移动边缘计算在车载网中的应用综述

移动边缘计算（MEC）技术将IT服务环境与云计算技术在网络边缘结合以提高边缘网络的计算和存储能力,减少网络操作和服务交付时延; 应用MEC的车载网络可以满足车辆对服务延时和通信可靠性的严格要求,提升车辆用户的服务质量（QoS）。对移动边缘计算在车载网中的应用进行分析研究,首先概述MEC的基本概念及架构、典型应用场景;然后介绍MEC在车载网中的应用、基于软件定义网络（SDN）的车载网MEC研究现状以及车载网MEC应用实例;最后给出了车载网中部署MEC所要面临的问题和挑战,并对该领域未来的研究方向进行了展望。     

一种应用于城市环境中的车载自组网广播算法

针对城市环境中车载自组网信息发送面临的问题,本文提出一种可靠的车载自组网广播算法。首先,结合节点间的位置信息与移动方向将节点分类,基于距离机制选择中继节点,实现多跳广播;在十字路口处,为解决消息在各个路口进行广播,结合道路拓扑,将节点分为前向节点与后向节点两类;最后,针对车辆密度稀疏状况而出现通信空洞的问题,采用携带转发策略解决,节点主动探测空洞的发生,并验证消息发送方向上有节点进入通信范围,再次进行消息广播。仿真实验表明,算法在数据包延时、数据包成功发送率以及发送单一数据包平均负荷等方面具有较好的性能。     

浅析SDN/NFV在联通IP网云化中的应用思考

目前联通IP网络正面临网络转型、实现快速业务支撑的强烈需要,在这种环境下,SDN/NFV作为新一代的网络技术,在网络重构变革中能够发挥巨大的作用。联通IP网络引入SDN/NFV,可以让运营网络向新的业务拓展。基于此,笔者研究了新的核心网网元虚拟方案,实现了基于SDN/NFV的核心网云化架构。     

车载自组网移动模型综述

车载自组网已经在学术界和工业界受到广泛重视,新型应用和协议在实际工况条件下的测试需要很多人力和物力,并且不易控制,因此通常采用软件模拟方式进行实验验证.准确的移动模型是提高车载自组网模拟结果置信度的关键技术之一.文中从对交通特征的刻画粒度、移动模型的依赖与限制条件和移动模型的建立方法3个方面对已有的移动模型进行综合分析,提出若干面向宏观行为的统计特征量,并选取典型移动模型对其设计原理、微观特征和宏观特征等进行详细对比分析.微观方面,分析了各移动模型车辆的单次移动时间、单次移动距离、单次暂停时间和单次连接时间等特征量,结果发现不同模型在上述特征量的补累积分布下具有相似特征,而对应特征量的概率分布则具有一定差别.宏观方面,分析了各移动模型单个车辆的平均速度、总移动距离、总移动时间、平均邻居数量和平均加速度等特征量,结果表明不同模型在上述特征量的补累积分布下也体现出近似的相变行为,但各自的相变点不同,各模型对应特征量的概率分布具有明显的泊松分布特征,但均值差异较大.另外,也分析了各移动模型所有车辆的瞬时平均速度、瞬时移动距离、瞬时移动车辆数目、瞬时平均邻居节点数和瞬时平均加速度等特征量,结果表明各移动模型瞬时特性曲线的抖动强度和抖动趋势均不同,各模型特征量的平均值对车辆数量变化的敏感度也不尽相同.     

车载自组网协作定位算法研究

将半定规划应用于车载自组网协作定位问题中,提出一种对车间距离信息进行半定规划松弛的协作定位算法.该算法首先向邻居广播速度信息,并且测得与周围车辆的距离和角度,以此为基础推导出在较小时间段内车间距离矩阵所满足的半定松弛条件;然后通过半定规划方法得到车辆的位置分布;最后,通过梯度优化方法进一步改善定位精度.仿真分析表明,与其他车载自组网定位方法相比,该算法可有效提高定位性能,而且保证了车辆定位服务的实时性要求,在有测距误差的环境下也可表现出较好的定位精度.     

