| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-13页 |
| 1.1.1 现有网络发展状况与挑战 | 第9-11页 |
| 1.1.2 移动边缘计算简介 | 第11-13页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 研究内容与组织结构 | 第13-16页 |
| 1.2.1 论文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.2.2 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 移动边缘计算相关技术研究 | 第16-25页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 移动边缘计算应用场景与案例 | 第16-18页 |
| 2.2.1 面向消费者的服务 | 第16-17页 |
| 2.2.2 运营商和第三方服务 | 第17页 |
| 2.2.3 网络性能和QOE改进服务 | 第17-18页 |
| 2.3 移动边缘计算架构与标准 | 第18-21页 |
| 2.3.1 ETSI标准 | 第18页 |
| 2.3.2 ETSI参考架构 | 第18-19页 |
| 2.3.3 ETSIMEC的部署选择 | 第19-21页 |
| 2.4 任务卸载策略研究现状 | 第21-24页 |
| 2.4.1 单用户场景下的任务卸载策略 | 第21-23页 |
| 2.4.2 多用户场景下的任务卸载策略 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 单用户场景下的任务卸载策略研究 | 第25-39页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 单用户场景问题描述 | 第25-26页 |
| 3.3 单用户场景任务卸载模型构建 | 第26-30页 |
| 3.3.1 系统模型 | 第26-27页 |
| 3.3.2 任务队列模型 | 第27页 |
| 3.3.3 本地计算模型 | 第27-28页 |
| 3.3.4 云端计算模型 | 第28-29页 |
| 3.3.5 计算任务负载模型 | 第29-30页 |
| 3.4 联合任务卸载策略 | 第30-34页 |
| 3.4.1 本地执行负载最优调度策略 | 第30-31页 |
| 3.4.2 基于流水线调度的调度策略 | 第31-32页 |
| 3.4.3 基于二进制粒子群的任务调度 | 第32-34页 |
| 3.5 模拟实验结果与分析 | 第34-37页 |
| 3.5.1 模拟实验参数选则 | 第34页 |
| 3.5.2 模拟实验结果与分析 | 第34-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 多用户场景下的个性化任务卸载策略研究 | 第39-55页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 多用户场景问题描述 | 第39-40页 |
| 4.3 多用户场景任务卸载模型构建 | 第40-44页 |
| 4.3.1 通信模型 | 第40-41页 |
| 4.3.2 计算任务模型 | 第41页 |
| 4.3.3 个性化的计算任务负载模型 | 第41-44页 |
| 4.4 基于博弈论的多用户任务卸载策略 | 第44-48页 |
| 4.4.1 有益的任务卸载 | 第44-46页 |
| 4.4.2 构建多用户博弈模型 | 第46-47页 |
| 4.4.3 基于分布式的个性化任务调度算法求解纳什均衡 | 第47-48页 |
| 4.5 模拟实验结果与分析 | 第48-54页 |
| 4.5.1 模拟实验参数选择 | 第49-50页 |
| 4.5.2 模拟实验结果与分析 | 第50-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 移动边缘计算仿真实验工具的设计与实现 | 第55-63页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 问题描述 | 第55-56页 |
| 5.3 系统架构 | 第56-58页 |
| 5.3.1 系统功能与结构整体设计 | 第56-57页 |
| 5.3.2 系统详细设计与实现 | 第57-58页 |
| 5.4 系统测试结果与分析 | 第58-62页 |
| 5.4.1 测试实验场景描述 | 第58-60页 |
| 5.4.2 测试结果与分析 | 第60-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |