Computation Offloading and Content Caching Delivery in Vehicular Edge Computing: A Survey

车联网边缘计算的计算卸载和内容缓存的综述

主要看的是内容缓存部分

标题

数据可以在RSU、边缘服务器以及车辆本地中进行存储。

车辆之间同样能够进行内容存储的共享。

困难

车辆之间连接性的高可变性
车辆之间连接网络的快速变化

• 这对于数据的准确性和安全性造成了影响

Homogeneous Edge Nodes （同构边缘结点）

• Non-cooperative caching
  非合作缓存：每个节点独立于其他同构节点的缓存和分发内容。

• Cooperative caching
  在协同缓存机制中：同一类边缘设备采用多种策略进行内容存储与分发。

一些思考：节点在发起请求获取内容时，是否会因为服务器和其他车辆发送无效或冗余的信息而导致传播速度减缓？或者是否存在通过RSU或边缘服务器实现内容缓存的转接机制？

Heterogenous Edge Nodes（异构边缘结点）

在异构缓存中，各种边缘节点之间的协作数据缓存和传递是必不可少的

一些可能方法
1.博弈论：
对于某个车辆提出的内容请求，是否附近的车辆或者服务器可以合作或者竞争地共同交付内容，达到更低的消耗
相关论文：A game theoretic approach to parked vehicle assisted content delivery in vehicular adhoc networks
2.图论
提出了一种两层边缘计算架构，该架构构造了一个接触图来进行内容放置，并使用基于树的启发式方法进行求解。同时，采用近似方法对冲突图进行求解，实现车辆间的协同内容共享
论文：Toward efficient content delivery for automated driving services: An edge
computing solution
基于来自车辆的周期性位置报告，边缘服务器构建一个代表车辆之间链接的联系图，用于内容放置解决方案[35]。与内容的紧急程度成比例的有实质性增益的车辆在时段上有优先播放的优先权
论文：V ehicular edge computing via deep reinforcement learning
提出了基于图论调度的V2V通信mmWave数据共享算法。通过顶点加权函数表示每次传输的优先级，将高优先级的传输分配给离交叉口最远的车辆，将低优先级的传输分配给离交叉口较近的数据，即最大距离调度。这是因为交叉路口周围车辆密度高的情况是重叠的。利用冲突规则近似方法解决光束间的干涉问题有助于提高空间重用性，但在交叉处可能存在冗余数据。结果表明，在较大的地理区域内，数据是可以共享的
论文：Concurrent trans-mission scheduling for perceptual data sharing in mmwave vehicular networks
3.区块链
用于保护数据隐私

挑战

• Time-variant and Space-related Vehicular Data

  • Time-varying vehicle networks alongside unstable data link communications

  • Vehicle Cooperation