CN112888021A - 一种车联网中避免中断的任务卸载方法 - Google Patents

一种车联网中避免中断的任务卸载方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112888021A
CN112888021A CN202110125421.7A CN202110125421A CN112888021A CN 112888021 A CN112888021 A CN 112888021A CN 202110125421 A CN202110125421 A CN 202110125421A CN 112888021 A CN112888021 A CN 112888021A
Authority
CN
China
Prior art keywords
task
vehicle
cell
representing
formula
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110125421.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112888021B (zh
Inventor
鲍宁海
冉琴
岳渤涵
杨天蕾
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing University of Post and Telecommunications
Original Assignee
Chongqing University of Post and Telecommunications
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing University of Post and Telecommunications filed Critical Chongqing University of Post and Telecommunications
Priority to CN202110125421.7A priority Critical patent/CN112888021B/zh
Publication of CN112888021A publication Critical patent/CN112888021A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112888021B publication Critical patent/CN112888021B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W28/00—Network traffic management; Network resource management
    • H04W28/02—Traffic management, e.g. flow control or congestion control
    • H04W28/0231—Traffic management, e.g. flow control or congestion control based on communication conditions
    • H04W28/0236—Traffic management, e.g. flow control or congestion control based on communication conditions radio quality, e.g. interference, losses or delay
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W28/00—Network traffic management; Network resource management
    • H04W28/02—Traffic management, e.g. flow control or congestion control
    • H04W28/08—Load balancing or load distribution
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/025—Services making use of location information using location based information parameters
    • H04W4/027—Services making use of location information using location based information parameters using movement velocity, acceleration information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Abstract

本发明请求保护一种车联网中避免中断的任务卸载方法，属于通信技术领域。针对非匀速车辆在小区内滞留时间的不确定性，提出一种基于时延约束和计算资源需求的任务卸载方法。该方法首先根据车辆进入当前小区的初始速度，预估车辆在小区内的滞留时间，然后根据预估滞留时间和任务时延约束，分配服务器计算资源并执行任务卸载，最后，在任务完成时或任务未完成但车辆即将离开小区前，将当前已完成的任务结果返回车辆，从而有效防止任务的中断和丢失。

