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移动边缘计算中延迟与计算力分析文献综述

 2020-04-14 16:32:27  

1.目的及意义
1.1 研究意义
在过去的十年中,移动设备的普及和移动互联网流量的指数增长推动了无线通信和网络的巨大进步。高速且高度可靠的空中接口允许在远程云数据中心运行移动设备的计算服务,从而形成称为移动云计算(MCC)[1]。然而,MCC存在固有的限制,即从最终用户到远程云中心的长传播距离,这将导致移动应用的过长延迟。因此,MCC不适用于对延迟至关重要的各种新兴移动应用[2]。而MEC将移动计算和网络控制和存储推送到网络边缘(例如,基站和接入点),以便在资源受限的移动设备上实现计算密集型和延迟关键型应用。
随着5G和IoT的快速发展,基于边缘计算的新兴应用开始涌现,如增强现实(augmented reality,AR)、虚拟现实(virtual reality,VR)、智能驾驶等[5]。显而易见,这些新兴应用将会成为潮流。由于功能实现的复杂性,这些应用在某些方面的要求也变得更高。比如AR和VR,这两个应用都需要收集包括用户位置和朝向等用户状态相关的实时信息,然后进行计算并根据计算结果加以处理,都属于计算密集型应用。同时,它们对于实时性的要求也非常高,需要毫秒级的极低延迟[4]。为此,我们需要在现有算法的支持下,提出一些优化方案,来分析解决其中的延迟与计算力问题。
1.2 国内外发展状况
无线系统的目标,从1G到4G,是追求越来越高的无线速度,以支持从以语音为中心到以多媒体为中心的交通的过渡。随着无线速度接近有线同行,5G的使命不同而且复杂得多,即支持ICT和互联网的爆炸式发展。在功能方面,5G系统将支持通信,计算,控制和内容交付[2]。在应用方面,5G的各种新应用和服务正在兴起,例如实时在线游戏,虚拟现实(VR)和超高清(UHD)视频流,这需要前所未有的高访问速度和低延迟[7]。在过去的十年中,下一代互联网的不同愿景也有所起飞,包括物联网,触觉互联网(具有毫秒级延迟),互联网和社交网络。据思科预测,到2020年,互联网将增加约500亿个物联网设备(如传感器和可穿戴设备),其中大部分资源用于计算,通信和存储,并且必须依赖云或边缘设备,以增强其能力[3]。
MEC的概念首先由欧洲电信标准协会(ETSI)于2014年提出,并被定义为“在移动用户附近的无线接入网络(RAN)内提供IT和云计算能力的新平台” [8]。思科提出了雾计算的概念,这是一种通用的MEC形式,其中边缘设备的定义范围更广,从智能手机到机顶盒。这导致出现了一个名为雾计算(雾计算和MEC的区域是重叠的,术语经常互换使用)和网络的新研究领域[9]。 MEC的原始定义是指使用Base Station(BS)来进行移动设备的计算任务。2016年,ETSI把此概念扩展为多接入边缘计算(Multi-Access Edge Computing),将边缘计算能力从电信蜂窝网络进一步延伸至其他无线接入网络(如Wi-Fi )。此外,包括3GPP及CCSA在内的其他标准组织也启动了相关工作[10]。围绕MEC的需求与进展、技术特点与产业合作,继2016年首届MEC技术论坛之后,通信世界全媒体将聚合运营商、研究机构与产业链举办新一届MEC峰会,共议MEC发展之关键。2019年1月23日,IMT-2020(5G)推进组在北京召开5G技术研发试验第三阶段总结会。根据IMT-2020(5G)的消息,截至1月23日,5G第三阶段测试基本完成,基站与核心网设备达到预商用要求。在本次大会上,IMT-2020(5G)推进组发布了5G技术研发试验第三阶段测试结果。测试结果表明,5G基站与核心网设备均可支持非独立组网和独立组网模式,主要功能符合预期,达到预商用水平[15]。在今天,移动网络向5G演进的速度进一步加快,MEC将在大流量业务的普及下发挥更多价值,降低核心网压力,提升接入网的能力与价值。
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2. 研究的基本内容与方案

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2.1研究的基本内容
(1)介绍移动边缘计算的概念、结构及存在问题;
(2)优化移动边缘计算中延迟与计算力之间的折中分配问题。


2.2研究的目标
(1)如何在移动边缘计算中动态分配计算资源;
(2)优化现有算法,实现计算资源的合理利用。


2.3拟采用的技术方案及措施
拟构造一个模型,在T时刻,边缘网络B以及B的临近边缘网络B1,B2…,已接入B的设备X1,X2 …… Xn-1,以及待接入的设备Xn。

当Xn发送任务请求时,最近的边缘网络B首先接收到任务请求。

由于边缘网络的计算资源有限,所以需要进行决策当前网络是否还能卸载新的任务。

若当前边缘网能够卸载该任务,则重新分配该边缘网络的计算资源,以满足接入设备的资源请求。

若当前边缘网已处于饱和状态,则将Xn的任务请求转发给邻近边缘网络,邻近网络再依次进行决策。

当邻近边缘网络也没有空余计算资源时,则需将任务返回远程核心网络[11]。

本设计研究的是在移动边缘计算中动态分配计算资源。


当边缘网络B在T时刻已接入n-1台设备,并且有多余的计算资源可以进行分配。

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