【摘 要】
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随着车联网技术的快速发展,车联网产生的数据量急剧增加,而集中式的云计算并不能对时延敏感型的车联网任务进行高效的处理,车载设备应用的服务质量难以得到保障。移动边缘计算技术可以将云计算的资源下沉到网络边缘来保障实时性的服务需求,将边缘计算与车联网技术融合是实现时延敏感型的车联网智能应用的有效途径。本文研究面向车联网服务需求的移动边缘计算环境中边缘服务器的部署问题,充分考虑了车辆的空间性和移动性以及车联
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随着车联网技术的快速发展,车联网产生的数据量急剧增加,而集中式的云计算并不能对时延敏感型的车联网任务进行高效的处理,车载设备应用的服务质量难以得到保障。移动边缘计算技术可以将云计算的资源下沉到网络边缘来保障实时性的服务需求,将边缘计算与车联网技术融合是实现时延敏感型的车联网智能应用的有效途径。本文研究面向车联网服务需求的移动边缘计算环境中边缘服务器的部署问题,充分考虑了车辆的空间性和移动性以及车联网应用需求的计算密集性,结合路网模型和无线信道传输模型,综合考虑制定了满足车联网车辆负载的边缘服务器部署策略,将边缘服务器部署问题转化为以时间段为离散变量的车辆负载分布的资源配置问题,分别提出了静态和动态两种边缘服务器部署方法,最后通过仿真实验实现了边缘服务器部署方法的图形化展示。本文的主要研究工作及贡献包括如下三个方面:（1）针对车辆用户的移动性高、空间分布随机性大的特点,将车载设备和无线热点单元在车联网中的位置进行场景建模,车辆服务请求的到达过程服从泊松随机过程,以时间段作为离散变量,将边缘服务器部署问题以优化车辆应用反馈时延为目标建模,提出了一种K-Means和遗传算法相结合的方法求解单个时间段内的边缘服务器最佳静态部署策略。（2）针对车联网中车辆应用负载的动态变化与道路区域分布不均衡性问题,分析不同时间段中各道路区域的车辆应用负载情况,提出一种基于资源动态聚合的服务器集群部署策略,并设计与实现了一种ISODATA与粒子群算法相结合的边缘服务器动态聚合部署方法,既满足了路网负载变化的实时性需求,又降低了车辆用户的服务时延。（3）基于上述模型与算法,设计了模拟车联网服务实际场景的仿真平台,通过调整场景中基站、车辆与负载的参数测试服务器部署方法的性能,展示最终服务器的部署效果,为部署策略与方法的实际应用提供理论参考。
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