1．目的及意义

近年来，边缘计算作为5G网络发展的重要方向之一正逐步走进人们的视野。移动边缘计算的产生是用来解决集中部署的云计算带来的时延长、网络拥塞等问题，边缘计算与云计算相比，能更好地服务于实时性要求较高和带宽要求较高的业务。边缘计算的本质是在网络边缘为应用提供IT基础设施和能力平台，实现计算、存储等资源和相应的能力从云向网络边缘的延伸。

在实际生活中，有许多时延敏感型业务，如AR/VR业务、车联网自动驾驶、工业控制等，这些对时延需求在30ms以下的应用都需要边缘计算的本地数据处理能力[1]。可见，边缘计算的需求已经呈现。当前，移动边缘计算在国内外各个行业之间蔓延开来。在电信行业中，边缘计算成为5G的关键技术之一，第三代合作伙伴计划(3GPP)在RAN3及SA2两个工作组分别发起移动边缘计算（MEC）相关的技术报告，已经正式接受MEC作为5G架构关键议题[2]。下一代移动通信网络(NGMN)也已经同意将MEC纳入到5G需求和架构中，并指出在网络边缘需要引入一种智能节点，可部分执行核心网功能或者其它功能。IMT-2020(5G)推进组在《5G网络架构设计白皮书》中指出MEC将业务平台下沉到网络边缘，为移动用户就近提供业务计算和数据缓存能力，并实现网络从入管道向信息化服务使能平台的关键跨越，是5G的代表性能力[2]。除此之外，边缘计算的应用不仅仅局限于电信行业，OICT 各领域巨头均已开始布局边缘计算[3]。在互联网云计算（IT）领域，各厂家将云PaaS能力延伸到边缘，为用户提供边缘计算套件[4]。在工业（OT）领域，各厂家依托在用户现场的数据采集处理的已有积累，控制边缘业务数据入口[5]。目前，整个边缘计算产业还处于技术完善期和商业探索期，随着5G和工业互联网的快速发展，将进一步促使边缘计算产业的成熟。

由此可见，移动边缘计算是当下的热点研究方向，对未来的移动通信发展有着重大的影响作用，优化移动边缘计算势在必行。其中，具有一定时延要求的终端设备（UE）一旦全部向移动边缘云卸载，往往导致信道堵塞，时延增大等问题。本设计将根据任务量大小、时延需求等要求提出一种合理的任务卸载方式，降低时延，优化系统。

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2. 研究的基本内容与方案

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2.1设计的基本内容

本设计主要研究如何根据计算任务的异构性，计算量大小、时延需求、UE自身能量与计算性能等因素，提出对应的高能效的任务卸载策略。主要从优化任务卸载策略出发，实现时延的降低，更加合理地实现任务卸载，从而提高边缘计算的速度。主要的工作如下：

Ⅰ.对移动边缘计算技术的研究现状进行分析，对移动边缘计算中任务分割策略和卸载策略进行研究，并对移动边缘计算中所使用的计算卸载算法和模型进行归纳总结；

Ⅱ.针对不同大小的任务设计一种协同任务卸载策略，如果一个UE不能处理该任务，则将此任务卸载到就近的另一个UE中，若就近的UE处理失败，则就将任务卸载到移动边缘计算服务器（C-MEC）中，并根据任务量的大小，设置卸载优先级，从而降低时延，提高效率，避免信道堵塞；

Ⅲ.通过MATLAB实验仿真验证相关算法。

2.2设计的目标