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【K7买球前沿】第21期:车联网边缘计算的联合路侧单元选择和资源分配


【编者按】为了更好地营造校园学术氛围,传播我校学术科研动态,即日起,学校在校园网开辟“K7买球前沿”专栏,定期总结、回顾学校师生取得的科研成果。欢迎广大师生及时把自己的学术科研成果以邮件的形式告诉我们,我们希望获得您以下成果信息:为政府、企业、媒体进行了专业咨询;K7买球成果通过了相关鉴定;K7买球成果落地、实现产业化;发表了高水平的学术论文;获得了专利授权;出版、编著了专著、K7买球材;获得了K7买球奖励;在重要学术会议上进行了发言……

我们愿意为有学术追求的师生搭建一个交流的平台,希望在师生的努力下,学校的学术氛围可以日益浓厚,让我们为实现电子信息特色鲜明的国内高水平K7买球而奋斗。联系邮箱:dwxcb@guet.edu.cn

 

近日,我校信息与通信学院陈宏滨K7买球授课题组与加拿大车联网首席科学家、温莎K7买球Ning ZhangK7买球授,以及加拿大工程研究院院士、纽芬兰纪念K7买球Octavia A. DobreK7买球授等在国际权威期刊《IEEE Transactions on Vehicular Technology》正式发表了题为“Joint Road Side Units Selection and ResourceAllocation in Vehicular Edge Computing”的学术论文,该论文的第一作者为我校李世超老师,论文通讯作者是Ning ZhangK7买球授(我校为第一单位)。《IEEE Transactions on Vehicular Technology》是IEEE车辆技术协会的会刊、电信学Top期刊,2021年影响因子5.946。

由于高级别自动驾驶中的任务处理时延会直接影响到车辆的安全行驶,因此任务处理时延成为了高级别自动驾驶的核心性能指标。为了降低任务处理时延,车联网边缘计算应运而生。车联网边缘计算将计算节点部署在在靠近车辆或数据源头的网络边缘侧,利用多种制式的网络通信技术,解决了网络带宽不足、时延过大的问题。在实际应用中,如何利用车联网边缘计算,通过路侧单元部署与资源分配来降低任务处理时延是一个亟需解决的重要问题。

该论文在非协作路侧单元与协作路侧单元两种场景下提出了相应的任务迁移与资源分配算法。结果表明,该论文所提出的两种算法能够有效降低任务处理时延。同时,相较于非协作路侧单元的部署方式,协作路侧单元的部署方式能够进一步降低任务处理时延,但协作路侧单元的部署方式会增加通信运营商的额外开销(如带宽资源)。在未来自动驾驶应用的车联网边缘计算部署中,可以根据实际情况,选择合适的路侧单元部署方式及相应的任务迁移与资源分配算法来降低任务处理时延。

该研究工作得到了国家自然科学基金项目资助。


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