车载自组织网络中基于停放车辆的任务卸载策略研究.pdf

天津师范大学硕士学位论文 摘要 随着无线通信技术和信息技术的进步及各种感知设备的不断涌现，智能型车 On BoardUnit OBU 辆出现，借助于车载单元 （ ， ），这些智能车辆构成了车载自 VehicularAdHocNetwork VANETs 组织网络（ ， ），为驾驶者提供多媒体娱乐服务、 增强现实和智能驾驶等服务。车载自组织网络已成为未来智能交通系统的重要组 成部分。VANETs在发展过程中面临的问题是：大量计算密集型的应用具有低时 延要求，然而车辆的计算能力有限，无法在延迟容忍时限内处理完这些任务。随 MobileEdge Computing MEC 着移动边缘计算 （ ， ）的发展，移动边缘计算成为 解决上述问题的可行方案，MEC 把服务器放在靠近设备的边缘，以提供实时计 MEC Roadside 算服务。然而在发生自然灾害时， 边缘服务器可能受损，路侧单元（ Uints RSUs RSUs ， ）可能瘫痪，此外， 的通信范围有限，无法覆盖所有城市区域， 从而导致车辆的计算任务无法正常被执行。 针对上述问题，本文提出车载自组织网络中基于停放车辆的任务卸载策略， 本文创新点在于： 1 RSUs （）受边缘服务器的缺失、 通信范围受限等因素的影响，以及路边停 放车辆数量庞大、分布广泛的启发，本文提出车载自组织网络中基于停放车辆的 任务卸载，令停放车辆执行移动车辆产生的计算密集型应用，通过合理利用已有 的停放车辆资源，在边缘服务器缺少的情况下，车辆的计算任务也能够尽量被执 行。 2 （）本文设计基于停放车辆的边缘计算架构，把道路两边的停放车辆组织 成停车集群，基于停车集群进行任务卸载的设计，通过把单独的停放车辆组织成 一个整体，从而提高了任务的完成率。 3 SAC （ ）本文通过公式推导任务的完成时间，并采用改进的 Sampling-and-Classification,SAC （ ）算法进行任务调度，以实现停放车辆资源的 合理分配，最大化成功完成的任务总数量。 4 （）大量实验结果表明，本文提出的任务调度策略不仅能够合理分配计算 资源，而且具有较高的任务完成率和任务卸载率。 I 天津师范大学硕士学位论文 目录 第一章 绪论1 1.1研究背景及意义1 1.2研究内容与创新点2 1.3论文结构安排3 第二章 研究现状5 2.1 车载自组织网络概述5 2.1.1 车载自组织网络的基本概念5 2.1.2 车载自组织网络的通信结构6 2.2 移动边缘计算概述7 2.2.1 移动边缘计算的概念与架构7 2.2.2 基于移动终端的MEC卸载8 2.2.3 基于车辆的边缘计算任务卸载10 2.3 本章小结11 第三章 VANETs中基于停放车辆边缘计算研究13 3.1 停车边缘计算系统架构13 3.