1. 研究目的与意义（文献综述）

近年来，边缘计算作为5g网络发展的重要方向之一正逐步走进人们的视野。移动边缘计算的产生是用来解决集中部署的云计算带来的时延长、网络拥塞等问题，边缘计算与云计算相比，能更好地服务于实时性要求较高和带宽要求较高的业务。边缘计算的本质是在网络边缘为应用提供it基础设施和能力平台，实现计算、存储等资源和相应的能力从云向网络边缘的延伸。

在实际生活中，有许多时延敏感型业务，如ar/vr业务、车联网自动驾驶、工业控制等，这些对时延需求在30ms以下的应用都需要边缘计算的本地数据处理能力[1]。可见，边缘计算的需求已经呈现。当前，移动边缘计算在国内外各个行业之间蔓延开来。在电信行业中，边缘计算成为5g的关键技术之一，第三代合作伙伴计划(3gpp)在ran3及sa2两个工作组分别发起移动边缘计算（mec）相关的技术报告，已经正式接受mec作为5g架构关键议题[2]。下一代移动通信网络(ngmn)也已经同意将mec纳入到5g需求和架构中，并指出在网络边缘需要引入一种智能节点，可部分执行核心网功能或者其它功能。imt-2020(5g)推进组在《5g网络架构设计白皮书》中指出mec将业务平台下沉到网络边缘，为移动用户就近提供业务计算和数据缓存能力，并实现网络从入管道向信息化服务使能平台的关键跨越，是5g的代表性能力[2]。除此之外，边缘计算的应用不仅仅局限于电信行业，oict 各领域巨头均已开始布局边缘计算[3]。在互联网云计算（it）领域，各厂家将云paas能力延伸到边缘，为用户提供边缘计算套件[4]。在工业（ot）领域，各厂家依托在用户现场的数据采集处理的已有积累，控制边缘业务数据入口[5]。目前，整个边缘计算产业还处于技术完善期和商业探索期，随着5g和工业互联网的快速发展，将进一步促使边缘计算产业的成熟。

2. 研究的基本内容与方案

2.1设计的基本内容

本设计主要研究如何根据计算任务的异构性，计算量大小、时延需求、ue自身能量与计算性能等因素，提出对应的高能效的任务卸载策略。主要从优化任务卸载策略出发，实现时延的降低，更加合理地实现任务卸载，从而提高边缘计算的速度。主要的工作如下：

Ⅰ.对移动边缘计算技术的研究现状进行分析，对移动边缘计算中任务分割策略和卸载策略进行研究，并对移动边缘计算中所使用的计算卸载算法和模型进行归纳总结；

3. 研究计划与安排

（1）第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
（2）第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。论文开题；
（3）第6－12周：实现基于无线大数据传输的计算资源与通信资源联合优化算法设计与验证。撰写论文初稿；
（4）第12－15周：完成基于任务迁移的资源联合分配算法验证，实现通信效率和计算效率的折衷。完成并修改毕业论文，准备论文答辩。
（5）第16周：论文答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 李洪星. 移动边缘计算组网与应用研究[d].北京邮电大学,2017.

[2] 面向5g网络的边缘计算技术研究[j].信息通信技术与政策,2018(11):1-6.