车辆异构网中基于移动边缘计算的任务卸载与资源分配

摘要：

针对移动边缘计算(MEC)提供IT服务环境和云计算能力带来的高带宽、低时延优势,结合LTE免授权频谱(LTE-U)技术,研究了车辆异构网络中基于MEC的任务卸载模式决策和资源分配问题.考虑链路差异化要求,即车辆到路边单元(V2I)链路的高容量和车辆到车辆(V2V)链路的高可靠性,将用户服务质量(QoS)建模为容量与时延的组合形式.首先采用改进的K-means算法依据不同的QoS对请求车辆进行聚类,从而确定通信模式,其次利用基于无竞争期(CFP)的LTE-U,结合载波聚合(CA)技术,使用分布式Q-Learning算法进行信道和功率分配.仿真结果表明,所提机制可以在保证V2V链路可靠性的同时,使得V2I遍历容量最大化.

关键词：移动边缘计算、LTE-U、车联网、任务卸载、资源分配

所属期刊栏目：2

分类号：TN929.5

资助基金：长江学者和创新团队发展计划基金资助项目IRT16R72;国家自然科学基金资助项目61771084,61601071

在线出版日期：2018-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：36-43