Description

一种车联网中避免中断的任务卸载方法
技术领域
本发明属于通信网技术领域。具体涉及一种车联网中避免中断的任务卸载方法。
背景技术
近年来，物联网(Internet of Things,IoT)已经成为我们生活中必不可少的主题，无线通信和人工智能技术的快速发展将传统交通系统转向智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)。尤其是车辆和道路基础设施通过多种传感器、通信设备、检测设备和拍摄设备可以获取大量的信息，包括车辆运行、周围行驶的车辆、交通状况等信息，这已将传统汽车转变为智能互联汽车 (Intelligent and ConnectedVehicles,ICVs)。ICVs的出现可以减少ITS中的交通拥堵、提高安全性。然而，这些计算密集型应用程序的操作通常对计算资源有很大的要求，而ICVs上的计算资源可能不足以支持这些应用程序。为了解决该问题，提出了移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)与车载网络相结合的车辆边缘计算网络(Vehicular Edge Computing Networks,VECNs)的概念。通过在网络边缘部署大量的边缘服务器，VECNs能够提供足够的计算资源，以应对车辆巨大的计算资源需求。
基于MEC的车联网是近年来一个研究热点。在传统计算任务卸载过程中由于车辆移动性容易引起任务中断，这将会引起任务的重复卸载，导致任务处理时延增加、车载和服务器的能耗浪费。同时，VECNs中现有的计算卸载研究工作通常仅考虑移动性的简单假设，即车辆在道路上以恒定速度行驶。然而，在现实生活中，由于车辆的类型，路况以及驾驶员的主观意愿，它们具有不同的运动方式和速度，导致车辆在小区内滞留时间的不确定性。本发明中，提出了一种避免任务丢失的计算卸载方法。由于小区覆盖范围相对较小，车辆在一个小区内的速度往往变化不大，根据车辆进入小区的初始速度和任务时延约束卸载待处理的任务量。由于车辆在小区的实际滞留时间是动态变化的，所以本发明采用了任务切分的机制，在任务完成时或任务未完成但车辆即将离开小区前，可以获得已经计算完成的任务结果，可以有效地防止任务中断和丢失，减少任务处理时延。
发明内容
本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种车联网中避免中断的任务卸载方法。本发明的技术方案如下：
一种车联网中避免中断的任务卸载方法，采用任务切分的机制，首先根据车辆进入当前小区的初始速度，预估车辆在小区内的滞留时间，然后根据预估滞留时间和任务时延约束，按需分配服务器计算资源并执行任务卸载，最后，在任务完成时或任务未完成但车辆即将离开小区前，将当前已完成的任务结果返回车辆，其包括以下步骤：
101、车辆i进入小区，通过基站向小区服务器请求卸载Ni个任务单元，且任务时延约束为Ti；
102、根据当前车速vi和车辆距离小区出口的路程li，预估车辆在小区内的滞留时间τi＝li/vi；
103、根据车辆与基站之间传输速率Ri，以及任务时延约束Ti，计算可卸载的任务单元数ni和所需服务器资源fi；
104、如果当前服务器可用资源fr＞fi，分配服务器资源fi给车辆，执行ni个任务单元卸载，否则，令fi＝fr，更新可卸载的任务单元数，并执行ni个任务单元的卸载；
105、当li/max(vi)＞1(秒)时，跳转到步骤106，否则，返回已完成的任务结果给车辆，跳转到步骤108；
106、当ni＞0时，跳转到步骤105，否则，跳转到步骤107；
107、返回已完成的任务结果给车辆，令
Figure RE-GDA0002992964000000021
其中，
Figure RE-GDA0002992964000000022
表示当前已完成的任务单元数，更新任务时延约束
Figure RE-GDA0002992964000000023
其中，
Figure RE-GDA0002992964000000024
表示执行该任务已耗费的时间，如果Ni＞0，跳转到步骤102，否则，跳转到步骤108；
108、释放服务器资源fi，结束。
进一步的，所述步骤103中车辆与基站之间传输速率Ri的计算方法如公式 (1)所示：
Figure RE-GDA0002992964000000031
公式(1)中,di -r表示路径损耗，r表示路径损耗因子，h表示车辆到路边单元RSU的上传链路信道衰落因子，n0表示高斯噪声功率，Bi表示传输带宽，Pi表示车辆数据发送功率。
进一步的，所述步骤103中可卸载的任务单元数ni的计算方法如公式(2)所示：
Figure RE-GDA0002992964000000032
公式(2)中，Ti表示该任务的时延约束，Ni表示待卸载任务单元数。
进一步的，所述步骤103中所需服务器资源fi的计算方法如公式(3)所示：
Figure RE-GDA0002992964000000033
公式(3)中，αi表示任务复杂度，β1表示任务切分开销因子，β2表示上行链路传输开销因子，U表示任务单元大小。
进一步的，所述步骤104中更新可卸载的任务单元数ni的计算方法如公式 (4)所示：
Figure RE-GDA0002992964000000034
本发明的优点及有益效果如下：
本发明针对车联网场景由于车速实时变化容易导致任务中断和丢失的问题。提出一种基于时延约束和计算资源需求的任务卸载方法。本发明采用任务切分的机制，首先根据车辆进入当前小区的初始速度，预估车辆在小区内的滞留时间，然后根据预估滞留时间和任务时延约束，按需分配服务器计算资源并执行任务卸载，最后，在任务完成时或任务未完成但车辆即将离开小区前，将当前已完成的任务结果返回车辆。相比于传统的部分卸载方案，本发明可以有效防止任务的中断和丢失，减少任务处理时延、降低车辆和服务器能耗。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例车联网中避免中断的任务卸载方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。
本发明解决上述技术问题的技术方案是：
本发明内容所涉及的概念和模型如下。
1.任务模型
假设每个车辆i仅有一个待处理的任务为ti＝(Ni,Ci,Ti)，Ni表示待处理任务单元数，Ci＝αNiU表示需要的计算资源，U表示任务单元大小，αi表示任务复杂度， Ti表示用户能容忍的最大时延。
2.本发明内容所涉及的其它符号说明如下。
U：任务单元大小
Ni：待卸载任务单元数
Ti：任务时延约束
τi：预估车辆在小区内的滞留时间
li：车辆离出小区出口的距离
vi：车辆当前速度
di -r：路径损耗
Ri：车辆与基站之间传输速率
Bi：传输带宽
Pi：车辆数据发送功率
h：车辆到路边单元(RSU)的上传链路信道衰落因子
n0：高斯噪声功率
r：路径损耗因子
fi：车辆获得的服务器资源
ni：可卸载的任务单元数
fr：服务器可用资源
Figure RE-GDA0002992964000000051
已完成的任务单元数
Figure RE-GDA0002992964000000052
完成当前任务已耗费的时间
αi：任务复杂度
β1：任务切分开销因子
β2：上行链路传输开销因子
本发明的技术方案说明如下。
1.车辆与基站之间传输速率Ri
计算方法如公式(1)所示：
Figure RE-GDA0002992964000000053
公式(1)中,di -r表示路径损耗，r表示路径损耗因子，h表示车辆到路边单元(RSU)的上传链路信道衰落因子，n0表示高斯噪声功率，Bi表示传输带宽，Pi表示车辆数据发送功率。
2.可卸载的任务单元数ni
计算方法如公式(2)所示：
Figure RE-GDA0002992964000000061
公式(2)中，Ti表示该任务的时延约束，Ni表示待卸载任务单元数。
3.所需服务器资源fi
计算方法如公式(3)所示：
Figure RE-GDA0002992964000000062
公式(3)中，αi表示任务复杂度，β1表示任务切分开销因子，β2表示上行链路传输开销因子，U表示任务单元大小。
4.更新可卸载的任务单元数ni
计算方法如公式(4)所示：
Figure RE-GDA0002992964000000063
一种车联网中避免中断的任务卸载方法，其具体实施方法包括如下步骤。
步骤1：车辆i进入小区，通过基站向小区服务器请求卸载Ni个任务单元，且任务时延约束为Ti；
步骤2：根据当前车速vi和车辆距离小区出口的路程li，预估车辆在小区内的滞留时间τi＝li/vi；
步骤3：根据车辆与基站之间传输速率Ri，以及任务时延约束Ti，计算可卸载的任务单元数ni和所需服务器资源fi；
步骤4：如果当前服务器可用资源fr＞fi，分配服务器资源fi给车辆，执行ni个任务单元卸载，否则，令fi＝fr，更新可卸载的任务单元数，并执行ni个任务单元的卸载；
步骤5：当li/max(vi)＞1(秒)时，跳转到步骤6，否则，返回已完成的任务结果给车辆，跳转到步骤8；
步骤6：当ni＞0时，跳转到步骤5，否则，跳转到步骤7；
步骤7：返回已完成的任务结果给车辆，令
Figure RE-GDA0002992964000000071
其中，
Figure RE-GDA0002992964000000072
表示当前已完成的任务单元数，更新任务时延约束
Figure RE-GDA0002992964000000073
其中，
Figure RE-GDA0002992964000000074
表示执行该任务已耗费的时间，如果Ni＞0，跳转到步骤2，否则，跳转到步骤8；
步骤8：释放服务器资源fi，结束。
上述实施例阐明的方法，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (5)

