算法仿真–基于用户移动预测的移动边缘计算资源管理

本文提出了一种资源管理方法使用用户移动预测的移动边缘计算(MEC)。MEC是一种分布式边缘服务器的新技术。(ESS)实时执行用户的任务。在MEC,ESS是分布式安装的,用户必须决定哪个ESS他们用来执行任务。

此时,用户必须考虑ESS的连接性。当用户的任务是分布式进行多个ESS,并连接当用户收集ESS的计算结果,用户无法收集结果任务和用户必须再次执行任务。连接由于用户的移动性造成的损失是一个大问题。

因此,这本文用卡尔曼滤波预测用户迁移率进行估计连接。使用移动预测,用户可以选择任务请求和任务收集期间的稳定ES。通过使用这个过程中,已经证明了采集的成功率结果有所改善。

程序结果:

文献资料:链接: https://pan.baidu.com/s/1sCItGIrKO62yY2FU1Zkhsw 提取码: 7nu4

程序:http://t.cn/AiCFxze9

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