电讯技术

作者：罗优,李晖,周又玲,王萍,林志阳

单位：(海南大学 信息与通信工程学院，海口 570228;1.海南大学 信息与通信工程学院，海口 570228;2.南京信息工程大学滨江学院，江苏 无锡214105)

关键词：车联网；移动边缘计算；云计算；任务卸载；粒子群优化；

基金：国家自然科学基金地区基金项目（61661018）;海南省自然科学基金高层次人才项目（2019RC036）;海南省自然科学基金面上项目（619MS029，620MS020);海南省高等学校科学研究项目（Hnky2019-8）

随着智能交通的快速发展和车联网中数据流量爆炸式的增长，汽车终端请求卸载的任务对时延和带宽有了更加严苛的要求。在现有的云计算服务模式中，车辆可以访问云服务器来获得强大的计算、存储和网络资源，但缺点是通信传输时延较大，仅依靠云计算可能会导致过度的延迟。为了更加合理利用资源、减小时延、优化卸载策略，提出了一种基于粒子群优化算法的“车-边-云”协同卸载方案。首先通过接入点附近的软件定义网络（Software Define Network,SDN)控制器根据终端用户附近边缘节点、本地终端和云计算节点的计算资源和容量情况得出最优的卸载策略，充分利用本地、移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）设备、云端的计算资源，然后通过粒子群优化算法得出“车-边-云”各计算节点的卸载系数，即最优卸载策略。实验结果表明，相比于其他卸载策略，所提的卸载机制对时延优化效果明显，提高了计算资源的利用率。

来源：2022年第10期

《电讯技术》期刊编辑部

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