摘要：随着经济和科技的发展，车联网市场正在悄然到来，人们对车联网的计算能力也提出了更高的要求。文章介绍了移动边缘计算的研究背景、研究现状和研究意义，画出了车联网和移动边缘计算的架构，然后分析了车联网中移动边缘计算的计算卸载过程和涉及的一些卸载决策。 

针对车辆移动导致卸载中断的问题，提出了一种动态计算任务卸载策略，来适应环境的变化，避免传输中断，尽可能实现时延最小化。将计算任务切分成小的任务单元，根据环境的动态变化计算出一个路边单元RSU能够完成的计算任务的最大值。分析与时延有关的外部条件，得出在该小区内需要卸载到MEC服务器上的任务量与需要在车载设备本地执行的任务量的比例，这个比例有一个使总延时最小的值。最后的仿真结果表明，这种动态的卸载策略能够提高卸载计算的有效性和可靠性。

为了更高效地在车联网场景下进行计算卸载，提出了两种联合卸载模式，联合本地计算卸载，V2I计算卸载，V2V计算卸载，进行计算建模，选择时延最小的联合卸载模式，利用分布式算法，寻找一条高效的卸载数据传输路由，完成计算卸载的任务。模式一是车辆先将部分数据利用V2I卸载计算，传输到MEC服务器上，利用V2V卸载计算，传输到附近空闲的车辆上卸载。模式二是车辆先将需要利用V2V卸载计算的部分传输到附近空闲的车载单元上，再将V2I部分的计算任务传输到MEC服务器上。仿真结果表明，利用联合卸载策略能更大程度上提高卸载计算的有效性和可靠性。

关键词：车联网；移动边缘计算；计算卸载策略；时延

目  录

摘  要

ABSTRACT

第一章 绪论-5

1.1研究背景与意义-5

1.2移动边缘计算的简介-6

1.3研究现状与挑战-7

1.3.1 计算卸载到MEC上的研究现状-7

1.3.2 MEC的应用场景-7

1.3.3 主要挑战-8

1.4 论文的主要工作和结构安排-8

第二章 车联网中的计算任务卸载-10

2.1车联网网络的网络架构-10

2.2有关移动边缘计算-10

2.2.1移动边缘计算的系统架构-10

2.2.2移动边缘计算技术原理-11

2.2.3基于MEC的车联网架构-11

2.3车联网移动边缘计算的计算卸载技术-12

2.3.1计算卸载的概念-12

2.3.2任务卸载过程-12

2.3.3计算卸载决策-13

2.3.4卸载决策过程的资源分配-13

2.3.5 V2I计算任务卸载-13

2.3.6 V2V计算任务卸载-14

2.4本章小结-15

第三章 动态计算任务卸载策略-16

3.1 引言-16

3.2系统模型-16

3.2.1网络拓扑-17

3.2.2计算模型-18

3.3算法设计与实现-19

3.3.1问题描述-19

3.3.2自适应计算任务卸载策略-19

3.3.3算法流程-21

3.4仿真及性能分析-23

3.5本章小结-24

第四章 基于时延最小化的联合计算卸载策略-26

4.1 系统模型-26

4.1.1网络拓扑-26

4.1.2计算模型-27

4.1.3通信模型-27

4.2联合卸载策略-28

4.3分布式算法-30

4.4仿真及性能分析-33

4.5本章小结-33

5.1 工作总结-34

5.2 工作展望-34

参考文献-35

致  谢-37