1.一种车联网中避免中断的任务卸载方法，其特征在于，采用任务切分的机制，首先根据车辆进入当前小区的初始速度，预估车辆在小区内的滞留时间，然后根据预估滞留时间和任务时延约束，按需分配服务器计算资源并执行任务卸载，最后，在任务完成时或任务未完成但车辆即将离开小区前，将当前已完成的任务结果返回车辆，包括以下步骤：
101、车辆i进入小区，通过基站向小区服务器请求卸载Ni个任务单元，且任务时延约束为Ti；
102、根据当前车速vi和车辆距离小区出口的路程li，预估车辆在小区内的滞留时间τi＝li/vi；
103、根据车辆与基站之间传输速率Ri，以及任务时延约束Ti，计算可卸载的任务单元数ni和所需服务器资源fi；
104、如果当前服务器可用资源fr＞fi，分配服务器资源fi给车辆，执行ni个任务单元卸载，否则，令fi＝fr，更新可卸载的任务单元数，并执行ni个任务单元的卸载；
105、当li/max(vi)＞1(秒)时，跳转到步骤106，否则，返回已完成的任务结果给车辆，跳转到步骤108；
106、当ni＞0时，跳转到步骤105，否则，跳转到步骤107；
107、返回已完成的任务结果给车辆，令
Figure FDA0002923832830000011
其中，
Figure FDA0002923832830000012
表示当前已完成的任务单元数，更新任务时延约束
Figure FDA0002923832830000013
其中，
Figure FDA0002923832830000014
表示执行该任务已耗费的时间，如果Ni＞0，跳转到步骤102，否则，跳转到步骤108；
108、释放服务器资源fi，结束。
2.根据权利要求1所述的车联网中避免中断的任务卸载方法，其特征在于，所述步骤103中车辆与基站之间传输速率Ri的计算方法如公式(1)所示：
Figure FDA0002923832830000015
公式(1)中,di -r表示路径损耗，r表示路径损耗因子，h表示车辆到路边单元RSU的上传链路信道衰落因子，n0表示高斯噪声功率，Bi表示传输带宽，Pi表示车辆数据发送功率。
3.根据权利要求2所述的车联网中避免中断的任务卸载方法，其特征在于，所述步骤103中可卸载的任务单元数ni的计算方法如公式(2)所示：
Figure FDA0002923832830000021
公式(2)中，Ti表示该任务的时延约束，Ni表示待卸载任务单元数。
4.根据权利要求3所述的车联网中避免中断的任务卸载方法，其特征在于，所述步骤103中所需服务器资源fi的计算方法如公式(3)所示：
Figure FDA0002923832830000022
公式(3)中，αi表示任务复杂度，β1表示任务切分开销因子，β2表示上行链路传输开销因子，U表示任务单元大小。
5.根据权利要求4所述的车联网中避免中断的任务卸载方法，其特征在于，所述步骤104中更新可卸载的任务单元数ni的计算方法如公式(4)所示：
Figure FDA0002923832830000023
CN202110125421.7A 2021-01-29 2021-01-29 一种车联网中避免中断的任务卸载方法 Active CN112888021B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110125421.7A CN112888021B (zh) 2021-01-29 2021-01-29 一种车联网中避免中断的任务卸载方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110125421.7A CN112888021B (zh) 2021-01-29 2021-01-29 一种车联网中避免中断的任务卸载方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112888021A true CN112888021A (zh) 2021-06-01
CN112888021B CN112888021B (zh) 2022-08-23

