Cet article propose une méthode de gestion des ressources utilisant le Mobile Edge Computing (MEC) qui utilise la prédiction des mouvements des utilisateurs. MEC est une nouvelle technologie de serveur périphérique distribué. (ESS) Effectuer les tâches utilisateur en temps réel. Dans MEC, ESS est installé de manière distribuée et les utilisateurs doivent décider quel ESS ils utiliser pour effectuer des tâches.
À ce stade, l'utilisateur doit tenir compte de la connectivité de l'ESS. Lorsque la tâche de l'utilisateur est distribuée à plusieurs ESS et que l'utilisateur est connecté pour collecter les résultats du calcul de l'ESS, l'utilisateur ne peut pas collecter la tâche de résultat et l'utilisateur doit à nouveau exécuter la tâche. La perte de connectivité due à la mobilité des utilisateurs est un gros problème.
Par conséquent, cet article utilise le filtre de Kalman pour prédire la mobilité des utilisateurs afin d'estimer la connexion. À l'aide de la prédiction mobile, les utilisateurs peuvent sélectionner l'ES stable pendant la demande de tâche et la collecte de tâches. En utilisant ce procédé, il a été prouvé que le taux de réussite de la collection a été amélioré.
Résultat de la procédure:
Littérature: Lien: https://pan.baidu.com/s/1sCItGIrKO62yY2FU1Zkhsw Code d'extraction: 7nu4
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