Abstract-The spridning av smarta fordonsterminaler (VT) och deras resurshungriga applikationer medför allvarliga utmaningar för VT:s bearbetningskapacitet och leverans av fordonstjänster. Mobile Edge Computing (MEC) erbjuder ett lovande paradigm för att lösa detta problem genom att avlasta VT-applikationer till proximala MEC-servrar, medan TV-band (TVWS) kan användas för att komplettera bandbredden för beräkning av avladdning. I detta dokument anser vi att ett kognitivt fordonsnätverk som använder TVWS-bandet, och formulerar ett dual-side optimeringsproblem, för att minimera kostnaden för VTs och MEC-servern på samma gång. Särskilt, dual-side kostnadsminimering uppnås genom att gemensamt optimera avlastning beslut och lokal CPU-frekvens på VT-sidan, och radioresursallokering och server tillhandahållande på server-sidan, samtidigt som garantera nätverksstabilitet. Baserat på optimeringen av Lyapunov designar vi en algoritm som kallas DDORV för att ta itu med problemet med gemensam optimering, där endast nuvarande systemtillstånd, såsom kanaltillstånd och trafikankomster, behövs. Den slutna formen lösning på VT-sidan problemet erhålls enkelt genom härledning och jämföra två värden. För MEC-serversideoptimering, får vi först serverförsörjning oberoende, och sedan utforma en kontinuerlig avkoppling och Lagrangian dual decomposition baserad iterativ algoritm för gemensam radioresurs och effektallokering. Simuleringsresultat visar att DDORV konvergerar snabbt, kan balansera kostnadsfördröjningen flexibelt och kan uppnå större resultatvinster i kostnadsminskning jämfört med befintliga system.
I REF föreslog författarna en gemensam aktivitet offloading och resursfördelningsalgoritm i fordonsnätverk för att minimera kostnaden för dualsides, vilket inkluderar smarta fordon och MEC-servern.
Computation Offloading and Resource Allocation in Vehicular Networks Based on Dual-Side Cost Minimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}