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gEdge:基于容器技术的云边协同的异构计算框架 被引量:4
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作者 汪沄 汤冬劼 +2 位作者 郭开诚 戚正伟 管海兵 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1883-1900,共18页
由于按需灵活配置、高可用性、高资源利用率等优点,云计算技术成为过去十年的主流计算范式.随着万物互联时代的到来,单独依赖云计算技术已经无法满足数以亿计的IoT设备及其数据流量的需求.边缘计算可以被看作是云计算的进化,它因5G网络... 由于按需灵活配置、高可用性、高资源利用率等优点,云计算技术成为过去十年的主流计算范式.随着万物互联时代的到来,单独依赖云计算技术已经无法满足数以亿计的IoT设备及其数据流量的需求.边缘计算可以被看作是云计算的进化,它因5G网络和物联网的崛起而诞生.随着云游戏、VR技术以及人工智能技术在日常生活中的广泛运用,对计算资源的需求也在日渐增长.然而,受体积与功耗限制,处于边缘的节点设备算力较弱.本文提出了gEdge:一种基于容器技术的云边协同的异构计算框架.该框架通过GPU虚拟化技术,将云端的物理GPU资源分为多块虚拟GPU资源,按需为边缘节点提供GPU算力资源,并且对用户容器无感知.实验表明,使用gEdge框架使边缘节点使用的容器镜像体积降低了48.8%,容器启动时间降低了35.5%,平均相对运行速度提高了213%. 展开更多
关键词 图形处理器 虚拟化技术 容器技术 边缘计算 云边协同
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Gaming@Edge:基于边缘节点的低延迟云游戏系统 被引量:6
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作者 林立 熊金波 +2 位作者 肖如良 林铭炜 陈秀华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期2001-2007,共7页
云游戏作为云计算的“杀手级”应用正在引领游戏运行方式的变革。然而,云端与终端设备之间较大的网络延迟影响了云游戏的用户体验,因此,提出一种基于边缘计算理念,部署在边缘节点之上的低延迟的云游戏框架——Gaming@Edge。为了降低边... 云游戏作为云计算的“杀手级”应用正在引领游戏运行方式的变革。然而,云端与终端设备之间较大的网络延迟影响了云游戏的用户体验,因此,提出一种基于边缘计算理念,部署在边缘节点之上的低延迟的云游戏框架——Gaming@Edge。为了降低边缘节点的计算负载以提升其并发能力,Gaming@Edge实现了一种基于压缩图形流的云游戏运行机制——GSGOD。GSGOD分离了游戏运行中的逻辑计算和画面渲染,实现了一种边+端的计算融合。此外,GSGOD还通过数据缓存、指令流水处理以及对象状态延迟更新等机制优化了云游戏的网络数据传输和系统延迟。实验结果表明,Gaming@Edge相比传统的云游戏系统能够降低平均74%的网络延迟,并提高4.3倍游戏实例并发能力。 展开更多
关键词 云游戏 云计算 边缘计算 视频流 图形流
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RIS辅助多MEC服务器的联合任务卸载和资源分配策略 被引量:1
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作者 王丹 赵静 王嘉程 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第2期566-574,共9页
针对传统集中式计算无法有效应对海量设备产生的庞大数据,且移动边缘计算(MEC)服务器资源受限容易引起资源拥塞以及复杂的通信环境导致用户任务卸载传输受阻甚至中断的问题,提出了一种可重构智能表面(RIS)辅助多MEC服务器的联合任务卸... 针对传统集中式计算无法有效应对海量设备产生的庞大数据,且移动边缘计算(MEC)服务器资源受限容易引起资源拥塞以及复杂的通信环境导致用户任务卸载传输受阻甚至中断的问题,提出了一种可重构智能表面(RIS)辅助多MEC服务器的联合任务卸载和资源分配方法。由于最大化系统卸载效用问题是一个混合整数非线性规划问题,难以直接求解,于是整体求解过程采用交替优化法,进行迭代求解。通过联合优化RIS处相移矩阵、MEC服务器端中央处理器(central processing unit,CPU)的计算资源、卸载用户和MEC服务器的关联决策以及用户端上行传输功率,最大化系统卸载效用。具体地,通过最佳相位规划,拟凸优化技术以及凸优化技术分别求解RIS最佳相移、用户发射功率分配以及MEC服务器计算资源分配决策,并设计了一种改进的启发式算法求解用户与MEC服务器的关联决策。仿真结果表明,将RIS和改进的启发式算法结合的方法较传统求解方法中的启发式算法相比,系统的平均卸载效用提升了约22.89%,并且方法比基准方案中采用基于局部搜索的经典求解方法的卸载效用提升了约14.02%。因此,该方法有益于提高用户的通信服务质量。 展开更多
