报告题目：软件定义异构车联网的高效数据分发研究

报 告 人：肖颗

内容摘要：

面向车联网海量数据传输需求，针对车辆节点高移动性、路网拓扑高动态性以及网络资源高异构性带来的挑战，融合软件定义车联网架构与雾计算服务模式，基于网络编码与车载缓存关键技术，提出了车-云（V2C）/车-雾（V2F）/车-车（V2V）协同服务的系统架构与调度算法，旨在实现了异构车联网环境中的高效数据分发。具体地说，首先，提出了软件定义车联网与雾计算融合的高效数据分发系统架构。其次，定义了以最小化服务延迟为目标的Fog Assisted Cooperative Service (FACS) 问题。进一步，通过在多项式时间内将最小团覆盖（MCC）问题规约为FACS，证明了FACS为NP-难。在此基础上，提出了基于网络编码与车载缓存协同的团搜索（Clique Searching based Scheduling，CSS）算法。同时，通过算法复杂度分析，讨论了CSS的可行性。最后，基于不同地点、不同时刻的真实车辆轨迹建立了仿真模型，通过全方位的实验结果分析，验证了所提系统框架及算法可显著提高无线资源利用率、降低服务时延、提高数据服务率。

报告人简介:

报告时间：2020年6月29日（周一）下午16:00-17:00

腾讯会议ID: 924 962 368

会议直播: https://meeting.tencent.com/l/UVy2Q9EfOu5i

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