车载边缘计算研究综述

随着计算密集和时延敏感型车辆应用的爆炸式增长,集中式云架构产生了高工作负载和任务时延阻塞。为了保证服务质量,车载边缘计算应运而生,这种计算模式将计算能力和存储资源,推移到离数据源更近的边缘服务器或边缘网关等边缘节点上,通过在边缘节点进行实时数据处理和决策,可以显著地减少数据传输时延。首先介绍了车载边缘计算的基本概念,接着对现有研究进行了梳理分类,最后讨论了对车载边缘计算的展望和未来研究方向。     

车载边缘计算中多任务部分卸载方案研究

现有车载应用设备对时延有更严苛的要求,车载边缘计算(VEC)能够充分利用网络边缘设备,如路边单元(RSU)进行协作处理,可有效地降低时延。现有研究多假设RSU计算资源充足,可提供无限的服务,但实际其计算资源会随着所需处理任务数量的增加而受限,对时延敏感的车载应用造成限制。该文针对此问题,提出一种车载边缘计算中多任务部分卸载方案,该方案在充分利用RSU的计算资源条件下,考虑邻近车辆的剩余可用计算资源,以最小化总任务处理时延。首先在时延限制和资源约束下分配各任务在本地、RSU和邻近车辆的最优卸载决策变量比例,其次以最小处理时延为目的在一跳通信范围内选择合适的空闲车辆作为处理部分任务的邻近车辆。仿真结果表明所提车载边缘计算中多任务部分卸载方案相较现有方案能较好地降低时延。     

移动边缘计算卸载技术综述

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)将云服务器的计算资源扩展到更靠近用户一侧的网络边缘,使得用户可以将任务卸载到边缘服务器,从而克服原先云计算中将任务卸载到云服务器所带来的高时延问题。首先介绍了移动边缘计算的基本概念、基本框架和应用场景,然后围绕卸载决策、联合资源分配的卸载决策分别从单MEC服务器和多MEC服务器两种场景总结了任务卸载技术的研究现状,最后结合当前MEC卸载技术中存在的不足展望了未来MEC卸载技术的研究。     

车载边缘计算中任务卸载和服务缓存的联合智能优化

针对车载环境下有限的网络资源和大量用户需求之间的矛盾,提出了智能驱动的车载边缘计算网络架构,以实现网络资源的全面协同和智能管理.基于该架构,设计了任务卸载和服务缓存的联合优化机制,对用户任务卸载以及计算和缓存资源的调度进行了建模.鉴于车载网络的动态、随机和时变的特性,利用异步分布式强化学习算法,给出了最优的卸载决策和资...     

移动边缘计算的计算卸载技术分析研究

计算卸载作为移动边缘计算的关键技术之一,对于提升移动边缘计算实现节能、降低时延和改善用户体验等方面,起到关键的作用.本文围绕移动边缘计算的计算卸载技术进行分析研究,首先介绍了计算卸载概念和主要特征;并就移动边缘计算的计算卸载实施步骤和计算卸载系统分类进行阐述;然后针对计算卸载关键技术中的3个重点研究问题进行了详细分析;最后,对研究工作进行总结.     

移动边缘计算的计算卸载技术分析研究

计算卸载作为移动边缘计算的关键技术之一,对于提升移动边缘计算实现节能、降低时延和改善用户体验等方面,起到关键的作用.本文围绕移动边缘计算的计算卸载技术进行分析研究,首先介绍了计算卸载概念和主要特征;并就移动边缘计算的计算卸载实施步骤和计算卸载系统分类进行阐述;然后针对计算卸载关键技术中的3个重点研究问题进行了详细分析;最后,对研究工作进行总结.     

基于移动路径预测的车载边缘计算卸载切换策略研究

车载云计算环境中的计算卸载存在回程网络延迟高、远程云端负载大等问题,车载边缘计算利用边缘服务器靠近车载终端,就近提供云计算服务的特点,在一定程度上解决了上述问题。但由于汽车运动造成的通信环境动态变化进而导致任务完成时间增加,为此该文提出一种基于移动路径可预测的计算卸载切换策略MPOHS,即在车辆移动路径可预测情况下,引入基于最小完成时间的计算切换策略,以降低车辆移动性对计算卸载的影响。实验结果表明,相对于现有研究,该文所提算法能够在减少平均任务完成时间的同时,减少切换次数和切换时间开销,有效降低汽车运动对计算卸载的影响。     

一种基于车载边缘计算的可预测的任务卸载模型

解决计算密集型任务与车载计算设备资源匮乏之间的矛盾,目前常用的一种解决方案是将计算任务卸载到无线电接入网络的边缘.本文研究了车载边缘计算下的基于移动感知的计算任务卸载模型.考虑到车辆的移动性特性和任务的最大等待时间,本文通过联合优化任务卸载决策,通信和计算资源分配,使车辆选择最佳的卸载执行时间,以达到最大限度地降低系统...     