Family

ID=76053509

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110125421.7A Active CN112888021B (zh) 2021-01-29 2021-01-29 一种车联网中避免中断的任务卸载方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112888021B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114390624A (zh) * 2022-01-24 2022-04-22 重庆邮电大学 一种应对小区切换问题的非匀速车辆任务卸载方法
CN114710497A (zh) * 2022-03-11 2022-07-05 厦门理工学院 一种车联网多任务卸载最小响应时间获取方法

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104869151A (zh) * 2015-04-07 2015-08-26 北京邮电大学 一种业务卸载方法及系统
WO2018005531A1 (en) * 2016-06-30 2018-01-04 Intel IP Corporation Dynamic offloading of v2x services to dsrc
CN108777852A (zh) * 2018-05-16 2018-11-09 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 一种车联网内容边缘卸载方法、移动资源分配系统
CN108934002A (zh) * 2018-07-18 2018-12-04 广东工业大学 一种基于d2d通信协作的任务卸载算法
CN109067842A (zh) * 2018-07-06 2018-12-21 电子科技大学 面向车联网的计算任务卸载方法
CN109302709A (zh) * 2018-09-14 2019-02-01 重庆邮电大学 面向移动边缘计算的车联网任务卸载与资源分配策略
CN109379727A (zh) * 2018-10-16 2019-02-22 重庆邮电大学 车联网中基于mec的任务分布式卸载与协作执行方案
CN109391681A (zh) * 2018-09-14 2019-02-26 重庆邮电大学 基于mec的v2x移动性预测与内容缓存卸载方案
US20190319868A1 (en) * 2019-06-25 2019-10-17 Intel Corporation Link performance prediction technologies
CN110650457A (zh) * 2019-10-14 2020-01-03 河海大学 一种车联网中任务卸载计算成本与时延的联合优化方法
CN111786839A (zh) * 2020-07-15 2020-10-16 南通大学 一种车载边缘计算网络中能效优化的计算卸载方法及系统
CN111818168A (zh) * 2020-06-19 2020-10-23 重庆邮电大学 一种车联网中自适应联合计算卸载与资源分配方法
CN112015545A (zh) * 2020-07-23 2020-12-01 山东师范大学 车辆边缘计算网络中的任务卸载方法及系统
US20200388161A1 (en) * 2019-06-04 2020-12-10 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. System and method of using a vehicle as a backup roadside unit (rsu)

