会产生额外网络能耗。以上存在的两大网络资源管理问题制约UDN的发展,值得深入研究。在移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中,往往以消极的方式处理服务器过载的问题。例如,拒绝为用户提供服务或者是设置很长的任务执行等待时间,给用户造成非常差的体验。论文研究以网络中众多的服务站点相互协作的方式共同完成过载小基站服务器的过载任务,提出一种罚函数与两步拟牛顿相结合的改进方式优化求解。分析计算完成全网任务的总时延以及总能耗,根据用户需求设计效用函数。仿真结果可以说明研究的卸载优化算法在减少完成任务所需的能耗和时延方面比传统方法表现更好。超密集网络中信号重叠覆盖致使用户设备在当前服务小区的驻留时间变短,切换概率大幅度增加,而大量且频繁的小基站切换造成网络资源浪费。针对此情况,论文提出了一种过渡带二次判别平滑切换改进方法。使用隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)来进行用户移动位置预测,将HMM预测的结果作为候选服务基站选择的辅助条件。在进行服务基站判别时将固定缓冲参数扩展为自适应调整的过渡带,避免不必要的小区切换。仿真结果表明,基于隐马尔可夫模型的过渡带二次判别平滑切换方法能够在保证用户服务质量的情况下减少切换次数,节约网络资源。

关键词：移动边缘计算过载协作卸载隐马尔可夫过渡带

基于智能网联车协作的计算任务高效卸载机制研究

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基于智能网联车协作的计算任务高效卸载机制研究

作者：张照扬电子科技大学

学位级别：硕士

过重的回程链路负载和过长的响应延迟使得传统的云计算架构很难满足车联网应用对高带宽和低时延的需求。相对于云计算,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)将计算处理下沉到网络边缘侧,这样可以极大减小计算时延,使其成为车联网应... 详细信息

过重的回程链路负载和过长的响应延迟使得传统的云计算架构很难满足车联网应用对高带宽和低时延的需求。相对于云计算,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)将计算处理下沉到网络边缘侧,这样可以极大减小计算时延,使其成为车联网应用部署的主流解决方案。在此基础上,近年来许多研究工作开始关注如何利用道路中具有闲置计算资源的车辆作为服务车辆来协助执行任务计算,形成对网络侧边缘服务器的有力补充。然而车辆高速移动造成的网络拓扑快速变化,可能会导致严重的卸载可靠性问题,成为制约车辆协作卸载方案可行性的主要因素。因此本文围绕车辆协作条件下的可靠计算任务卸载问题展开研究。现有大量研究中,对于可靠卸载的保障主要集中讨论如何在考虑V2V(Vehicle-to-Vehicle)链路持续性的基础上,实现有时延约束的车辆协作卸载问题。本文在此基础上,通过RSU(Road-side Unit)中继卸载任务或计算结果的方式有效扩展车辆协作卸载的服务范围。为此本文提出了一种多模式联合的车辆协作卸载机制,能够在保障卸载可靠的同时实现对闲置计算资源更充分的利用。该机制以RSU作为调度中心和中继通信节点,将覆盖范围的所有车辆作为整体进行优化,联合任务卸载方式和计算结果反馈方式建立了四种模式。基于该机制本文建立了以最小化所有任务平均完成时延为目标的优化问题,该优化问题综合考虑了模式决策、可靠性约束、任务卸载比例和资源分配等因素。由于原始优化问题模型是非线性整数规划,本文将其解耦成两个子问题。针对任务卸载比例及资源分配子问题,将其转化为DC(Difference of Convex)问题并采用concave-convex方法求解。针对模式决策子问题,采用遗传算法求解。最后通过仿真验证了所提机制的性能。另一方面,本文研究了更具复杂性的车辆移动场景中的协作卸载,在该场景中无法准确获取V2V链路的持续时间。为此,本文提出了一种基于任务复制的车辆协作卸载机制。通过对V2V链路的动态持续时间进行概率建模,本文将任务复制思想应用到采用固定子任务分割模型的车辆协作卸载中,通过计算冗余来增强该场景下的卸载可靠性。基于该机制本文建立了以最小化任务完成时延为目标的优化问题,该优化问题考虑了子任务卸载决策和可靠性约束等因素。由于原始优化问题模型是一个非线性整数规划,本文采用遗传算法来求解。最后通过数值仿真验证了所提的基于任务复制的车辆协作卸载机制的有效性。

