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在车联网场景中，邻接汽车和RSU可以作为合适的外部计算资源的来源。现有的边缘计算方案一般收到两个方面的制约：要么只适用于静止的场景；要么是中心化架构，缺少分布式的实现。如何在高动态的车联网场景中提供通用的、高效的边缘计算解决方案目前
基于移动边缘计算的车联网资源分案研究.重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要随着大量新兴的计算资源密集型应用和各种内容提供服务的出现，车联网数据的需求呈现增长。.为解决车辆的本地计算资源短缺问题，利用移动边缘计算，将车辆任务卸载...
在车联网应用场景下，由于未来车载应用对延时和其他服务质量的苛刻需求，使得移动云计算技术对于车联网场景来说不是最佳的选择。.移动边缘计算(mobileedgecomputing，MEC)从移动云计算演化而来，由欧洲电信标准协会于2014年率先提出，通过将计算资源...
人工智能技术已经在多个领域取得巨大的成功，并且随着相关的不断发展，它也将推动智能化车联网的建设。.1.2国内外研究现状基于边缘计算的智能车联网资源分配策略研究是一个学科交叉、门类综合的研究领域，本小结将从车联网和人工智能两方面对国内...
移动边缘计算的服务器端应用可以直接从车辆和路面传感器的应用程序中获取本4移动边缘计算在车联网中的应用地消息，通过算法分析后识别其中的需要近乎实时传输的高风险数据和敏感信息，并将预警消息直接车联网可以实现道路危险预警、减少道路拥堵...
论文《基于区块链的车载边缘计算资源优化》学习报告相关技术车载云计算车载雾计算车联网边缘计算基于智能合约的车载边缘计算资源交易面向资源交易的智能合约设计基于智能合约的车载边缘计算资源交易平台本文主要对《基于区块链的车载边缘计算资源优化》论文中相关技术和基于智能合约...
车联网中的车辆可看作集感知、通信、计算能力于一身的流动性平台。车辆可通过车载传感器系统对周围环境数据进行实时采集,利用车辆计算资源进行智能决策,并通过车间信息交互实现控制决策的循环反馈,形成自治系统以提高交通效率。
针对车联网中数据流量式增长而引起的业务响应时延过高的问题，提出了一种基于移动边缘计算的蚁群模拟退火算法缓存策略（ACSAM）。首先，在基于5G的车—边—云协同系统架构下，以最小化内容下载时延为目标，建立了通信计算模型；其次，采用蚁群算法构造了使内容下载时延最小的局部…
作为物联网的一个有前途的分支，车联网（IoV）有望成为智能交通系统中重要的数据传感与处理平台。在本文中，我们旨在解决车联网中的位置隐私问题。在传统的假名系统中，假名管理是通过一种集中的方式进行的，这导致了很大的延迟和较高的成本。
现有的车联网无法满足这些新型车载应用对计算资源和时延等方面的需求,为此引入了移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)技术。目前,车联网与MEC结合的相关研究引起了学术界和工业界的广泛重视。车辆移动会影响MEC的数据卸载过程,导致网络场景和...
在车联网场景中，邻接汽车和RSU可以作为合适的外部计算资源的来源。现有的边缘计算方案一般收到两个方面的制约：要么只适用于静止的场景；要么是中心化架构，缺少分布式的实现。如何在高动态的车联网场景中提供通用的、高效的边缘计算解决方案目前
基于移动边缘计算的车联网资源分案研究.重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要随着大量新兴的计算资源密集型应用和各种内容提供服务的出现，车联网数据的需求呈现增长。.为解决车辆的本地计算资源短缺问题，利用移动边缘计算，将车辆任务卸载...
在车联网应用场景下，由于未来车载应用对延时和其他服务质量的苛刻需求，使得移动云计算技术对于车联网场景来说不是最佳的选择。.移动边缘计算(mobileedgecomputing，MEC)从移动云计算演化而来，由欧洲电信标准协会于2014年率先提出，通过将计算资源...
人工智能技术已经在多个领域取得巨大的成功，并且随着相关的不断发展，它也将推动智能化车联网的建设。.1.2国内外研究现状基于边缘计算的智能车联网资源分配策略研究是一个学科交叉、门类综合的研究领域，本小结将从车联网和人工智能两方面对国内...
移动边缘计算的服务器端应用可以直接从车辆和路面传感器的应用程序中获取本4移动边缘计算在车联网中的应用地消息，通过算法分析后识别其中的需要近乎实时传输的高风险数据和敏感信息，并将预警消息直接车联网可以实现道路危险预警、减少道路拥堵...
论文《基于区块链的车载边缘计算资源优化》学习报告相关技术车载云计算车载雾计算车联网边缘计算基于智能合约的车载边缘计算资源交易面向资源交易的智能合约设计基于智能合约的车载边缘计算资源交易平台本文主要对《基于区块链的车载边缘计算资源优化》论文中相关技术和基于智能合约...
车联网中的车辆可看作集感知、通信、计算能力于一身的流动性平台。车辆可通过车载传感器系统对周围环境数据进行实时采集,利用车辆计算资源进行智能决策,并通过车间信息交互实现控制决策的循环反馈,形成自治系统以提高交通效率。
针对车联网中数据流量式增长而引起的业务响应时延过高的问题，提出了一种基于移动边缘计算的蚁群模拟退火算法缓存策略（ACSAM）。首先，在基于5G的车—边—云协同系统架构下，以最小化内容下载时延为目标，建立了通信计算模型；其次，采用蚁群算法构造了使内容下载时延最小的局部…
作为物联网的一个有前途的分支，车联网（IoV）有望成为智能交通系统中重要的数据传感与处理平台。在本文中，我们旨在解决车联网中的位置隐私问题。在传统的假名系统中，假名管理是通过一种集中的方式进行的，这导致了很大的延迟和较高的成本。
现有的车联网无法满足这些新型车载应用对计算资源和时延等方面的需求,为此引入了移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)技术。目前,车联网与MEC结合的相关研究引起了学术界和工业界的广泛重视。车辆移动会影响MEC的数据卸载过程,导致网络场景和...
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