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104869151A (zh) * 2015-04-07 2015-08-26 北京邮电大学 一种业务卸载方法及系统
WO2018005531A1 (en) * 2016-06-30 2018-01-04 Intel IP Corporation Dynamic offloading of v2x services to dsrc
CN108777852A (zh) * 2018-05-16 2018-11-09 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 一种车联网内容边缘卸载方法、移动资源分配系统
CN109067842A (zh) * 2018-07-06 2018-12-21 电子科技大学 面向车联网的计算任务卸载方法
CN108934002A (zh) * 2018-07-18 2018-12-04 广东工业大学 一种基于d2d通信协作的任务卸载算法
CN109391681A (zh) * 2018-09-14 2019-02-26 重庆邮电大学 基于mec的v2x移动性预测与内容缓存卸载方案
CN109302709A (zh) * 2018-09-14 2019-02-01 重庆邮电大学 面向移动边缘计算的车联网任务卸载与资源分配策略
CN109379727A (zh) * 2018-10-16 2019-02-22 重庆邮电大学 车联网中基于mec的任务分布式卸载与协作执行方案
US20200388161A1 (en) * 2019-06-04 2020-12-10 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. System and method of using a vehicle as a backup roadside unit (rsu)
US20190319868A1 (en) * 2019-06-25 2019-10-17 Intel Corporation Link performance prediction technologies
CN110650457A (zh) * 2019-10-14 2020-01-03 河海大学 一种车联网中任务卸载计算成本与时延的联合优化方法
CN111818168A (zh) * 2020-06-19 2020-10-23 重庆邮电大学 一种车联网中自适应联合计算卸载与资源分配方法
CN111786839A (zh) * 2020-07-15 2020-10-16 南通大学 一种车载边缘计算网络中能效优化的计算卸载方法及系统
CN112015545A (zh) * 2020-07-23 2020-12-01 山东师范大学 车辆边缘计算网络中的任务卸载方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HONGZHI GUO, JIAJIA LIU, JU REN, AND YANNING ZHANG: ""Intelligent Task Offloading in Vehicular Edge Computing Networks"", 《IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS》 *
彭维平，苏哲，宋成，贾宗璞: ""面向车联网实时应用场景的任务卸载决策算法"", 《北京邮电大学学报》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114390624A (zh) * 2022-01-24 2022-04-22 重庆邮电大学 一种应对小区切换问题的非匀速车辆任务卸载方法
CN114390624B (zh) * 2022-01-24 2023-05-30 重庆邮电大学 一种应对小区切换问题的非匀速车辆任务卸载方法
CN114710497A (zh) * 2022-03-11 2022-07-05 厦门理工学院 一种车联网多任务卸载最小响应时间获取方法
CN114710497B (zh) * 2022-03-11 2023-06-02 厦门理工学院 一种车联网多任务卸载最小响应时间获取方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112888021B (zh) 2022-08-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109067842B (zh) 面向车联网的计算任务卸载方法
CN111835827B (zh) 物联网边缘计算任务卸载方法及系统
CN112887905B (zh) 一种车联网中基于周期性资源调度的任务卸载方法
CN111464976B (zh) 一种基于车队的车辆任务卸载决策和总体资源分配方法
CN112888021B (zh) 一种车联网中避免中断的任务卸载方法
CN112714178B (zh) 一种基于车载边缘计算的任务卸载方法及装置
US11102630B2 (en) Method for service placement in a multi-access/mobile edge computing (MEC) system
Li et al. Resource management in fog-enhanced radio access network to support real-time vehicular services
CN110831206B (zh) 一种应用于车联异构网络的无线资源调度方法及装置
CN110460973B (zh) 一种v2x通信方法、装置以及存储介质
CN111339554A (zh) 基于移动边缘计算的用户数据隐私保护方法
CN112153145A (zh) 5g边缘环境下面向车联网的计算任务卸载方法及装置
CN115297171A (zh) 一种蜂窝车联网分级决策的边缘计算卸载方法及系统
Gao et al. Communication resources management based on spectrum sensing for vehicle platooning
CN113596106B (zh) 基于多边缘服务器协作的时延敏感型切片资源调度方法
CN113747450A (zh) 一种移动网络中业务部署方法、装置及电子设备
CN115988462B (zh) 一种基于车路协同的边缘计算模块的调试方法
CN108770014B (zh) 网络服务器的计算评估方法、系统、装置及可读存储介质
US10516972B1 (en) Employing an alternate identifier for subscription access to mobile location information
CN115185658A (zh) 一种基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法及相关产品
CN114390624B (zh) 一种应对小区切换问题的非匀速车辆任务卸载方法
CN116193515A (zh) 一种基于v2v协同的非匀速车辆任务卸载方法
CN113055892A (zh) 载波调度方法、装置、计算设备及计算机存储介质
CN116321295A (zh) 一种非匀速车辆边缘网络中的车边协同卸载方法
CN112241547B (zh) 车辆数据加密分析方法、边缘服务器及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant