边缘计算环境下车联网任务卸载与数据分发技术研究

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主要缩略词对照表

第一章 绪论

1.1 论文研究背景

1.2 车联网边缘计算概述

1.2.1 车联网边缘计算体系结构

1.2.2 车联网边缘计算中的关键技术

1.3 车联网边缘计算任务卸载与数据分发技术研究现状

1.3.1 车联网边缘计算的任务卸载

1.3.2 车联网边缘计算的数据分发

1.4 论文研究动机

1.5 论文主要工作与创新点

1.6 论文组织结构

第二章 基于RSU协同边缘计算的任务卸载策略

2.1 引言

2.2 RSU 协同边缘计算系统模型

2.2.1 RSU协同边缘计算场景描述

2.2.2 任务卸载效用模型

2.2.3 RSU协同边缘计算联合优化模型

2.3 基于单亲遗传算法的混合智能优化算法

2.4 实验验证与结果分析

2.4.1 仿真环境及参数设置

2.4.2 实验结果与分析

2.5 本章小结

2.6 附录

第三章 基于车辆协同边缘计算的任务卸载策略

3.1 引言

3.2 车辆协同边缘计算系统模型

3.2.1 车辆协同边缘计算场景描述

3.2.2 任务完成时间模型

3.2.3 车辆协同边缘计算联合优化模型

3.3 联合优化问题求解

3.3.1 联合优化问题转化

3.3.2 蝙蝠算法概述

3.3.3 基于非支配排序的多目标蝙蝠算法

3.4 实验验证与结果分析

3.4.1 仿真环境及参数设置

3.4.2 实验结果与分析

3.5 本章小结

第四章 基于D2D协作的多播数据分发机制

4.1 引言

4.2 D2D 协作多播系统模型

4.2.1 D2D协作多播场景描述

4.2.2 中继信道容量模型

4.2.3 中继选择问题模型

4.3 最优中继选择方法

4.3.1 枚举法

4.3.2 基于多属性的中继选择算法

4.4 实验验证与结果分析

4.4.1 仿真环境及参数设置

4.4.2 实验结果与分析

4.5 本章小结

第五章 可扩展的端到端报头压缩机制

5.1 引言

5.2 可扩展的端到端报头压缩

5.2.1 机制总体架构

5.2.2 压缩器体系结构

5.2.3 控制器管理功能

5.3 报头压缩机制性能理论分析

5.3.1 处理能力

5.3.2 可扩展性

5.3.3 带宽节省和端到端延迟

5.4 实验验证与结果分析

5.4.1 报头压缩机制实现

5.4.2 报头压缩机制性能验证

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 研究展望

参考文献

作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果

独创性声明

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