34、基于移动边缘计算的智能物联网：频谱共享与任务卸载优化

基于移动边缘计算的智能物联网：频谱共享与任务卸载优化

1. 背景与挑战

随着物联网设备数量的激增以及计算密集型应用的不断增加，资源分配和任务卸载面临着巨大的挑战。在下一代网络（如 5G）中，新型业务场景（如车联网、增强虚拟现实和工业物联网）对延迟、能源效率等性能提出了更高的要求。

为应对这些挑战，超密集网络（UDNs）应运而生，它由大量的宏基站（MBSs）和小小区基站（SBSs）组成，赋予了 5G 强大的接入能力。同时，边缘计算技术能够为众多设备提供计算服务，有效缩短用户设备（UEs）与数据中心之间的数据传输距离，避免网络拥塞。

然而，在 UDNs 中进行计算卸载时，严重的信道干扰成为了一个关键问题。因此，合作和激励性的频谱管理对于支持 MBS 边缘云和 SBS 边缘云之间的计算卸载至关重要。

2. SDN 架构在超密集网络中的应用

为了实现超密集网络的快速配置和有效管理，软件定义网络（SDN）被认为是一种高效的网络架构。SDN 能够实现灵活的网络控制和管理，其核心思想是将控制功能与数据转发层分离，控制器可以从全局角度感知网络状态。

SDN 技术应用于无线网络后，形成了软件定义无线网络（SDWN），它包括软件定义蜂窝网络、软件定义移动网络、SDN - Wi-Fi 和基于 SDN 的超密集网络。SDWN 架构通常分为三个平面：
- 应用平面 ：服务提供商可以在该平面开发各种应用，满足用户的不同需求，如网络流量控制、负载均衡、能源控制等。
- 控制平面 ：负责流表控制、策略分发和获取全网信息。它将应用平面的需求转化为基础设施平