基于移动边缘计算的车联网卸载策略研究

随着车载设备的快速发展和日益增大的数据量,车联网在计算能力及通信能力方面面临着巨大的挑战.传统云计算虽然可以弥补车载设备计算资源的不足,但由于云服务器距离车辆终端较远,因此,难以满足一些对时延敏感的业务的需求,基于此问题,引入了移动边缘计算.首先,构建了基于5G的"车-边-云"协同网络架构,在该架构中融合了SDN等多种新兴技术,可以实现对车、边缘设备、云三方面资源的统一调度;其次,在此架构下建立了基于卸载时延的通信计算模型,并采用了基于改进烟花算法的计算任务卸载策略,其中,对烟花算法的改进主要是针对爆炸火花的产生方式及下一代烟花的选择方法,在改进之后,烟花可以实现在不同方向和不同维度的全方位搜索;最终,通过基于改进烟花算法的任务卸载策略,各个任务可以选择在最佳的卸载节点进行卸载,从而保证了时延最小化.仿真结果表明,在所提协同架构下,基于改进烟花算法的卸载策略可显著降低时延.当任务量为5 Mb时,所提卸载策略相比于其它卸载策略在降低时延性能上至少提高10％.

Research on Unloading Strategy of Internet of Vehicles Based on Mobile Edge Computing