城域传送网SDN化的演进分析

描述了城域传送网中SDN化的演进。首先介绍了SDN技术的体系架构,其次介绍了SDN应用于现有传送网络的驱动力和切入点,最后对下阶段SDN技术在城域传送网的应用发展进行展望。     

SDN在金融数据中心网络中的应用

从金融数据中心网络发展历程的分析出发,研判未来金融数据中心网络的发展需求,认为SDN技术是未来金融数据中心网络应用与发展的必然趋势。面对SDN技术在金融场景下应用的挑战,给出了下一代金融数据中心组网模型重构设计方案,同时创新地提出一种基于地址池规划与虚拟路由转发隔离结合的异构SDN Fabric区域互联技术,配套金融防火墙与负载均衡接入模式设计,实现跨区域路由转发控制、区域间安全策略管理,以及多租户网络信息跨域同步等功能,并在原型实现基础上进一步给出了网络数据平台性能优化的研究成果。     

SDN云网平台的服务质量模型研究

基于SDN的云网平台逐渐得到广泛应用,云网平台所提供服务的质量评价也越来越受到关注。考虑了云网平台服务所具有的通用云服务和软件化的特点,从服务提供者和用户两个视角出发,对服务质量模型的设计进行了需求分析,并获得服务质量模型的分类维度;参考SQuaRE等国际标准,提出了云网平台服务质量模型QM-SDNCCP,并给出了度量元的计算方法,以达到描述并量化评价云网平台服务质量的目的;对QM-SDNCCP进行了信度分析,表明QM-SDNCCP模型的特性和子特性的设计具有可靠性和一致性。QM-SDNCCP可以应用在技术选型、验收、运维和服务使用阶段,为服务提供者和用户提供云网平台服务选择和质量改进的参考。     

面向SDN环境的软件定义安全架构

Open Flow协议无深度包检测能力使其在安全应用中受限,同时现有安全解决方案不能适应软件定义网络(software-defined networking,SDN)的发展。提出了一个分布式的软件定义安全架构(software-defined security architecture,SDSA),可将安全功能从SDN控制器解耦到专有的安全控制器和安全APP,提供了全局流和局部数据包层面的检测和防护,以抵御SDN和虚拟化环境中的各类攻击。全局视图和知识库有助于进行快速准确的决策,安全数据和控制分离既极大简化了安全设备的处理逻辑,又使得安全控制器具有灵活的控制平面,并且实时下发策略到设备和动态牵引流量,从而使得整个防护响应大大加快。实验表明SDSA架构可有效防护Do S、端口扫描和异常大流量等各类攻击。     

基于软件定义网络的云边协同架构研究综述

随着5G和物联网时代的到来以及云计算应用的逐渐增加,各有所长的边缘计算与云计算势必彼此融合进行云边协同,实现云计算与边缘计算的优势互补和协同联动.SDN网络因其灵活开放可编程的网络架构被认为是解决当前云计算和边缘计算协同问题的有效方法.基于云计算和边缘计算的优势与不足对云边协同的必要性和具体内涵进行了梳理,归纳总结了目...     

Edge Computing Based Applications in Vehicular Environments: Comparative Study and Main Issues

Journal of Computer Science and Technology - Despite the expanded efforts, the vehicular ad-hoc networks (VANETs) are still facing many challenges such as network performances, network scalability...     

车载边缘计算中基于深度强化学习的协同计算卸载方案

车载边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)是一种可实现车联网低时延和高可靠性的关键技术,用户将计算任务卸载到移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)服务器上,不仅可以解决车载终端计算能力不足的问题,而且可以减少能耗,降低车联网通信服务的时延.然而,高速公路场景下车...     

车辆边缘计算环境下任务卸载研究综述

计算密集和延迟敏感型车辆应用的出现对车辆设备有限的计算能力提出了严峻的挑战,将任务卸载到传统的云平台会有较大的传输延迟,而移动边缘计算专注于将计算资源转移到网络的边缘,为移动设备提供高性能、低延迟的服务,因此可作为处理计算密集和延迟敏感的任务的一种有效方法.同时,鉴于城市地区拥有大量智能网联车辆,将闲置的车辆计算资源充分利用起来可以提供巨大的资源和价值,因此在车联网场景下,结合移动边缘计算产生了新的计算模式——车辆边缘计算.近年来,智能网联车辆数量的增长和新兴车辆应用的出现促进了对车辆边缘计算环境下任务卸载的研究,本文对现有车辆边缘计算环境下任务卸载研究进展进行综述,首先,从计算模型、任务模型和通信模型三个方面对系统模型进行梳理、比较和分析.然后介绍了最小化卸载延迟、最小化能量消耗和应用结果质量三种常见的优化目标,并按照集中式和分布式两种不同的决策方式对现有的研究进行了详细的归类和比较.此外,本文还介绍了几种常用的实验工具,包括SUMO、Veins和VeinsLTE.最后,本文围绕卸载决策算法复杂度、安全与隐私保护和车辆移动性等方面对车辆边缘计算任务卸载目前面临的挑战进行了总结,并展望了车辆边缘计算环境下任务卸载未来的发展方向与前景.     

