为解决车载自组织网络(Vehicle Ad Hoc Neteorks,VANETs)中基础设施建设的不足以及路侧单元(Roadside Uints,RSUs)通信范围受限的问题,提出停车边缘计算的思想,把拥有大量闲置计算资源的路边停放车辆组织成停车簇,令停车簇充当天然边缘计算节点,在RSUs或边缘计算服务器缺失情况下,及时执行周围移动车辆的卸载任务.分析了任务的完成时间,为最大化成功完成的任务数量,设计改进的SAC(Sampling-and-Classification,SAC)算法实现执行任务的停放车辆选择和资源的分配.基于真实城市道路停车调查的模拟实验结果证明,与其他几种任务调度策略相比,本文所提策略具有较高的任务完成率和卸载率.
VANETs(vehicular ad hoc networks)具有节点高速移动、网络间歇性连通和拓扑高度动态变化等特点.要分发的数据很难被维持在目标区域的道路上,不能持续为行驶经过的车辆提供服务.鉴于城市区域道路两旁长时间拥有大量停放车辆这一事实,提出了VANETs中基于停放车辆辅助的数据分发策略PADD(parked-vehicle assisted data dissemination).PADD按照簇的结构对目标区域内的路边停放车辆进行管理,将要分发的数据从数据源路由到目标区域合适的停车簇,并采用订阅/发布机制在停车簇一跳范围内实现数据分发.理论分析证明了停放车辆辅助的有效性;基于真实城市地图和交通数据的模拟实验结果表明:与现有的几种数据分发算法相比,PADD能以较低的网络负载和较小的传输延迟获得较高的数据传输成功率.