2、雾计算与RSU优化及表情包分析研究

雾计算与RSU优化及表情包分析研究

雾计算与RSU优化

在当今数字化时代，物联网（IoT）被大量组织和企业采用，对海量数据快速访问的需求不断增加。大数据的特征通常从三个维度来描述：体量、速度和多样性。然而，像智能交通、智慧城市和智能电网等物联网应用本质上是分布式的，因此需要在大数据特征中加入第四个维度——地理分布。

将所有操作外包给云会导致延迟和网络拥塞，影响云的性能。因此，需要一个分布式智能平台来管理边缘的分布式计算、网络和存储资源，这就是“雾计算”的概念。雾计算从边缘延伸到云，以地理分布式的方式运作，形成了“物 - 雾 - 云”三层架构模型。雾计算的理想应用场景包括农业、风能、监控和智慧城市等，这里主要考虑智慧城市应用。

智能交通系统（ITS）旨在利用技术改善交通状况，拯救生命、节省资金，提高交通安全和出行时间。其主要目标是提供驾驶舒适性，减少道路事故造成的致命和经济损失。相关系统包括交通管理、先进车辆控制与安全、应急管理、铁路道口安全和电子支付等。

在车辆网络中，车辆到车辆（V2V）和车辆到基础设施（V2I）是两种主要的通信架构。路边单元（RSU）是位于路边的计算设备，为过往车辆提供连接支持。RSU的能力可以改善车辆网络的路由，较高的天线高度增加了V2I通信的范围和可靠性，在处理紧急消息时，这些特性对于通过负载均衡避免网络拥塞非常重要。

为了优化智能交通系统中RSU的使用，提出了ARP算法。该算法的目标是最小化使用的RSU数量，同时确保每个车道都有RSU覆盖。具体步骤如下：
1. 输入车道数量“m”。
2. 输入“m”个二进制代码，“0”表示该车道没有RSU，“1”表示有RSU。
3. 考虑车道数量、长度