关键词 移动边缘计算 可重构智能表面 任务卸载 资源分配 启发式算法
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联合WPT和MEC的无线传感网时延优化算法 被引量:1
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作者 张健 刘鹏博 汤健 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第1期163-175,共13页
无线传感网络(Wireless sensor network,WSN)受电池能量有限和计算能力不足的约束,使得电池续航能力成为其广泛部署的瓶颈。本文利用无线电能传输(Wireless power transmission,WPT)和多接入边缘计算(Multi-access edge computing,MEC)... 无线传感网络(Wireless sensor network,WSN)受电池能量有限和计算能力不足的约束,使得电池续航能力成为其广泛部署的瓶颈。本文利用无线电能传输(Wireless power transmission,WPT)和多接入边缘计算(Multi-access edge computing,MEC)技术,在传感器节点能耗受限的情况下,通过联合优化节点卸载决策、无线供电时长和带宽资源分配,最大限度地降低了传感器节点的任务平均完成时延。本文将优化问题建模成混合整数规划问题,并且为了适应复杂动态的信道环境,提出了一种基于柔性动作评价(Soft actor critic,SAC)的时延最小化深度强化学习算法(Deep reinforcement learning delay minimization,DrlDM),将原始优化问题建模成马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)。仿真结果表明,与3种基线实验相比,本文提出的DrlDM算法平均延迟降低62.11%,显著缩短了节点的任务平均完成时间。 展开更多
关键词 多接入边缘计算 深度强化学习 无线传感网络 无线电能传输 计算卸载
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无线供电MEC系统的计算能效最大化策略
5
作者 李陶深 巩健 +1 位作者 曾续玲 吕品 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期133-142,共10页
为了解决无线供电移动边缘计算(MEC)系统的计算能效优化问题,提出一种基于非正交多址接入的无线供电MEC系统的资源分配策略。该策略将非线性能量收集模型应用到移动设备上,通过联合优化MEC服务器和移动设备的计算频率、执行时间、基站... 为了解决无线供电移动边缘计算(MEC)系统的计算能效优化问题,提出一种基于非正交多址接入的无线供电MEC系统的资源分配策略。该策略将非线性能量收集模型应用到移动设备上,通过联合优化MEC服务器和移动设备的计算频率、执行时间、基站发射功率、设备发射功率、卸载时间和能量收集时间,比较充分地利用移动设备和MEC服务器的可用计算资源,提高设备的吞吐量和计算位数,进而最大限度地提升系统计算能效。将该联合优化问题转化为非凸分式规划问题,设计一种基于Dinkelbach的迭代算法来获得最优的资源分配方案。仿真实验表明:该资源分配策略所获得的系统计算能效更高,具有更好的性能增益。 展开更多
关键词 无线供电移动边缘计算系统 非正交多址接入 计算能效 能量收集 资源分配 计算卸载
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面向卫星车载MEC网络的协同计算卸载方法
6
作者 赵季红 臧若雨 刘振 《计算机工程》 北大核心 2025年第9期49-58,共10页
