基于k-匿名的隐私保护计算卸载方法

针对移动边缘计算(MEC)中用户的卸载任务及卸载频率可能使用户被攻击者锁定的问题,该文提出一种基于k-匿名的隐私保护计算卸载方法。首先,该方法基于用户间卸载任务及其卸载频率的差异性,提出隐私约束并建立基于卸载频率的隐私保护计算卸载模型;然后,提出基于模拟退火的隐私保护计算卸载算法(PCOSA)求得最优的k-匿名分组结果和组内各任务的隐私约束频率;最后,在卸载过程中改变用户原始卸载频率满足隐私约束,最小化终端能耗。仿真结果表明,PCOSA算法能找出用户所处MEC节点下与用户卸载表现最相近的k个用户形成匿名集,有效保护了所有用户隐私。     

超密集网络中基于MEC的动态任务卸载方案

超密集网络(Ultra-dense Network,UDN)中集成移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC),是5G中为用户提供计算资源的可靠方式,在多种因素影响下进行MEC任务卸载决策一直都是一个研究热点。目前已存在大量任务卸载相关的方案,但是这些方案中很少将重心放在用户在不同条件下的能耗需求差异上,无法有效提升用户体验质量(Quality of Experience,QoE)。在动态MEC系统中提出了一个考虑用户能耗需求的多用户任务卸载问题,通过最大化满意度的方式提升用户QoE,并将现有的深度强化学习算法进行了改进,使其更加适合求解所提优化问题。仿真结果表明,所提算法较现有算法在算法收敛性以及稳定性上具有一定提升。     

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。     

基于Lyapunov优化的隐私感知计算卸载方法

移动边缘计算(MEC)中计算卸载决策可能暴露用户特征,导致用户被锁定。针对此问题,该文提出一种基于Lyapunov优化的隐私感知计算卸载方法。首先,该方法定义卸载任务中的隐私量,并引入隐私限制使各MEC节点上卸载任务的累积隐私量尽可能小;然后,提出假任务机制权衡终端能耗和隐私保护的关系,当系统因隐私限制无法正常执行计算卸载时,在MEC节点生成虚假的卸载任务以降低累积隐私量;最后,建立隐私感知计算卸载模型,并基于Lyapunov优化原理求解。仿真结果表明,基于Lyapunov优化的隐私感知卸载算法(LPOA)能使用户的累积隐私量稳定在0附近,且总卸载频率与不考虑隐私的决策一致,有效保护了用户隐私,同时保持了较低的平均能耗。

     

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。

     

面向移动边缘计算网络的计算卸载策略分析

随着移动设备和互联网的普及,近年来人们对计算能力和网络资源的需求显著增加。为了降低网络延迟、提高用户体验,移动边缘计算（MEC）应运而生,将云计算与边缘计算相结合成为解决方案。MEC通过将计算资源移动到靠近终端用户的位置来实现这一目的。然而,随着移动设备数量和生成数据量的增加,对MEC网络中的计算资源分配进行优化。其中计算卸载是一种实现方式,它将资源密集型任务从移动设备转移到MEC服务器,以便更高效地处理。故此,本文主要分析了适用于MEC网络的不同计算卸载策略,以期为后续的相关研究和工作开展提供帮助。     

基于k-匿名的隐私保护计算卸载方法

针对移动边缘计算(MEC)中用户的卸载任务及卸载频率可能使用户被攻击者锁定的问题,该文提出一种基于k-匿名的隐私保护计算卸载方法.首先,该方法基于用户间卸载任务及其卸载频率的差异性,提出隐私约束并建立基于卸载频率的隐私保护计算卸载模型;然后,提出基于模拟退火的隐私保护计算卸载算法(PCOSA)求得最优的k-匿名分组结果...     

基于匹配理论的电力物联网边缘服务器选择机制

移动边缘计算利用部署在用户附近基站或具有空闲资源的路侧单元、车辆和MEC服务器作为网络的边缘,为设备提供所需的服务以及云端计算能力,以减少网络操作和服务交付的时延。文章将移动设备和MEC服务器的任务分配问题描述为一对一的匹配博弈,解决了移动边缘计算中的任务卸载问题。文章提出的算法具有良好的扩展性,并且能够降低总体能耗,使任务卸载时延最小化。     

基于NOMA的超密集MEC网络任务卸载和资源分配方案

为了提高移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)网络的频谱效率,满足大量用户的服务需求,建立了基于非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)的超密集MEC系统模型。为了解决多个用户同时卸载带来的严重通信干扰等问题,以高效利用边缘服务器资源,提出了一种联合任务卸载和资源分配的优化方案,在满足用户服务质量的前提下最小化系统总能耗。该方案联合考虑了卸载决策、功率控制、计算资源和子信道资源分配。仿真结果表明,与其他卸载方案相比,所提方案可以在满足用户服务质量的前提下有效降低系统能耗。     

大规模移动边缘计算网络：空间建模及计算吞吐量优化

提出并定义了大规模移动边缘计算(MEC)网络中的空间计算吞吐量这一性能指标,通过运用随机几何、凸优化等理论,对这一性能指标进行了分析和最优化设计。利用随机几何理论为大规模MEC网络建立空间模型,该模型涵盖边缘云及用户的空间随机分布、无线接入、计算任务卸载、边缘端并行计算等重要的网络特征。基于网络模型,首次对MEC网络空间计算吞吐量进行定义和分析,并通过优化设计MEC服务范围半径(r0)以及用户计算卸载比例(ρ)这两个指标,来实现MEC网络空间吞吐量的最大化。所提供的严谨的理论分析、富有物理内涵的优化结果将为部署大规模MEC网络提供了极为重要的设计指南。