【摘 要】
：
随着现代网络的快速发展,无线数据流量产生爆炸式增长,移动应用程序对网络延迟的要求越来越高,因此网络服务提供商在降低服务延迟和带宽压力方面面临巨大挑战。5G凭借高速率、低时延、多连接的特性,可满足各类行业和企业对人工智能和高性能服务的巨大需求。移动边缘计算（MEC）作为5G技术的重要组成部分,其通过在网络边缘部署计算和存储资源为下一代5G接入网络提供极低的延迟服务。但是移动边缘中计算资源和存储容量是
论文部分内容阅读
随着现代网络的快速发展,无线数据流量产生爆炸式增长,移动应用程序对网络延迟的要求越来越高,因此网络服务提供商在降低服务延迟和带宽压力方面面临巨大挑战。5G凭借高速率、低时延、多连接的特性,可满足各类行业和企业对人工智能和高性能服务的巨大需求。移动边缘计算（MEC）作为5G技术的重要组成部分,其通过在网络边缘部署计算和存储资源为下一代5G接入网络提供极低的延迟服务。但是移动边缘中计算资源和存储容量是有限的,如何高效的利用这些计算资源为更多移动用户提供服务是5G网络所面临的一项挑战。网络服务提供商通过在5G MEC网络基站中部署计算资源,从而将其服务从远程数据中心缓存到用户附近的边缘基站中处理用户请求以降低服务延迟。然而,移动用户通常具有各种潜在特征,例如位置,用户组标签和用户移动模式。这些潜在特征通常会导致5G MEC网络存在不确定性。本文考虑了用户需求和处理延迟的不确定性,同时在5G MEC网络场景下研究了动态服务缓存和任务卸载的问题。在给定用户需求的情况下,本文首先基于多臂老虎机（MAB）算法设计了一个在线学习算法,同时对这个算法的遗憾界进行理论分析。其次本文基于小样本移动用户的潜在特征提出了一种新颖的生成对抗网络（GAN）架构从而准确预测用户需求。基于所提出的GAN模型,本文通过设计有效的启发式算法来应对用户需求和处理延迟的不确定性。本文最终在真实的用户数据集上进行仿真实验对算法性能进行评估。实验结果表明本文所提出的算法在降低请求的平均处理延迟方面优于本文所提出的对比算法。
其他文献
随着物联网（IoT）的发展,移动边缘计算（MEC）由于其可以在更靠近数据产生的边缘处理数据,满足了更多延迟敏感应用的需求,迅速成为了目前研究的重点。但由于其边缘服务器的计算能力和存储能力有限,这就更加需要一种优秀的计算卸载与资源分配方案。本文主要研究MEC的计算卸载与资源分配的联合优化问题,并将其拆完分为两个问题,基于资源分配结果的计算卸载问题和资源分配问题。针对基于资源分配方案的计算卸载问题,传
如今移动网络快速发展,围绕其产生的各种应用也越来越多,包括安防、商场店铺导航、工业流水线以及儿童的实时定位等。室外定位可以依靠卫星定位系统提供较为精准的位置信息,但是在室内,由于信号屏蔽、多径效应以及人员流动等因素,卫星定位系统难以发挥其优势,因此研究室内定位技术势在必行。信道状态信息（Channel State of Information,CSI）相比于信号接收强度（Received Sign
第五代（5th Generation,5G）移动通信的到来标志着移动通信技术进入了多技术和多业务融合的时代。在5G中,毫米波和大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）技术的结合能够有效地提高频谱效率,但较多的天线数和系统成本限制了传统全数字预编码的使用。混合预编码作为一种有效的解决方案,降低了射频链的个数和硬件成本。因此,本文主要针对单用户毫米波
随着智能网联汽车大规模的应用,其安全性问题也日益凸显,涉及大量数据泄露和汽车破解事件。CAN网络作为车辆重要的底层控制网络,是黑客攻击的首要目标。在CAN网络安全防护技术中,入侵检测技术由于不会造成网络通信延迟而被广泛关注。为此,本文以CAN网络入侵检测技术为研究对象,提出了一种基于ID熵和支持向量机-数据关联性（SVM-DR）的检测方案,设计了车载CAN网络入侵检测装置,能够准确地应对典型CAN
激光技术的发展,使得从理论和实验上对原子、分子动力学过程的调控和探究成为科研工作者们的重点关注方向。越来越多的研究人员通过超快飞秒激光技术,调控分子的布居转移、电离等动力学过程,尤其是泵浦-探测技术的出现,使飞秒激光场中研究分子的光电子能谱意义更加深远。本文是运用含时量子波包法,理论上对双原子分子KLi,在飞秒激光场作用下的电离过程进行模拟计算。我们利用一束泵浦（pump）光和一束探测（probe
Ⅳ型胶原蛋白是基膜的重要组成部分,其正常的结构和功能对维持肾小球滤过屏障有重要的作用,Ⅳ型胶原相关基因的突变会导致Alport综合征、薄基膜肾病、局灶节段性肾小球硬化及肾小管间质损伤等一系列的肾脏病变。因此,系统解析和阐明Ⅳ型胶原蛋白的结构与功能以及Ⅳ型胶原基因相关突变造成的肾脏疾病图谱,对此类疾病的诊治具有重要的指导意义。
结合厂房变电所接地工程案例,分析出现火灾报警问题的原因,并对由此引发的接地问题进行探讨,建议变电所的设计采用TN-C-S系统,设计、制造、施工、运维等环节应重视电缆色标的正确使用。
移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）是一种移动边缘网络环境中的计算模式。MEC将网络内用户设备产生的计算任务迁移至位于网络边缘的计算节点进行计算,并将计算结果返回给设备,这一过程被称作任务卸载（Task Offloading）。任务卸载在大幅度提高用户设备内程序运行速度的同时,还能够减少通讯延迟、节省设备能耗,提升处于网络内的用户设备的服务质量（Quality of
时间序列广泛存在于实际的复杂动态系统中,对其进行分析与建模来挖掘复杂系统动态行为变化的同时,开展前瞻性预测并提供辅助性决策具有重要的意义。然而,随着大数据时代的发展,并且实际系统往往处于复杂的噪声环境中,给设计适合于动态系统的在线学习方法带来了一定的困难。因此,本文以基于鲁棒核自适应滤波器的时间序列在线预测为课题,设计鲁棒的在线预测模型并提高更新过程中对噪声的抑制能力,降低算法的时间和空间复杂度,
随着通信技术的发展以及Wi-Fi在城市的全面覆盖,利用Wi-Fi信号进行环境感知逐渐成为研究热点,动作手势识别、摔倒呼吸检测在人机交互、财产安防、健康监护等领域都得到了广泛的应用。基于Wi-Fi的方法设备价格低廉可广泛部署,不要求被检测人员携带任何特殊设备。与基于计算机视觉的方法相比,其对光照条件无要求,也不存在视觉盲区和隐私泄漏的问题,为实际应用提供了极大便利。本文主要研究内容如下:本文提出了一