车联网(IoV)环境中任务的动态性提高了实时计算卸载的复杂性。针对IoV场景中地面网络覆盖受限导致的实时任务难以及时完成的问题,提出一种面向卫星车载移动边缘计算网络(SVMECN)的协同计算卸载方法。首先,构建卫星与地面间的几何关系模... 车联网(IoV)环境中任务的动态性提高了实时计算卸载的复杂性。针对IoV场景中地面网络覆盖受限导致的实时任务难以及时完成的问题,提出一种面向卫星车载移动边缘计算网络(SVMECN)的协同计算卸载方法。首先,构建卫星与地面间的几何关系模型,计算设备与卫星、地面网关与卫星之间的传输速率,并基于该模型计算任务处理时延,模型充分考虑任务的实时性,动态调整卫星移动对地面数据传输的影响,通过卫星与地面网关的协作处理来满足车载应用对时延的要求;其次,提出一种基于指针注意力机制和Actor-Critic(ST-PART)的协同计算卸载算法,根据任务的实时性动态调整任务优先级,按照优先级顺序对任务进行计算卸载,并在不同计算节点之间动态选择和协同处理任务,以最小化任务处理时延。在SVMECN中对所提算法进行仿真,结果显示,与传统的启发式算法相比,所提算法在提高运行效率方面表现突出。实验和分析结果表明,所提算法在满足任务实时性需求的同时能够显著降低任务处理时延,与地面和卫星未协同的算法相比,该算法能够降低2.35%~68.68%的时延成本。 展开更多
关键词 星地协同网络 移动边缘计算 指针注意力 强化学习 计算卸载
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RIS辅助的NOMA‑MEC系统时延最小化问题研究
7
作者 徐宇欣 王鸿 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期42-49,共8页
移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)与智能超表面(Reconfigurable Intelligent Sur‑face,RIS)是未来无线通信领域中两种极具发展前景的技术,分别致力于提升通信系统的计算能力与优化信道传输性能。考虑一种多用户非正交多址接入(N... 移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)与智能超表面(Reconfigurable Intelligent Sur‑face,RIS)是未来无线通信领域中两种极具发展前景的技术,分别致力于提升通信系统的计算能力与优化信道传输性能。考虑一种多用户非正交多址接入(Non‑Orthogonal Multiple Access,NOMA)‑MEC网络的任务时延最小化问题,并通过部署RIS改善通信系统性能,其中多个用户可以通过同一频段同时卸载任务。由于优化问题非凸,且需联合优化RIS相移、卸载功率、波束成型和分配因子,很难直接求解建立的优化问题。为了进一步求解优化问题,利用半正定松弛(Semidefi‑nite Relaxation,SDR)算法优化RIS的相移,采用逐次凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)算法求解功率和分配因子,同时采用最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)准则设计均衡器,并进一步利用交替优化使其时延最小。 展开更多
关键词 智能超表面 非正交多址 移动边缘计算 时延
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基于MEC的任务卸载和资源分配联合优化方案 被引量:7
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作者 黄晓舸 崔艺凡 +1 位作者 张东宇 陈前斌 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1386-1394,共9页
面对时延敏感度不同的多种用户,如何有效利用频谱资源和计算资源受限的边缘节点来保障其时延能耗需求成为关键问题。为此,提出了基于移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)的任务卸载和资源分配联合优化方案。首先,为最小化卸载任务... 面对时延敏感度不同的多种用户,如何有效利用频谱资源和计算资源受限的边缘节点来保障其时延能耗需求成为关键问题。为此,提出了基于移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)的任务卸载和资源分配联合优化方案。首先,为最小化卸载任务在MEC的总计算时间,给每个用户分配最优的MEC计算资源。其次,基于时延敏感度、用户满意度和资源块(resource block,RB)质量,引入RB分配算法,以分布式执行。最后,用户通过比较本地计算开销和卸载计算开销做出卸载决策。仿真结果表明,所提算法在满足高时延敏感用户的需求前提下,通过有效地分配传输资源和计算资源,实现了最小的系统开销。 展开更多
关键词 资源分配 移动边缘计算 时延敏感度 卸载决策
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基于遗传算法的MEC任务卸载资源优化策略 被引量:5
9
作者 王丽 王晓凯 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第10期2909-2915,共7页
