检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:邸剑[1] 薛林 蔡震 Di Jian;Xue Lin;Cai Zhen(School of Control&Computer Engineering,North China Electric Power University,Baoding Hebei 071003,China)
机构地区:[1]华北电力大学控制与计算机工程学院,河北保定071003
出 处:《计算机应用研究》2021年第4期1145-1148,1157,共5页Application Research of Computers
基 金:中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2019MS114)。
摘 要:提出了一种基于网联车多跳传输的移动边缘计算卸载策略,通过对车辆未来行驶轨迹的预测,有效发现车辆网络实时最佳多跳传输路径,以保证在时延要求内成功将计算任务卸载至MEC服务器。仿真实验结果表明,较传统的移动卸载策略,平均任务时延更低,任务成功率更高,各方面性能均优于传统的边缘计算卸载策略。其中,任务卸载成功率平均提升了10.06%,任务时延平均降低了8.62%。This paper proposed a mobile edge computing offloading strategy based on multi-hop transmission of network connected vehicles.Through the prediction of future vehicle trajectory,it found effectively the best real-time multi-hop transmission path of vehicle network,so as to ensure that the computing task could be successfully unloaded to MEC server within the time delay requirement.The simulation results show that compared with the traditional mobile offloading strategy,the average task delay is lower,the task success rate is higher,and all aspects of performance are better than the traditional edge computing offloading strategy.Among them,the task unloading success rate increases by 10.06%on average,and the task delay decreases by 8.62%on average.
关 键 词:车辆自组织网络 移动边缘计算 车辆位置预测 路由延迟 计算卸载
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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