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.     

基于多接入边缘计算的任务卸载和资源分配策略研究

随着移动通信技术和工业互联网的飞速发展,移动设备端日渐庞大的数量和复杂的应用对大量计算密集和低时延提出了要求,也因此引出了基于多接入边缘计算的任务卸载概念。这种任务卸载方式能够有效地利用边缘云服务器资源,将复杂的计算任务卸载至邻近的低消耗边缘服务器,提高任务计算效率和更高的服务质量。提出了一种基于拓扑结构的任务卸载策略和边缘资源分配策略,旨在解决边缘计算场景中,任务卸载效率低、资源利用率不足等问题。     

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...     

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。     

基于边缘计算的电力系统通信网络构建

为克服电力系统传统云计算模式网络拥堵的问题,在现有的电力系统通信网基础上,引入边缘计算技术。在分析国内电力系统大数据计算量的基础上,讨论了现有电力系统通信网体系架构的优化途径。构建了基于docker技术的云边协同电力系统通信网络总体模型。将协同运行机制应用于系统中的各级设备。根据电力系统通信网络模型的特点,以多无人机巡检任务为应用场景,研究了基于合作型协同进化的任务协作机制的全局优化方案。提出了边缘计算服务器延时模型。讨论了基于时延和资源分配综合最优的计算卸载策略。构建了资源分配目标函数。在保证各节点总延时最小的前提下,实现了资源分配差异度最小。     

基于边缘计算的电力系统通信网络构建

为克服电力系统传统云计算模式网络拥堵的问题,在现有的电力系统通信网基础上,引入边缘计算技术。在分析国内电力系统大数据计算量的基础上,讨论了现有电力系统通信网体系架构的优化途径。构建了基于docker技术的云边协同电力系统通信网络总体模型。将协同运行机制应用于系统中的各级设备。根据电力系统通信网络模型的特点,以多无人机巡检任务为应用场景,研究了基于合作型协同进化的任务协作机制的全局优化方案。提出了边缘计算服务器延时模型。讨论了基于时延和资源分配综合最优的计算卸载策略。构建了资源分配目标函数。在保证各节点总延时最小的前提下,实现了资源分配差异度最小。     

异构蜂窝网络中分层任务卸载：建模与优化

为提高计算任务卸载的效率,提出了一种基于D2D通信、移动边缘计算和云计算的分层任务卸载框架,并引入D2D协作中继技术辅助用户接入远端计算资源。针对所提任务卸载框架在多用户场景中可能存在上行通信拥塞、边缘计算资源受限、D2D复用干扰和云计算回程时延等问题,设计了一种基于博弈论的卸载调度和负载均衡方案,充分利用了所提任务卸载框架中各层计算和通信资源。仿真结果表明,所提方案能够有效降低端到端时延和卸载能耗,并在资源受限的条件下具有良好的稳定性。     

一种主从MEC服务器协作卸载与资源分配方案

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过将云计算能力下沉至用户侧,提高了用户的任务执行能力.但在热点小区中,MEC服务器存在计算资源有限的问题.为了减少热点小区内任务执行总代价,提出了一种基于主从MEC系统的任务联合卸载方案.首先,方案随机生成卸载集,然后将卸载集内的任务分配至目标MEC服...     

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。