为解放计算能力和能量资源有限的移动终端设,引入边缘计算加快物联网真实场景中终端数据的处理和分析过程。在网络边缘处理工作负载可以减少移动边缘计算的延迟,但会大大增加系统功耗,因此迫切需要改进网络边缘服务器的能量模型。对该... 为解放计算能力和能量资源有限的移动终端设,引入边缘计算加快物联网真实场景中终端数据的处理和分析过程。在网络边缘处理工作负载可以减少移动边缘计算的延迟,但会大大增加系统功耗,因此迫切需要改进网络边缘服务器的能量模型。对该模型进行改进,减少安全物联网系统中多传感器框架的延迟和功耗问题。使用遗传算法(genetic algorithm,GA)处理大量请求以及相应的延迟和功耗限制。仿真结果表明,当传输到终端节点的工作负载为2 MB时,几种方法总延迟将保持在2 s左右,所提算法在不同工作负载下的功耗和延迟方面都有更显著的降低。 展开更多
关键词 物联网 移动边缘计算 遗传算法 计算资源 终端数据 传感器 系统功耗
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车联网中基于NOMA-MEC的卸载策略研究 被引量:12
10
作者 张海波 刘香渝 +2 位作者 荆昆仑 刘开健 贺晓帆 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期1072-1079,共8页
随着车联网(IoV)的迅猛发展,请求进行任务卸载的汽车终端用户也逐渐增长,而基于移动边缘计算(MEC)的通信网络能够有效地解决任务卸载在上行传输时延较高的挑战,但是该网络模型同时也面临着信道资源不足的问题。该文引入的非正交多址(NO... 随着车联网(IoV)的迅猛发展,请求进行任务卸载的汽车终端用户也逐渐增长,而基于移动边缘计算(MEC)的通信网络能够有效地解决任务卸载在上行传输时延较高的挑战,但是该网络模型同时也面临着信道资源不足的问题。该文引入的非正交多址(NOMA)技术相较于正交多址(OMA)能够在相同的信道资源条件下为更多的用户提供任务卸载,同时考虑到任务卸载过程中多方面的影响因子,提出了混合NOMA-MEC卸载策略。该文设计了一种基于深度学习网络(DQN)的博弈算法,帮助车辆用户进行信道选择,并通过神经网络多次迭代学习,为用户提供最优的功率分配策略。仿真结果表明,该文所提出的混合NOMA-MEC卸载策略能够有效地优化多用户卸载的时延以及能耗,最大限度保证用户效益。 展开更多
关键词 车联网 移动边缘计算 非正交多址 卸载机制
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一种基于混合NOMA的IRS-MEC系统能量效率优化方案 被引量:1
11
作者 赵宇 唐冬 +2 位作者 周发升 赵赛 黄高飞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期544-548,560,共6页
在移动边缘计算系统(MEC)中结合智能反射面(IRS)和资源分配策略以提高系统能量效率是当前国内外研究的热点。基于混合非正交多址(NOMA)传输模式,通过对用户的本地运算频率、传输功率、传输时间和智能反射面离散相移的联合优化,实现智能... 在移动边缘计算系统(MEC)中结合智能反射面(IRS)和资源分配策略以提高系统能量效率是当前国内外研究的热点。基于混合非正交多址(NOMA)传输模式,通过对用户的本地运算频率、传输功率、传输时间和智能反射面离散相移的联合优化,实现智能反射面辅助的移动边缘计算系统能量效率最大化。由于优化过程涉及难以求解的非凸分式规划问题,提出了Dinkelbach-SCA的两步迭代算法:首先利用Dinkelbach方法将初始问题转换成易于求解的形式,通过分离变量对智能反射面离散相移进行优化;其次为了解耦传输功率与时间之间的耦合关系,引入辅助变量,并结合逐次凸逼近(SCA)方法将非凸问题转换成凸问题,求出优化解。仿真结果表明采用的系统方案的能量效率优于其他对比方案,并发现系统的能量效率随用户2的最小计算数据量减少而提升。 展开更多
关键词 智能反射面 能量效率 混合NOMA 移动边缘运算 资源分配
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基于双层Stackelberg博弈的MEC计算卸载方案 被引量:1
12
作者 孙伟峰 张渊櫆 +1 位作者 江贺 秦一星 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期4275-4293,共19页
多接入边缘计算(multi-access edge computing, MEC)中的计算卸载问题已经成为当前研究的热点之一.目前的计算卸载方案仅考虑云、边、端结构中的计算卸载问题,而未考虑到其公、私有云的属性.提出了一种新的计算卸载方案,所提方案考虑了... 多接入边缘计算(multi-access edge computing, MEC)中的计算卸载问题已经成为当前研究的热点之一.目前的计算卸载方案仅考虑云、边、端结构中的计算卸载问题,而未考虑到其公、私有云的属性.提出了一种新的计算卸载方案,所提方案考虑了边缘计算中公有云与私有云之间的关系,将公有云作为了私有云资源的补充,可以缓解由于私有云资源局限性带来的算力不足问题;并通过建立双层Stackelberg博弈来解决计算卸载问题.对公有云、私有云以及用户的策略和收益进行了分析,求出了各参与人的最优策略,证明了双层博弈的纳什均衡解的存在性及唯一性.仿真结果和分析也验证了基于双层Stackelberg博弈的计算卸载方案的可行性,且相较基于单层Stackelberg博弈的卸载方案更高效,更适合可扩展的边缘计算的环境. 展开更多
关键词 多接入边缘计算 计算卸载 双层Stackelberg博弈
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一种主从MEC服务器协作卸载与资源分配方案 被引量:1
13
作者 鲜永菊 宋青芸 +1 位作者 郭陈榕 刘闯 《电讯技术》 北大核心 2022年第4期407-415,共9页
移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过将云计算能力下沉至用户侧,提高了用户的任务执行能力。但在热点小区中,MEC服务器存在计算资源有限的问题。为了减少热点小区内任务执行总代价,提出了一种基于主从MEC系统的任务联合卸载方... 移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过将云计算能力下沉至用户侧,提高了用户的任务执行能力。但在热点小区中,MEC服务器存在计算资源有限的问题。为了减少热点小区内任务执行总代价,提出了一种基于主从MEC系统的任务联合卸载方案。首先,方案随机生成卸载集,然后将卸载集内的任务分配至目标MEC服务器执行。为此提出基于贪婪的多MEC选择算法(Greedy Based Multi-MEC Selection Algorithm,GBMS),并通过求解凸函数完成计算资源分配。最后,根据任务的本地计算代价与卸载计算代价更新卸载集,进一步降低总代价。仿真结果表明,联合卸载方案可缓解热点小区计算资源有限的问题,相比其他方案可以有效降低热点小区内任务执行总代价。 展开更多
关键词 移动边缘计算(mec) 计算资源 卸载方案 资源分配
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超密集网络中基于MEC的动态任务卸载方案 被引量:1
14
作者 鲜永菊 刘闯 +1 位作者 韩瑞寅 陈万琼 《电讯技术》 北大核心 2023年第6期757-767,共11页
超密集网络(Ultra-dense Network,UDN)中集成移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC),是5G中为用户提供计算资源的可靠方式,在多种因素影响下进行MEC任务卸载决策一直都是一个研究热点。目前已存在大量任务卸载相关的方案,但是这些方... 超密集网络(Ultra-dense Network,UDN)中集成移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC),是5G中为用户提供计算资源的可靠方式,在多种因素影响下进行MEC任务卸载决策一直都是一个研究热点。目前已存在大量任务卸载相关的方案,但是这些方案中很少将重心放在用户在不同条件下的能耗需求差异上,无法有效提升用户体验质量(Quality of Experience,QoE)。在动态MEC系统中提出了一个考虑用户能耗需求的多用户任务卸载问题,通过最大化满意度的方式提升用户QoE,并将现有的深度强化学习算法进行了改进,使其更加适合求解所提优化问题。仿真结果表明,所提算法较现有算法在算法收敛性以及稳定性上具有一定提升。 展开更多
关键词 超密集网络(UDN) 移动边缘计算(mec) 卸载方案 深度强化学习
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MEC和区块链赋能无人机辅助的物联网资源优化 被引量:3
15
作者 张延华 赵铖泽 +3 位作者 李萌 司鹏搏 孙恩昌 杨睿哲 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期935-943,共9页