关键词：可靠卸载协作卸载车辆边缘计算凸规划遗传算法

星地云网络架构下的地面用户任务卸载策略研究

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星地云网络架构下的地面用户任务卸载策略研究

作者：杨天蕾重庆邮电大学

学位级别：硕士

随着物联网技术的蓬勃发展,各种计算密集型应用大量出现,网络资源消耗与任务处理时延急剧增长。移动边缘计算的出现使得计算和存储能力有限的用户终端可以将其计算密集型应用卸载到网络边缘进行处理,从而获得高可靠性、低延迟的服务。然... 详细信息

随着物联网技术的蓬勃发展,各种计算密集型应用大量出现,网络资源消耗与任务处理时延急剧增长。移动边缘计算的出现使得计算和存储能力有限的用户终端可以将其计算密集型应用卸载到网络边缘进行处理,从而获得高可靠性、低延迟的服务。然而,传统地面网络存在局限性,不能满足全球无缝覆盖,使得大量地区的用户终端无法获得任务卸载服务。低地球轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星网络覆盖面积大,并且组网灵活,可以实现全球覆盖。对于地面通信设施薄弱地区,为提高网络资源效率,改善用户的服务体验,星地云网络逐渐成为未来任务卸载服务的重要应用场景。与地面网络相比,低轨卫星的周期运动导致了星地云网络的快速时变特征,并且低轨卫星自身资源有限,这将会对地面用户的任务卸载决策产生较大影响。因此,根据低轨卫星的特点,充分利用星地云网络资源,制定合理的任务卸载策略显得至关重要。本文针对星地云网络架构下的地面用户任务卸载策略展开研究,具体内容如下:针对地面通信设施薄弱地区的任务卸载问题,提出一种基于星地云架构的任务卸载策略。该策略根据低轨卫星的高速时变特征,构建动态的星地云网络架构和资源状态模型,综合考虑时延和计算资源约束,采用模拟退火算法思想对地面用户的本地卸载、卫星卸载及地面云中心卸载的任务分配决策进行优化,仿真结果表明,所提方案能有效降低平均单位任务时延和平均单位任务能耗。针对单颗卫星提供的计算资源受限的问题,提出一种基于星地云架构的星间协作任务卸载策略。该策略考虑卫星间可以通过星间链路进行协作,提升卫星边缘网络资源,改善用户服务质量。综合考虑时延以及通信和计算资源约束,联合优化服务指标、卸载决策以及通信和计算资源分配,建模优化问题为混合整数非线性规划(Mixed Integer Non-Linear Programming,MINLP)问题。由于该问题难以直接求解,本文将原问题分解为三个子问题,即通信和计算资源分配子问题、服务指标优化子问题以及卸载决策与任务处理时延优化子问题。并通过变量松弛、拉格朗日对偶法等方法对三个子问题进行求解,然后迭代三个子问题,从而最大化任务处理量,且最小化不满足当前任务时延约束的用户数、任务处理时延和能耗。仿真结果表明,所提方案能有效提升卫星覆盖时间内任务完成率,并且降低了平均单位任务时延和平均单位任务用户终端能耗。

关键词：星地云网络任务卸载低轨卫星协作卸载

移动边缘计算框架下的缓存与任务卸载策略研究

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移动边缘计算框架下的缓存与任务卸载策略研究

作者：周浩合肥工业大学

学位级别：硕士

近年来,移动数据流量以指数速率增长,这对未来的蜂窝网络构成了严重挑战。另外,随着无线通信技术和物联网的快速发展,越来越多的移动设备,如智能手机,可穿戴设备,对带宽和计算都有不同的无线网络接入要求。未来,移动设备将变得更加智能... 详细信息

