WEKO3
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車両のエッジコンピューティングにおけるネットワークリソースの最適化手法
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名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
A456 (2.5 MB)
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A456_summary (466.9 kB)
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Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||
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公開日 | 2020-12-15 | |||||
タイトル | ||||||
言語 | en | |||||
タイトル | Network Resource Optimization in Emerging Vehicular Edge Computing | |||||
タイトル | ||||||
言語 | ja | |||||
タイトル | 車両のエッジコンピューティングにおけるネットワークリソースの最適化手法 | |||||
言語 | ||||||
言語 | eng | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_db06 | |||||
資源タイプ | doctoral thesis | |||||
ID登録 | ||||||
ID登録 | 10.15118/00010336 | |||||
ID登録タイプ | JaLC | |||||
アクセス権 | ||||||
アクセス権 | open access | |||||
アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||
著者 |
ポン, シーティン
× ポン, シーティン |
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抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | 車両インターネット(IoV)の発展伴い、インテリジェント交通サービスやインフォテインメントサービスなど、多くのIoVサービスが人々の生活に浸透してきている。IoVの出現は、ドライバーに革新的で便利なサービスを提供するが、大規模なデータ処理には不向きである。従来のIPネットワークとは異なり、車両ネットワークの無線リンクは低品質かつ切れやすいため、タスク処理のためにクラウドへ大量のデータ伝送をすることは現実的でない。車両エッジコンピューティングネットワーク(VECN)は、これらのタスクを車両に近いエッジノードにオフロードすることにより、高速にタスク処理をする有望な方法である。VECNアーキテクチャには2つの難点がある。1つは、車両エッジノードのコンピューティングリソースが限られているため、軽量なアルゴリズムの開発が必要である。 もう1つは、一部のエッジノードと車両が同じパーティーに属していないことがあるため、合理的な資源割当が必要である。本論文では、まず、機械学習のブロードラーニングを用いて車両エッジコンピューティングネットワークにおける軽量トラフィック分析システムを提案する。そしてVECNでの公平なリソース割り当て問題を解決するため、マルチ属性に基づくダブルオークションメカニズムを設計する。次に、VECNシナリオでユーザーのダイナミクスを満たすオンラインオークションメカニズムを提案する。このメカニズムは、買いユーザーと売りユーザーのマッチングを構築するときに非価格属性も考慮する。最後に、提案されたスキームを検証するためにシミュレーション実験ならびに実機実験を行った。 | |||||
言語 | ja | |||||
抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | With the development of the Internet of Vehicles (IoV), more and more vehicular services are coming to people’s daily life, including intelligent transportation services and infotainment services. While the emergence of numerous services could provide innovative and convenient services for drivers, how to process large-scale data effectively still needs in-depth research in the IoV scenario. Different from traditional networks, the vehicular network has poor-quality wireless links which may lead to poor communication quality. Therefore, moving data to the cloud for processing is not feasible in the vehicular network. Vehicular edge computing network (VECN) is a promising way to provide fast task processing services for vehicles by offloading these tasks to edge nodes close to vehicles. There are two challenges in the VECN architecture: one is that vehicular edge nodes always have limited computing resources. Therefore, lightweight algorithms need to be deployed to promote the development of VECN. And the other is that some edge nodes and vehicles do not belong to the same party. Therefore, how to conduct fair trade between them for providing reasonable resource allocation is an important issue. In this dissertation, we firstly propose the broad learning based lightweight traffic analysis system in the vehicular edge computing network. Secondly, a multi-attribute based double auction mechanism is designed to solve the problems of fair resource allocation in the VECN. Then we propose an online auction mechanism to satisfy the dynamics of users in the VECN scenario, which also considers the non-price attributes when constructing the matching between buyers and sellers. Finally, we conduct multiple experiments to verify the proposed schemes. | |||||
言語 | en | |||||
学位授与機関 | ||||||
学位授与機関識別子Scheme | kakenhi | |||||
学位授与機関識別子 | 10103 | |||||
言語 | ja | |||||
学位授与機関名 | 室蘭工業大学 | |||||
言語 | en | |||||
学位授与機関名 | Muroran Institute of Technology | |||||
学位名 | ||||||
言語 | ja | |||||
学位名 | 博士(工学) | |||||
学位の種別 | ||||||
ja | ||||||
課程博士 | ||||||
学位授与番号 | ||||||
学位授与番号 | 甲第456号 | |||||
報告番号 | ||||||
ja | ||||||
甲第456号 | ||||||
学位記番号 | ||||||
ja | ||||||
博甲第456号 | ||||||
研究科・専攻 | ||||||
ja | ||||||
工学専攻 | ||||||
学位授与年月日 | ||||||
学位授与年月日 | 2020-09-24 | |||||
日本十進分類法 | ||||||
主題Scheme | NDC | |||||
主題 | 007 | |||||
著者版フラグ | ||||||
出版タイプ | VoR | |||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
フォーマット | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | application/pdf |