基于安全保障的边缘计算卸载方案

提出了基于安全管理的边缘计算卸载方案,并基于量子进化算法(QEA)设计了卸载决策方案。该方案保证了用户在边缘计算网络中进行计算卸载的安全性。仿真结果表明,与常规计算卸载方案对比,本方案能在保证计算卸载安全的情况下有效降低整个系统的开销。     

Contract-theoretic Approach for Delay Constrained Offloading in Vehicular Edge Computing Networks

Mobile Networks and Applications - Mobile Edge Computing (MEC) is a promising solution to improve vehicular services through offloading computation to cloud servers in close proximity to mobile...     

智能超表面赋能移动边缘计算部分任务卸载策略

针对移动边缘计算(MEC)任务卸载性能易受障碍物阻挡影响的问题,该文提出一种双智能超表面(RIS) 赋能的移动边缘计算任务部分卸载框架。首先,分析两个RIS之间的反射对链路增益的影响。其次,联合考虑终端用户的发射功率、终端用户的卸载速率、任务卸载量、卸载时间的分配以及RIS相移约束,旨在建立一个能耗最小化优化问题。最后,采用交替迭代算法,将原非凸问题分解为两个子问题,并利用Dinkelbach方法和最优性条件进行求解。仿真结果验证了所提算法的快速收敛特性以及在降低系统能耗方面的有效性。     

超密集网络中基于移动边缘计算的任务卸载和资源优化

移动边缘计算(MEC)通过在无线网络边缘为用户提供计算能力,来提高用户的体验质量。然而,MEC的计算卸载仍面临着许多问题。该文针对超密集组网(UDN)的MEC场景下的计算卸载,考虑系统总能耗,提出卸载决策和资源分配的联合优化问题。首先采用坐标下降法制定了卸载决定的优化方案。同时,在满足用户时延约束下采用基于改进的匈牙利算法和贪婪算法来进行子信道分配。然后,将能耗最小化问题转化为功率最小化问题,并将其转化为一个凸优化问题得到用户最优的发送功率。仿真结果表明,所提出的卸载方案可以在满足用户不同时延的要求下最小化系统能耗,有效地提升了系统性能。

     

Adaptive Task Offloading in Vehicular Edge Computing Networks: a Reinforcement Learning Based Scheme

Mobile Networks and Applications - In recent years, with the rapid development of Internet of Things (IoTs) and artificial intelligence, vehicular networks have transformed from simple interactive...     

车联网中一种基于软件定义网络与移动边缘计算的卸载策略

在新兴的车联网络中,汽车终端请求卸载的任务对网络带宽、卸载时延等有着更加严苛的需求,而新型通信网络研究中移动边缘计算(MEC)的提出更好地解决了这一挑战。该文着重解决的是汽车终端进行任务卸载时卸载对象的匹配问题。文中引入了软件定义车载网络(SDN-V)对全局变量统一调度,实现了资源控制管理、设备信息采集以及任务信息分析。基于用户任务的差异化性质,定义了重要度的模型,在此基础上,通过设计任务卸载优先级机制算法,实现任务优先级划分。针对多目标优化模型,采用乘子法对非凸优化模型进行求解。仿真结果表明,与其他卸载策略相比,该文所提卸载机制对时延和能耗优化效果明显,能够最大程度地保证用户的效益。

     

Cost Optimization of Partial Computation Offloading and Pricing in Vehicular Networks

Journal of Signal Processing Systems - For vehicles with limited computation resources offloading their computational tasks to a mobile edge computing (MEC) server has been studied in the past as...     

Online Learning and Optimization for Computation Offloading in D2D Edge Computing and Networks

Mobile Networks and Applications - This paper introduces a framework of device-to-device edge computing and networks (D2D-ECN), a new paradigm for computation offloading and data processing with a...     

Intelligent Task Offloading and Collaborative Computation in Multi-UAV-Enabled Mobile Edge Computing

This article establishes a three-tier mobile edge computing(MEC) network, which takes into account the cooperation between unmanned aerial vehicles(UAVs). In this MEC network, we aim to minimize the processing delay of tasks by jointly optimizing the deployment of UAVs and offloading decisions,while meeting the computing capacity constraint of UAVs. However, the resulting optimization problem is nonconvex, which cannot be solved by general optimization tools in an effective and efficient way. To...