SDN和MEC架构下高铁网络多维资源适配架构研究

为了满足高铁网络中不同业务对带宽、延迟、可靠性等多元化的要求,采用集中式与分布式相结合的方法,提出一种基于SDN和MEC的高铁网络多维资源适配架构,采用了SDN逻辑集中控制和MEC的关键技术和方法,并在SDN控制器、MEC服务器和软件定义移动单元三个实体上设计了核心功能组件,实现链路状态信息实时收集、多维网络资源动态适配、服务及时响应等能力,通过一个实际的高铁网络应用案例测试验证了该架构在时延、丢包率等方面的性能提升,最后讨论了该架构未来的一些问题和研究方向。     

基于移动边缘计算的任务卸载优化

随着智慧物联体系的发展,物联网中应用程序的种类与数量不断增加.在移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)中,通过允许移动用户将任务卸载至附近MEC服务器以加快移动应用程序的速度.本文通过考虑不同任务属性、用户的移动性和时间延迟约束模拟移动边缘场景.根据用户移动轨迹,将目标建模为寻找满足时延约束条件且在卸载过程中产生最小能耗MEC服务器优化模型,并提出一种最小能耗卸载算法求解该问题的最优解.仿真结果表明,在约束条件下,提出的算法可以找到在用户移动轨迹中产生最小能耗的MEC服务器,并显著降低任务卸载过程的能耗与时延,提高应用程序服务质量.     

基于网联车多跳传输的移动边缘计算卸载

提出了一种基于网联车多跳传输的移动边缘计算卸载策略,通过对车辆未来行驶轨迹的预测,有效发现车辆网络实时最佳多跳传输路径,以保证在时延要求内成功将计算任务卸载至MEC服务器。仿真实验结果表明,较传统的移动卸载策略,平均任务时延更低,任务成功率更高,各方面性能均优于传统的边缘计算卸载策略。其中,任务卸载成功率平均提升了10.06%,任务时延平均降低了8.62%。     

支持MEC的天地一体化网络下任务卸载和资源分配

针对天地一体化网络(Integrated Satellite-Terrestrial Network, ISTN)高动态、时延敏感的特性,用户服务质量(Quality of Service, QoS)保障成为新的研究重点。为此,在天地一体化网络场景下使用移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)技术,在低轨道(LEO)卫星上部署MEC服务器,通过排队理论分析场景的时延成本,提出任务卸载和资源分配的联合优化方案。为最小化用户与LEO卫星的传输时延,基于凸优化理论给每个用户分配最优的带宽资源。基于整数规划在多项式时间内给出接近全局最优的任务卸载决策。仿真结果表明提出算法与低复杂度的启发式算法相比,减少了20%的总时延成本,验证了ISTN(Integrated Satellite-Terrestrial Network)下通过MEC技术保障地面用户QoS的可行性和有效性。     

面向5G/Beyond 5G的移动边缘缓存优化技术综述

随着移动设备和新兴移动应用的广泛使用,移动网络中流量的指数级增长所引发的网络拥塞、时延较大、用户体验质量差等问题无法满足移动用户的需求。边缘缓存技术通过对网络热点内容的复用,能极大缓解无线网络的传输压力;同时,该技术减少用户请求的网络时延,进而改善用户的网络体验,已经成为面向5G/Beyond 5G的移动边缘计算（MEC）中的关键性技术之一。围绕移动边缘缓存技术,首先介绍了移动边缘缓存的应用场景、主要特性、执行过程和评价指标;其次,对以低时延高能效、低时延高命中率及最大化收益为优化目标的边缘缓存策略进行了分析和对比,并总结出各自的关键研究点;然后,阐述了支持5G的MEC服务器的部署,并在此基础上分析了5G网络中的绿色移动感知缓存策略和5G异构蜂窝网络中的缓存策略;最后,从安全、移动感知缓存、基于强化学习的边缘缓存、基于联邦学习的边缘缓存以及Beyond 5G/6G网络的边缘缓存等几个方面讨论了边缘缓存策略的研究挑战和未来发展方向。     

