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La computación distribuida mejorada de incentivos de comunicación de multi-conectividad en redes vehiculares

Autores: Zhang, Kangjie; Xu, Xiaodong; Zhang, Jingxuan; Han, Shujun; Wang, Bizhu; Zhang, Ping

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

La computación distribuida mejorada de incentivos de comunicación de multi-conectividad en redes vehiculares


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Programación de recursos
Pronóstico de red
Red vehicular móvil
Descarga de cómputo
Recursos de comunicación
Multi-conectividad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 33

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La programación flexible de recursos y la previsión de red son funciones cruciales para mejorar el rendimiento de las redes vehiculares móviles. Sin embargo, las Estaciones Base (BSs) y su unidad de computación que realizan las funciones no pueden cumplir con el requisito de retraso debido a la capacidad de cálculo limitada. Se cree que la externalización de las funciones sensibles al tiempo a los Equipos de Usuario (UE) es un método efectivo para abordar este desafío. La desventaja del método es que la externalización ocupa recursos de comunicación, lo que deteriora la capacidad del sistema. Para coordinar mejor la externalización y la comunicación, se propone en este artículo un esquema de programación conjunta mejorada de multi-conectividad para la externalización de cálculos distribuidos y la asignación de recursos de comunicación en redes vehiculares. Las tareas de cálculo se dividen en muchas partes y se distribuyen a los UEs para agregar la capacidad de cálculo. Se proporciona un mecanismo de incentivo de comunicación para involucrar a los UEs para compensar la pérdida de UEs, mientras que se adopta la multi-conectividad para mejorar el rendimiento del sistema. También definimos la proporción de fallos de externalización como una condición concluyente para el tamaño de la externalización mediante el análisis del movimiento de los UEs. A través de una optimización de dos pasos, se resuelve la co-programación del tamaño de la externalización y el rendimiento. Los resultados de la simulación a nivel de sistema muestran que el tamaño de la externalización y el rendimiento del esquema propuesto son mayores que las comparaciones cuando la restricción de tiempo es estricta.

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