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面向低时延业务的D2D辅助MEC计算卸载与资源分配联合优化算法研究

面向低时延业务的D2D辅助MEC计算卸载与资源分配联合优化算法研究

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作者：王书波吉林大学

学位级别：硕士

移动通信技术的发展和移动设备的爆发性增长,促进了各种新兴移动应用的不断涌现,产生了大量计算密集型和时延敏感型的任务,对网络数据实时处理能力提出了更高要求。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过在网络边缘部署具有计算... 详细信息

移动通信技术的发展和移动设备的爆发性增长,促进了各种新兴移动应用的不断涌现,产生了大量计算密集型和时延敏感型的任务,对网络数据实时处理能力提出了更高要求。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过在网络边缘部署具有计算资源的服务器,为移动应用提供了近距离、低时延的计算服务,能够极大地提升任务的处理效率。然而,低时延业务涵盖多样化的任务类型,并广泛应用于各个领域,其对系统的计算与通信能力具有极高的要求。在面向低时延业务场景中,单纯依靠MEC进行计算卸载会受限于其有限的资源,导致在多种低时延业务并存的情况下,难以确保任务处理的实时性和高效性。因此,深入研究D2D(Device-to-Device)辅助的多层MEC网络中的计算卸载与资源分配问题显得尤为重要。本文的研究目标旨在最大限度地降低任务执行的时延,重点研究了多层MEC系统中计算卸载与资源分配联合优化算法。具体研究工作如下:(1)针对能耗约束下不同类型应用所呈现的低时延业务需求问题,提出了一种基于ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)的计算卸载与资源分配联合优化算法,解决了时延与能耗的联合优化问题。首先设计了涵盖本地计算、D2D计算、MEC计算、MCC(Mobile Clould Computing)计算的四层D2D辅助MEC系统模型,通过对系统的网络模型、通信模型和计算模型进行深入分析,并考虑到任务自身类型以及设备电池剩余能量的限制,定义联合优化时延与能耗的时延多目标优化问题。通过将离散变量松弛为连续的实值变量,将原非凸优化问题转化为凸问题,从而使问题便于求解。然后,利用基于ADMM的计算卸载与资源分配方案来求解任务卸载决策和资源分配问题。最后,采用一种高效的二进制变量恢复算法,将松弛的连续变量恢复为原始的二进制变量。仿真结果验证表明,所提的基于ADMM的计算卸载与资源分配联合优化算法实现了计算卸载模式的精准选择和协同网络内计算资源的高效利用,显著降低了任务计算卸载的时延与能耗。当任务设备数量为20时所提算法的系统成本比JLMC、IWPSO方案分别有效降低了33.45%和10.87%,充分体现了所提算法在降低时延与能耗方面的优势。(2)针对MEC系统中通信与计算资源受限的低时延业务需求问题,提出了一种基于IBMVO与凸优化的计算卸载与资源分配联合优化算法,解决了时延单目标优化问题。在D2D辅助MEC的四层网络场景中,通过对网络、通信和计算模型的分析,构建了以最小化系统总时延为优化目标的时延单目标优化问题。为了解决这一问题,首先通过一种基于IBMVO的计算卸载方案来确定任务的卸载决策,确保任务能够在合适的计算模式下执行。之后,采用拉格朗日乘子法和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件来求解最佳信道资源和计算资源的分配问题,实现系统内资源的高效利用。仿真表明,所提的联合优化算法能够实现计算任务的合理卸载决策以及信道资源和计算资源的高效利用,从而显著降低了系统内计算任务的总时延。当任务设备数量为30时,所提优化算法的总时延相较于随机算法、TO-EEC算法分别有效降低了34.37%和15.31%,充分显示了该算法在降低时延方面的优越性。

关键词：移动边缘计算 D2D通信计算卸载资源分配时延业务

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认知网络中时延敏感业务的频谱切换技术研究

认知网络中时延敏感业务的频谱切换技术研究

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作者：李貌电子科技大学

学位级别：硕士

在认知无线电网络中,时延业务是一类很普遍又很重要的业务类型。频谱切换技术作为认知网络中的关键技术,直接决定了传输业务的多项性能。与传统通信网络不同,主用户拥有对信道的优先使用权,认知用户只能以机会式接入方式使用空闲信道。... 详细信息

在认知无线电网络中,时延业务是一类很普遍又很重要的业务类型。频谱切换技术作为认知网络中的关键技术,直接决定了传输业务的多项性能。与传统通信网络不同,主用户拥有对信道的优先使用权,认知用户只能以机会式接入方式使用空闲信道。这种认知网络特有的属性导致系统不稳定,频谱切换技术正是为解决这个问题被提出来。通过设计信道分配规则,频谱切换技术实现了对用户间的协调调度,提高了通信稳定性和信道利用率。而针对认知无线电网络中时延业务的频谱切换技术研究非常少,因此对时延业务在认知网络中的频谱切换技术需要更深入的研究。时延业务对传输时延要求较高,过去面向数据业务的“尽力而为”的业务模式已经不能完全满足时延业务的性能要求。本文在传统频谱切换技术的基础上,针对时延业务的特点,提出了适用于时延业务传输的频谱切换策略。在第二章首先简单介绍了频谱切换技术的相关概念,根据现有文献对部分频谱切换策略进行了总结,详细分析了不同频谱切换策略的优劣以及各自适用场景。第三章考虑到时延业务占用带宽资源的问题,研究了缓存队列机制在提高信道利用率,降低呼入阻塞率和强制中断率等方面的作用,并与信道预留策略进行了性能上的比较。同时考虑到时延业务对时延要求不同的特点,在第四章中将时延业务细分为不同优先级,重点分析了在切换过程中优先级机制对时延的影响。本文依托于国家自然科学基金青年基金项目“认知用户多信道传输资源分配策略研究”,综合考虑不同时延业务不同的QoS需求,在第五章按照业务类型和用户接入类型将业务分为四个优先级。并且在前两章的研究基础上提出了基于区分优先级和有限缓存队列的频谱切换策略。在本章中,时延业务按照抢占优先级被细分为实时业务和非实时业务两类,且实时业务优先级高于非实时业务;按照接入优先级又被细分为切换业务和新接入业务,且切换业务优先级高于新接入业务。当系统中没有可用信道时,认知用户的切换请求可以进入有限缓存队列等待服务。有限缓存队列一方面降低了强制中断率提升了系统吞吐量,另一方面保证了用户间的公平性。此外本文采用集中式管理架构,引入中心控制基站负责用户间信息的同步,避免用户间发生碰撞。本章建立了抢占恢复优先级M/M/c/c+k马尔科夫模型用来分析了频谱切换算法的性能,包括呼入阻塞率、吞吐量、实时业务的平均传输完成时间等。并使用MATLAB对切换算法场景进行了仿真分析,理论分析和仿真结果都表明提出的算法能分别满足不同类型的业务的QoS需求。

关键词：认知无线电网络时延业务频谱切换缓存机制多优先级

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