移动边缘计算中基于粒子群优化的计算卸载策略

计算卸载作为移动边缘计算（MEC）中降低时延与能耗的手段之一,通过合理的卸载决策能够降低工业成本。针对工业生产线中部署MEC服务器后时延变长和能耗增高的问题,提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的计算卸载策略PSAO。首先,将实际问题建模为时延模型与能耗模型。由于是针对时延敏感型的应用,因此将模型转化为在能耗约束条件下的最小化时延问题,使用惩罚函数来平衡时延与能耗。其次,根据PSO算法优化后得到计算卸载决策向量,通过集中控制的方式使每一个计算任务合理分配到对应的MEC服务器。最后,通过仿真实验,对比分析了本地卸载策略、MEC基准卸载策略、基于人工鱼群算法（AFSA）的卸载策略以及PSAO的时延数据,PSAO的平均总时延远远低于其他三种卸载策略,PSAO比原来系统总代价降低了20%。实验结果表明,PSAO策略能够降低MEC中的时延,均衡MEC服务器的负载。     

基于深度强化学习的任务卸载和资源分配优化

移动边缘计算(MEC)可以在网络边缘为用户提供就近的存储和计算服务,从而为移动用户带来低能耗、低时延的优势。该文针对基于超密集网络(UDN)的多用户多MEC场景,从用户侧出发,以最小化用户计算总开销为目的,解决用户在卸载过程中的卸载决策和上传传输功率优化以及MEC计算资源分配问题。具体而言,考虑到该问题是一个具有NP-hard性质的MINLP问题,该文将该问题分解为两个子问题并通过两个阶段的方式进行求解。首先在第一个阶段设计了一种基于深度强化学习(DQN)的任务卸载决策来解决任务卸载子问题,然后在第二个阶段分别使用KKT条件以及黄金分割算法解决MEC计算资源分配和上行传输功率的优化问题。仿真结果表明,所提方案在保证用户时延约束的前提下,有效降低了用户的计算开销,提升了系统性能。     

移动边缘计算在车载网中的应用综述

移动边缘计算（MEC）技术将IT服务环境与云计算技术在网络边缘结合以提高边缘网络的计算和存储能力,减少网络操作和服务交付时延; 应用MEC的车载网络可以满足车辆对服务延时和通信可靠性的严格要求,提升车辆用户的服务质量（QoS）。对移动边缘计算在车载网中的应用进行分析研究,首先概述MEC的基本概念及架构、典型应用场景;然后介绍MEC在车载网中的应用、基于软件定义网络（SDN）的车载网MEC研究现状以及车载网MEC应用实例;最后给出了车载网中部署MEC所要面临的问题和挑战,并对该领域未来的研究方向进行了展望。     

移动边缘计算安全防御研究

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过进一步将电信蜂窝网延伸至其他无线接入网络,可以有效地解决传统网络中回程链路负载过重、时延较长的问题.但由于MEC服务节点暴露在网络边缘,且计算能力、存储能力和能量受限,更易受到攻击者的青睐.在分析移动边缘计算面临的安全威胁问题基础上,针对设备安全、节...     

基于历史传输效率的最小传输延迟算法设计

机会网络的数据交换不需要完整的路径,且传递数据是基于节点机会移动和机会相遇。相对于传统网络来说,达到了绿色节能的目的。但是,机会网络中节点逐跳传递数据存在较大的传输时延和大量的数据副本,造成传递过程中节点能量的过度消耗,为了取得较小的传输时延和较少的数据副本,本文提出基于历史传输效率的最小传输延迟算法MDBHE算法,根据历史的传输效率构建一条局部效率高且传输时间短的传递路径。仿真实验结果表明,MDBHE算法与传统的机会路由算法相比,缩短了传输时延,提升了机会网络的传递成功率。     

高铁传感器系统数据安全传输协议

随着高速铁路的快速发展,以云计算和实时在线分析为基础的高铁数据安全传输研究成为一个热门课题.针对高铁数据传输过程中存在的数据安全认证问题,设计了一种基于国密SM2签名算法的高铁传感器系统数据安全传输协议.以SM2签名算法为核心,基于安全协议将传感器网络收集的行车状态数据传输到云服务平台,实现了高铁行车记录仪和云服务平台之间的安全交互,提高了数据传输的可靠性和完整性.最后对安全传输协议进行实验与仿真,实验结果表明协议在高铁数据传输过程中具有较高的效率和安全性.     

