面向5G网络的边缘计算迁移策略研究与仿真
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容及研究目标 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究目标 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关技术背景 | 第16-23页 |
| 2.1 5G网络概述 | 第16-17页 |
| 2.1.1 5G的发展 | 第16页 |
| 2.1.2 5G的架构 | 第16-17页 |
| 2.1.3 5G的代表性服务能力 | 第17页 |
| 2.2 MEC概述 | 第17-19页 |
| 2.2.1 MEC概念及目标 | 第17-18页 |
| 2.2.2 MEC的研究内容 | 第18页 |
| 2.2.3 MEC的使用场景 | 第18-19页 |
| 2.3 D2D通信概述 | 第19-20页 |
| 2.3.1 D2D通信的概念和优势 | 第19页 |
| 2.3.2 D2D通信的应用场景 | 第19-20页 |
| 2.3.3 D2D通信的关键技术 | 第20页 |
| 2.4 计算迁移 | 第20-21页 |
| 2.4.1 计算迁移简介 | 第20-21页 |
| 2.4.2 计算迁移分类 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于多属性决策的MEC计算迁移策略 | 第23-43页 |
| 3.1 计算迁移 | 第23-26页 |
| 3.1.1 计算迁移框架 | 第23-24页 |
| 3.1.2 计算迁移流程 | 第24-26页 |
| 3.2 多属性决策 | 第26-27页 |
| 3.2.1 多属性决策概念 | 第26-27页 |
| 3.2.2 多属性决策过程 | 第27页 |
| 3.3 MEC决策模型 | 第27-29页 |
| 3.3.1 经典的多属性决策模型 | 第27-28页 |
| 3.3.2 MEC计算迁移决策模型 | 第28-29页 |
| 3.4 MEC决策模型求解 | 第29-35页 |
| 3.4.1 决策矩阵 | 第29-30页 |
| 3.4.2 标准化矩阵 | 第30-31页 |
| 3.4.3 计算属性权重 | 第31-33页 |
| 3.4.4 效用函数 | 第33-35页 |
| 3.5 MEC计算迁移策略 | 第35-36页 |
| 3.6 MEC迁移策略仿真和结果分析 | 第36-41页 |
| 3.6.1 仿真设计 | 第36-37页 |
| 3.6.2 仿真场景 | 第37-39页 |
| 3.6.3 仿真参数 | 第39页 |
| 3.6.4 仿真结果和分析 | 第39-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于多约束最短路径的D2D计算迁移策略 | 第43-58页 |
| 4.1 最短路径 | 第43-44页 |
| 4.1.1 图的概述 | 第43页 |
| 4.1.2 最短路径 | 第43-44页 |
| 4.2 D2D计算迁移建模 | 第44-46页 |
| 4.2.1 D2D计算迁移问题抽象 | 第44-45页 |
| 4.2.2 D2D计算迁移模型 | 第45-46页 |
| 4.3 D2D计算迁移求解 | 第46-50页 |
| 4.3.1 D2D约束条件 | 第46-47页 |
| 4.3.2 D2D效用函数 | 第47-48页 |
| 4.3.3 最短路径 | 第48-50页 |
| 4.3.4 D2D选点 | 第50页 |
| 4.4 D2D计算迁移策略 | 第50-51页 |
| 4.5 D2D迁移策略仿真和结果分析 | 第51-57页 |
| 4.5.1 仿真设计 | 第51-53页 |
| 4.5.2 仿真参数 | 第53页 |
| 4.5.3 评价指标 | 第53-54页 |
| 4.5.4 仿真结果和分析 | 第54-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 结束语 | 第58-61页 |
| 5.1 论文总结 | 第58-59页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第59页 |
| 5.3 研究生期间工作 | 第59-61页 |
| 5.3.1 发表论文 | 第60页 |
| 5.3.2 参与研究 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第65页 |
