【摘 要】
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随着越来越多能够提升驾驶体验和行驶安全车载应用的出现,车载计算设备已经无法依靠自身有限的计算资源完成这些计算密集型应用的处理。因为车辆可以利用车载通信设备实现车辆在高速移动环境下的无线接入,进而形成车与车、车与人以及车与路边基础设施的无线通信链路,所以车辆将过量的计算任务卸载至计算资源充足的云计算中心进行处理是一种可行的解决方案。但是,云计算中心的远程部署使得计算任务的传输需要经过核心网,对于时延
【基金项目】
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国家自然科学基金（61871193）; 广东省自然科学基金重点项目（2018B030311049）; 广东省重点科技领域研发计划（2019B090912001）
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随着越来越多能够提升驾驶体验和行驶安全车载应用的出现,车载计算设备已经无法依靠自身有限的计算资源完成这些计算密集型应用的处理。因为车辆可以利用车载通信设备实现车辆在高速移动环境下的无线接入,进而形成车与车、车与人以及车与路边基础设施的无线通信链路,所以车辆将过量的计算任务卸载至计算资源充足的云计算中心进行处理是一种可行的解决方案。但是,云计算中心的远程部署使得计算任务的传输需要经过核心网,对于时延敏感的应用可能会导致过高的时延和不稳定性。多接入边缘计算（Multi-access Edge Computing,MEC）通过在更加接近用户的网络接入侧部署MEC平台,为用户提供所需的计算服务,相比于云计算,MEC省去了数据包在核心网传输的过程,具有更低时延、更高带宽、更高的可靠性等优点。但MEC多数为异构的计算资源,为了更好地利用这些异构的边缘计算资源,本文利用软件定义网络（Software Defined Network,SDN）辅助边缘计算的方法。本文主要研究内容及成果如下:（1）首先通过建立网络模型、任务传输和计算模型、以及可靠性模型对问题进行建模,针对车载应用产生的计算任务,联合考虑车辆本地计算、车到车（Vehicle to Vehicle,V2V）组播卸载计算以及车到基础设施（Vehicle to Infrastructure,V2I）卸载计算三种任务处理方式,并给出车辆任务卸载和计算时延的可靠性的表达式。（2）其次,在复杂和动态的车联网环境中,为了保证时延敏感的车联网应用的高可靠性,将再处理机制的引入车联网系统,根据问题模型,在考虑具体的时延约束下,构建任务传输和处理的可靠性最大化的优化问题。（3）最后,由于原问题是非凸和NP-hard问题,本文采用了基于粒子群的可靠性容错算法获得全局次优解。最后通过仿真实验,分析了车联网场景下不同卸载方案、有无再处理机制、车辆采用V2V组播通信和V2I单播通信这三方面对系统的时延和可靠性的影响,实验结果表明本文所提出的方法提高了车联网场景下任务卸载的可靠性性能。
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