近年来,移动数据流量以指数速率增长,这对未来的蜂窝网络构成了严重挑战。另外,随着无线通信技术和物联网的快速发展,越来越多的移动设备,如智能手机,可穿戴设备,对带宽和计算都有不同的无线网络接入要求。未来,移动设备将变得更加智能化,部署在其上的应用程序将需要大量的计算能力和持久的数据访问。然而,这些新应用程序和服务的开发受到这些设备计算能力,存储空间和电池寿命的限制,不能很好的被广泛应用。为了解决这些问题,移动边缘计算（mobile-edge computing,MEC）顺势而生。MEC可以在网络边缘端布置计算节点或服务器,为用户提供短延迟和高性能计算服务,以满足用户对延迟敏感任务的计算需求。另外,在边缘端进行协作缓存,可以有效地避免峰值回程网络的拥塞,减轻了回程流量负载和传输时延。本课题研究基于MEC构架下的缓存与任务卸载策略设计,具体研究内容概况如下:首先,为了激励用户之间的数据共享,本文提出了基于物理-社交关系的协作缓存方案。具体来说,首先定义了一种新的物理-社交映射关系,然后在直接和间接的物理-社交关系下,得到社交组效用最大化的最优缓存策略。当直接的物理-社交关系的用户不能满足用户的数据需求时,利用六分离度理论来分析用户间的间接物理-社交关系。然后,我们设计一种间接的社交组形成算法以实现最优的间接社交组下的最优缓存方案。最后,仿真结果显示,所提出的基于物理-社交关系的缓存方案优于其他缓存方案,能有效满足用户的数据需求。其次,为了在计算和通信资源受限的情况下提高任务的处理效率,提出了联合优化计算卸载和通信资源分配。我们首先提出了一种用于移动任务的协作计算架构,其中,任务可以被卸载到终端,边缘节点和云中心上处理。然后,按照设备和边缘节点的计算和通行能力,提出了流水线式卸载策略,将任务卸载到特定的边缘节点和云中心。基于提出的卸载策略,联合考虑了卸载策略,传输速率和功率分配优化,最小化网络总计算和传输时延。由于该问题是非凸问题,利用连续凸近似法（successive convex approximation,SCA）将非凸优化问题转化为凸问题。最后,仿真结果显示提出的协作卸载方案优于其他卸载方案,能有效降低总的计算和传输时延。

关键词：协作缓存物理-社交关系移动边缘计算协作卸载

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无人机边缘计算网络:架构,关键技术与挑战

广东通信技术 2021年第4期41卷 54-59,79页

作者：莫鸿彬李猛中睿通信规划设计有限公司新基建工程研究院/无线网络设计院北京邮电大学

在无人机网络中引入移动边缘计算(MEC)有望提供低时延、超可靠、高鲁棒性的网络服务,提高用户服务体验。首先,介绍了MEC技术的背景,并分析了将MEC引入到无人机网络的必要性;然后,提出了一种无人机移动边缘计算网络架构,并对其主要功能... 详细信息

在无人机网络中引入移动边缘计算(MEC)有望提供低时延、超可靠、高鲁棒性的网络服务,提高用户服务体验。首先,介绍了MEC技术的背景,并分析了将MEC引入到无人机网络的必要性;然后,提出了一种无人机移动边缘计算网络架构,并对其主要功能、关键技术和潜在应用进行了分析和阐述;接着,以典型应用为例,研究了联合地面终端、无人机和地面数据中心的协作卸载流程;最后,总结了无人机移动边缘计算网络面临的一些挑战。

关键词：无人机边缘计算软件定义网络网络功能虚拟化协作卸载