针对物联网设备部署在较偏远地区而导致的传输链路易受损或传输覆盖范围有限等问题,在此场景中引入无人机和移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)技术,有效改善物联网设备能源供给,优化计算资源,同时提升通信覆盖范围,减少不必要... 针对物联网设备部署在较偏远地区而导致的传输链路易受损或传输覆盖范围有限等问题,在此场景中引入无人机和移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)技术,有效改善物联网设备能源供给,优化计算资源,同时提升通信覆盖范围,减少不必要的网络开销.另外,区块链技术的引入保证了数据计算卸载与交互过程中的安全性和可靠性,实现了数据共享.因此,面向无人机辅助的物联网系统提出一种融合MEC和区块链的资源分配决策方法,以实现MEC系统和区块链系统性能的最佳权衡为目标,综合考虑频谱资源和计算资源的分配,构建问题模型,并采用基于交替方向乘子(alternating direction method of multipliers, ADMM)法的分布式优化算法求解该优化问题.仿真结果表明,所提优化框架可以有效减少MEC系统的总能耗和区块链系统的计算时延.同时,所提方法具有良好的收敛性能,系统稳定性得到充分保证. 展开更多
关键词 资源优化 物联网 无人机 移动边缘计算(mobile edge computing mec) 区块链 交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers ADMM)
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基于改进人工蜂鸟算法的MEC任务卸载策略 被引量:3
16
作者 杨建军 唐东明 +1 位作者 李驹光 肖宇峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期291-301,共11页
面对信息化网络环境中大量时延敏感型和计算密集型任务的计算需求,移动边缘计算(MEC)及其计算卸载技术提供了一种行之有效的解决方案。针对资源受限移动边缘系统的任务卸载策略,设计一种成本最优化算法。首先,结合系统的基本数据构建多... 面对信息化网络环境中大量时延敏感型和计算密集型任务的计算需求,移动边缘计算(MEC)及其计算卸载技术提供了一种行之有效的解决方案。针对资源受限移动边缘系统的任务卸载策略,设计一种成本最优化算法。首先,结合系统的基本数据构建多用户多服务器网络场景,并根据时延、能耗等待优化指标建立一种包含惩罚项的最小化成本优化模型;然后,提出一种改进人工蜂鸟算法(IAHA),通过对原算法的寻优方式与算法结构进行适应性地调整和优化,并引入一种紧急避险策略,实现系统模型与算法映射的高度契合以及对模型问题快速精确求解,进而得到系统的最优卸载策略;最后,应用策略进行部署以降低系统的成本支出和提升用户的服务体验。仿真实验结果表明,所提改进算法能够有效降低系统成本,并且在针对高维复杂模型求解时具有更突出的收敛性能和寻优精度,在特定实验条件下,所提改进算法相较于部分经典的元启发式算法和典型的新型群智能算法,系统成本减少20.79%~65.39%,所提任务卸载算法相对于本地计算策略的平均系统成本能够降低66.98%。 展开更多
关键词 移动边缘计算 计算卸载 卸载策略 成本优化 人工蜂鸟算法
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面向5G MEC基于行为的用户异常检测方案 被引量:7
17
作者 张伟成 卫红权 +1 位作者 刘树新 王庚润 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期27-34,共8页
5G边缘计算靠近用户侧提供服务,而边缘侧汇聚着用户的敏感信息,用户非法接入或合法用户自身的恶意行为威胁到整个边缘网络的安全。将机器学习算法应用于边缘计算架构,提出一种基于行为的用户异常检测方案。对用户行为进行建模,采用独热... 5G边缘计算靠近用户侧提供服务,而边缘侧汇聚着用户的敏感信息,用户非法接入或合法用户自身的恶意行为威胁到整个边缘网络的安全。将机器学习算法应用于边缘计算架构,提出一种基于行为的用户异常检测方案。对用户行为进行建模,采用独热编码和互信息进行数据预处理和特征选择,并利用极限梯度提升算法训练一个多分类器分类识别进入园区的用户,根据识别结果与用户身份是否一致来判定用户是否异常。在此基础上,通过孤立森林算法对授权用户历史行为数据进行模型训练,从而检测可信任用户的行为是否异常,实现对小型固定园区内未授权用户的识别以及对授权用户异常行为的检测。实验结果表明,该方案可满足边缘计算场景的时间复杂度要求,并且能够有效区分不同用户,分类准确率达到0.953,而对异常行为样本的误报率仅为0.01。 展开更多
关键词 移动边缘计算 用户异常检测 孤立森林算法 极限梯度提升算法 内部威胁检测
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基于NOMA的多用户协作MEC卸载方案 被引量:3
18
作者 陈韩 张晶 +1 位作者 董俊 董洁 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2022年第6期52-60,共9页
