面向5G车联网场景的移动任务动态卸载策略研究
Research on dynamic offloading strategy of mobile task for 5G vehicle networks
1. 合肥工业大学 分布式智能与物联网研究所, 合肥 230009
2. 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心, 合肥 230009
摘要
由于车辆自身的高速移动性和资源有限性等特征，使得采用传统通信和计算手段的车联网场景无法满足用户日益增长的数据计算需求和体验质量需求。采用5G和边缘计算技术构建的新型车联网架构可以满足以上需求，但由于网络结构的变化，需设计适合新场景下的车辆任务通信和计算策略。针对5G车联网场景下的移动车辆任务动态卸载问题进行研究，提出了对应的动态任务分配策略和卸载调度低时延算法。车辆会根据提出的策略和算法将未完成的计算任务卸载到相应的 MEC 服务器或车辆上，并且计算结果将通过边缘服务器之间的联合通信或直接从被选择接受卸载任务的附近空闲车辆上直接返回给车主。仿真结果表明，所提出的策略和算法在优化卸载延迟方面具有良好的性能，并提高了用户体验质量。
基金项目
安徽省科技重大专项资助项目(202003a05020009)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.03.0152
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第11期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 3427-3431
文章编号: 1001-3695(2022)11-036-3427-05
发布历史
[2022-06-21] 优先出版
[2022-11-05] 印刷出版
引用本文
周雯雯, 陆阳, 石雷. 面向5G车联网场景的移动任务动态卸载策略研究 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (11): 3427-3431. (Zhou Wenwen, Lu Yang, Shi Lei. Research on dynamic offloading strategy of mobile task for 5G vehicle networks [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (11): 3427-3431. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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