基于NOMA-MEC的车联网任务卸载、迁移与缓存策略

在移动边缘计算(MEC)与非正交多路接入(NOMA)技术相结合的车联网系统中,针对用户处理计算密集型和时延敏感型任务时面临的高时延问题,提出了一种基于博弈论和Q学习的任务卸载、迁移与缓存优化策略.首先,对基于NOMA-MEC的车联网任务卸载时延、迁移时延与缓存时延进行建模;其次,采用合作博弈算法获得最优用户分组,以实现...     

VANET安全技术综述

随着车载自组织网络技术的不断发展,研究者对车载自组织网络系统安全进行了深入研究.论文阐述了车载自组织网络领域中安全研究的重要性;介绍了该领域中目前最新研究进展和存在的主要问题;讨论并比较了各种安全协议应用于车载自组织网络的优缺点;分析总结了系统中安全协议的设计要素;最后展望了车载自组织网络安全技术的未来研究方向.     

基于SDN的内容中心网络研究综述

内容中心网络(Content Centric Network,CCN)在实际部署过程中面临诸多挑战,而近年来软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)发展迅速,开放可编程与集中化控制等特性为CCN的部署带来了新的方向,基于SDN实现CCN的方案逐渐受到关注。首先概述了相关背景,归纳出结合SDN的CCN部署中的关键问题,由此分析二者融合的优势及困难;然后介绍国内外的研究现状,将现阶段各种融合网络方案归纳为纯集中式方案和半集中式方案两类,并对有代表性的设计方案进行了介绍与评价,对比总结了各类型方案的特点;最后展望了未来的研究方向。     

车载自组织网络在智能交通中的应用研究综述

对基于车载网络的智能交通技术进行了全面的总结和分析。首先,通过分析智能交通系统的需求和车辆自组织网络的特点,指出将车载网络应用于智能交通系统面临的问题和挑战。然后,对现有的基于车载网络的智能交通应用进行了分类:安全性相关、效率相关和资讯娱乐3个大类,以及进一步按照技术方法进行详细分类。按照这个分类,对研究现状进行了深入分析,比较了不同方法的利弊。基于对现有工作的分析,总结出了存在的问题和不足,并对未来的研究工作发展进行了展望。     

移动数据分流研究综述

移动数据分流(Mobile Data Offloading)是近年来一个比较新的研究热点。为了解决用户日益增长的移动数据需求给蜂窝网络运营商造成的流量负载和网络拥塞等问题,移动数据分流被提出来,即将蜂窝网络的数据分流到无处不在的用户间本地机会通信。其基本思想是通过蜂窝网络分发数据对象到一部分订阅用户(称为种子用户),再由种子用户通过本地机会通信(如Bluetooth、WiFi Direct、DSRC、Device-to-Device in LTE等)或基于WiFi AP辅助的方式传送给其他订阅的用户。首先从总体上概述了当前对数据分流研究的背景、意义和具体的研究进展。然后针对当前国内外学术界对这方面的研究内容和趋势,按照形式和技术路线对数据分流的方案进行了归类,并对各种类型的分流方案进行了综述。最后结合现实环境进行总结。     

Android/OSGi-based vehicular network management system

With the enormous market potential of the telematics industry and the rapid development of information technology, automotive telematics has attracted considerable attention for mobile computing and Intelligent Transport Systems (ITSs). However, as a result of varied platform standards, not all telematics services can be used in telematics terminals. The main issues are that most telematics technologies depend on vertical, proprietary, and closed Original Equipment Manufacturer (OEM) platforms. These platforms form islands of non-interoperable technology and prevent third-party service providers from creating valuable services. This study integrates the Open Gateway Service Initiative Vehicle Expert Group (OSGi/VEG) into an Android platform to generate a vehicular Android/OSGi platform that has the advantages of both original platforms. These features include remote management, rich class-sharing, proprietary vehicular applications, security policies, easy management of Application Programming Interface (APIs), and an open environment. This study also integrates a cloud computing mechanism into the Android/OSGi platform, allowing service providers to upload their telematics bundles onto storage clouds using a provisioning server. A management agent in the Android/OSGi platform can simultaneously update its application service modules using remote storage clouds and use visual intelligence to continually change the distinguishing features of applications based on context-awareness without user intervention. To assess the feasibility of the proposed Android/OSGi platform, this study presents a vehicular testbed to determine the functionalities of different telematics applications. Android/OSGi platform applications require less memory and system resources than those on the original Android platform when performing complicated operations. Additionally, the Android/OSGi platform launches telematics services more quickly than the original Android platform. The proposed platform overcomes the problem of frequent non-responsive exceptions in the original Android platform.