检索结果-内蒙古大学图书馆

信息记录材料 2025年第5期26卷 226-228,231页

作者：袁华刚湖北省交通运输厅通信信息中心湖北武汉430000

为了解决车路云系统面临的数据隐私与安全、系统互操作性和硬件设备兼容性等问题,本文提出了5G技术驱动下的车路云系统架构设计方案,旨在降低网络延迟,提高响应速度。首先,详细设计了车路云系统架构,概述了三维数据格式和三维模型数据... 详细信息

为了解决车路云系统面临的数据隐私与安全、系统互操作性和硬件设备兼容性等问题,本文提出了5G技术驱动下的车路云系统架构设计方案,旨在降低网络延迟,提高响应速度。首先,详细设计了车路云系统架构,概述了三维数据格式和三维模型数据加载。其次,搭建了全景三维场景,设计了全景量测,并通过系统测试结果分析验证了系统架构的实用性和可靠性。结果表明:该车路云系统网速要远快于Fast3G标准,使用切片后的全景图能满足需求,面对快速漫游或者快速场景切换应用时,优先加载低分辨率的全景图使得浏览器中始终有全景场景出现,为用户提供更好的体验。

关键词： 5G技术车路云系统架构设计三维模型数据加载全景量测

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网联场景下编队车辆与路云计算卸载研究

网联场景下编队车辆与路云计算卸载研究

引用

作者：梁东林大连理工大学

学位级别：硕士

本文研究网联场景下的车路云协同的编队内部与路云计算卸载方法,源自国家重点研发计划国际合作专项5G Mobix,涉及到车联网技术、智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicle,ICV)、车路云协同等技术。ICV是车联网中的一个重要组成部分... 详细信息

本文研究网联场景下的车路云协同的编队内部与路云计算卸载方法,源自国家重点研发计划国际合作专项5G Mobix,涉及到车联网技术、智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicle,ICV)、车路云协同等技术。ICV是车联网中的一个重要组成部分,指车联网和智能车的有机融合,能够实时处理道路行驶中产生的各种复杂任务,但由于车辆计算资源的有限性,有时无法负载较多繁重的任务。为此,本文研究移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)卸载技术,其将计算资源下沉到路侧边缘,同时可以多个MEC服务器协作处理,为低时延、高能效的车载服务提供了一种解决方案。同时,在高度动态变化的边缘计算场景中,无线信道的快速波动,设备负载的变化,车辆任务生成的随机性无一不增加了计算任务卸载调度的复杂性。为求解该复杂问题,本文以车路云场景下的编队车辆为背景,考虑计算任务的可拆分性以及生成大小的随机性,在满足任务要求的前提下,在车辆编队内部、车路云三层架构之间寻求合适的任务计算卸载方法以优化计算任务的平均卸载时延。本文的主要研究内容如下: (1)构建车路云系统下的任务计算卸载场景。本文根据车路云架构、车载自组网和车载单元的搭建设计,考虑到任务的可拆分性并按照车路云系统下的任务卸载流程,从计算任务、ICV编队、路侧基站、云服务器多个层面建立了任务的计算卸载模型。 (2)提出编队车辆计算卸载的自适应学习算法。本文研究了传统算法并针对本文场景进行了改进,即考虑任务生成的随机性因素加入了负载感知功能。之后考虑到任务的可拆分性,对车层和路层之间的任务分配比例进行了研究。仿真实验验证了该自适应学习算法的有效性。 (3)提出车路云计算卸载的模糊策略。任务经编队内部卸载后会继续向路层和云层上传,基于此流程本文阐明了基于模糊策略的车路云卸载过程,在车路和路云不同层级之间考虑了不同的关键参数以寻求更合适的卸载决策。之后考虑到任务的可拆分性,对路层和云层之间的任务分配比例进行了研究。仿真实验验证了该策略的有效性。 (4)搭建车路云计算卸载仿真平台。将上述两种方法进行联合,利用EdgeCloudSim边缘计算仿真软件搭建了考虑车辆编队的车路云计算卸载场景,通过设置不同的车辆数量将本文联合方法与带宽优先方法、利用率优先方法、模糊计算方法进行了对比实验,实验结果验证了本文所提出的联合方法在总卸载时延、任务失败率和设备利用率上都有较好的效果。

关键词：车路云系统车辆编队计算卸载自适应学习模糊计算

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