张志才，张熠宁，付 芳

(1. 山西大学 物理电子工程学院，山西 太原 030006；2. 北京邮电大学 信息与通信工程学院，北京 100876)

0 引 言

车联网实时视频流直播服务面对两个挑战：一是路边单元覆盖范围的有限性与车辆视频业务QoS保障的严苛之间的矛盾[1]. 由于电磁波在传播过程的衰减特性，每一个路边单元对车辆用户的下行发送功率在远距离传输后会变得很弱，路边单元的覆盖范围有限，然而，接收端信噪比低不利于视频业务QoS保障. 二是按照高峰时段来部署固定数目雾计算节点导致在车流量小的时段里大部分计算资源被浪费了. 城市车流量在高峰时段(工作日的早7点～8点和下午4点～5点)是低谷时段(工作日的早1点～4点，周六的早2点～4点和周日的早3点～5点)的5倍～8倍[2].

为了应对这些挑战，学术界将公交车作为雾计算节点，随着车流量大小而动态部署雾计算节点，不仅能避免计算资源的浪费，而且能增大车联网的覆盖范围. 车联网中将车辆作为雾计算结点已经有了一些研究成果. 文献[3]针对车辆自组织网(Ad Hoc)场景，提出了一种基于遗传算法的计算任务卸载方案，实现了计算任务执行时间和能量消耗的最小化. 文献[4]针对高速公路车辆雾计算网络场景，提出一种能量效率动态计算卸载和资源分配方案以提高能效和降低时延. 文献[5]针对停车场车辆雾计算网络场景，提出一种智慧泊车的新方法，将已停好的车辆作为雾计算节点来引导正在行驶的车辆尽……