移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)在网络边缘为用户提供计算服务,有效降低了数据传输和处理时延,成为第五代移动通信系统(the 5th Generation Mobile Communication System,5G)低时延通信的关键技术。如何优化设计卸载策略以保... 移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)在网络边缘为用户提供计算服务,有效降低了数据传输和处理时延,成为第五代移动通信系统(the 5th Generation Mobile Communication System,5G)低时延通信的关键技术。如何优化设计卸载策略以保证低时延、低能耗和高可靠通信是MEC面临的一个极具挑战性的任务。为此,文中针对频谱和能量双受限的多用户多任务MEC系统场景,提出可最小化系统能耗的多用户任务非正交多址(Non⁃Orthogonal Multiple Access,NOMA)协作中继卸载计算方案。考虑多用户协作中继场景并允许多任务基于NOMA实现并行卸载传输,在时延约束下建立多用户任务卸载计算能耗最小化问题;利用拉格朗日对偶法求解该问题,得到最优的基于中继的任务卸载传输方案和用户功率分配方案。仿真结果表明,所提方案能够有效降低MEC系统的多任务卸载计算能耗。 展开更多
关键词 mec NOMA 计算卸载 协作计算
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子任务调度和时延联合优化的MEC卸载方案 被引量:2
19
作者 陈韩 张晶 +1 位作者 董俊 董洁 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期572-579,共8页
移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)为5G超低时延业务提供了解决方案。如何设计低时延、高效率的任务卸载方案,是MEC面临的主要难题之一。为此,针对端边协同MEC服务场景,研究了大型计算任务的低时延、低能耗部分卸载方案,通过将... 移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)为5G超低时延业务提供了解决方案。如何设计低时延、高效率的任务卸载方案,是MEC面临的主要难题之一。为此,针对端边协同MEC服务场景,研究了大型计算任务的低时延、低能耗部分卸载方案,通过将用户任务划分为多个有顺序依赖关系的子任务并构建子任务的有向无环关系图,设计了能够最小化卸载时延的子任务调度方案,提出了基于任务复制的最早卸载执行算法,解决了能耗受限下的任务最小时延卸载计算。仿真结果表明,提出的MEC卸载方案能够有效减少任务处理时延,降低系统能耗。 展开更多
关键词 移动边缘计算 部分卸载 有向无环图 子任务调度 时延最小化
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基于SDN和MEC的5G VANET架构及其性能分析 被引量:13
20
作者 谷晓会 章国安 孔德尚 《电讯技术》 北大核心 2019年第11期1332-1337,共6页
为了在大规模的车载自组织网络(Vehicular Ad-hoc Network,VANET)中提供灵活的网络管理、控制和提高资源利用率,结合软件定义网络(Software Defined Network,SDN)、云无线接入网络(Cloud Radio Access Network,C-RAN)和移动边缘计算(Mob... 为了在大规模的车载自组织网络(Vehicular Ad-hoc Network,VANET)中提供灵活的网络管理、控制和提高资源利用率,结合软件定义网络(Software Defined Network,SDN)、云无线接入网络(Cloud Radio Access Network,C-RAN)和移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC),提出了一种分层的5G VANET架构(5G MEC VANET),能够支持智能交通系统各种功能和应用的动态特性,同时降低网络管理成本。此外,位于网络边缘的MEC框架避免了车辆与路边基站的频繁交互,减少了数据传播延时。仿真结果表明,与传统VANET和5G VANET架构相比,所提出的架构降低了传播时延,提高了网络带宽吞吐量,同时减少了控制器开销。 展开更多
关键词 智能交通系统 5G VANET架构 软件定义网络技术 云无线接入网络(C-RAN) 移动边缘计算
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