权衡能耗与延迟的数据融合算法研究

在无线传感器网络的路由协议中考虑数据融合能极大地提高网络生存期性能,但随之会带来网络可靠性下降、数据传输延迟增加等问题。设计一种新的可权衡能耗与延迟的数据融合算法ECLT,通过二级模糊综合评判的方式来调整原有的路由信息,增加数据传输路径间的交叠,以提高数据融合度、延长网络生存期;同时,传感节点在转发数据的过程中还可根据本身状态来动态调整进行数据融合的等待时间,从而在均衡网络中各节点能耗的同时减少了数据传输延迟。经仿真验证,该算法能在极大的延长无线传感器网络使用寿命的同时降低数据的平均传输延迟。     

增强现实场景下移动边缘计算资源分配优化方法

针对高速数据传输及计算所带来时延和终端设备能耗问题，提出了一种在上行链路采用等功率分配的传输方案。首先，依据增强现实（AR）业务的协作属性建立了针对AR特性的系统模型；其次，详细分析了系统帧结构，建立以最小化系统消耗总能量为优化目标的约束条件；最后，在保障延迟和功耗满足约束的条件下，建立了基于凸优化的移动边缘计算（MEC）资源优化求解数学模型，从而获得最优的通信和计算资源分配方案。与独立传输相比，该方案在最大延迟时间分别为0.1 s和0.15 s时的总能耗降幅均为14.6%。仿真结果表明，在相同条件下，与基于用户独立传输的优化方案相比，考虑用户间协作传输的等功率MEC优化方案能显著减少系统消耗的总能量。     

基于5G无线通信技术的城市轨道交通信息传输系统设计

目前提出的城市轨道交通信息传输系统运行稳定性较差,导致丢包率过高;基于5G无线通信技术设计一种新的城市轨道交通信息传输系统,利用列车自动监控系统、区域控制系统、车载控制系统、联锁控制系统、数据库存储系统和数据通信子系统等构建系统框架;设计硬件的监控子系统、控制器、5G无线数据通信子系统,保障城市轨道交通的信息传输及即时通信;选用Socket将应用程序分为客户端和服务器,在服务器收到客户端连接请求后,向客户端返回响应消息,实现软件通信功能,同时设计了通信信号损耗分析程序;为验证系统效果设定对比实验,结果表明,基于5G无线通信技术的城市轨道交通信息传输系统能够有效保证传输过程稳定性,降低通信过程丢包率,具有较好的传输安全性。     

基于BPNN端到端时延预测的多路传输调度

针对移动异构网络环境网络参数动态变化、多路传输过程中数据包乱序引发的吞吐量下降等问题,提出一种基于BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)端到端时延预测的多路传输调度方法,通过BP神经网络的构建、训练和学习,实现对端到端传输时延的更准确预测,以此为基础,对子流拥塞状况及网...     

移动边缘计算中的内容分发加速策略

针对移动边缘计算(MEC)中的内容分发加速问题,考虑MEC服务器存储空间受限对内容缓存的影响,以移动用户获取对象延时为优化目标,根据用户群对不同对象的兴趣的差异,提出了一种基于兴趣的内容分发加速策略(ICDAS)。该策略根据MEC服务器的存储空间、移动用户群对不同对象的兴趣以及对象的文件大小,选择性地在MEC服务器上缓存对象,并及时对MEC服务器上缓存的对象进行更新,最大限度地满足移动用户群的内容需求。仿真结果表明,所提策略具有良好的收敛性能,其缓存命中率相对稳定且明显优于现有策略;当系统运行达到稳定后,相较于现有策略,该策略可使用户获取对象数据的时延减少20%。     

边缘计算场景中基于虚拟映射的隐私保护卸载算法

随着移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)和无线充电技术(Wireless Power Transmission,WPT)的诞生和发展,越来越多的计算任务被卸载至MEC服务器以进行处理,并借助WPT技术为终端设备供电,以缓解终端设备计算能力受限和设备能耗过高的问题.由于卸载的任务和数据往往携...