With the rapid development of vehicular networks, various applications that require high computation resources have emerged. To execute these applications efficiently, vehicular edge computing (VEC) can be employed. VEC offloads the computation tasks to the VEC node, i.e., the road side unit (RSU), which improves vehicular service and reduces energy consumption of the vehicle. However, communication environment is time-varying due to the movement of the vehicle, so that finding the optimal offloading parameters is still an open problem. Therefore, it is necessary to investigate an optimal offloading strategy for effective energy savings in energy-limited vehicles. In this paper, we consider the changes of communication environment due to various speeds of vehicles, which are not considered in previous studies. Then, we jointly optimize the offloading proportion and uplink/computation/downlink bit allocation of multiple vehicles, for the purpose of minimizing the total energy consumption of the vehicles under the delay constraint. Numerical results demonstrate that the proposed energy-efficient offloading strategy significantly reduces the total energy consumption.
차량 네트워크의 급격한 발전과 함께, 많은 계산 리소스를 필요로 하는 다양한 애플리케이션이 등장하였다. 이러한 애플리케이션들을 효율적으로 실행하기 위해, vehicular edge computing (VEC)이 사용될 수 있다. VEC는 계산 작업을 road side unit (RSU)와 같은 VEC 노드로 오프로드하여 차량의 서비스를 개선하고 에너지 소비를 줄인다. 그러나 차량의 움직임으로 인해 통신 환경이 시간에 따라 변화하기 때문에 최적의 오프로딩 파라미터를 찾는 것은 여전히 열린 문제이다. 따라서 에너지가 제한된 차량에서 효과적인 에너지 절약을 위한 최적의 오프로드 전략을 연구할 필요가 있다. 본 논문에서는 이전의 연구에서 고려하지 않은 다양한 속도의 차량들로 인한 통신 환경의 변화를 고려한다. 그런 다음, 지연 제약 조건 하에서 차량의 총 에너지 소비를 최소화하기 위해 각 차량의 오프로드 비율과 업 링크/계산/다운 링크 비트 할당을 공동으로 최적화한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 에너지 효율적 오프로드 전략이 차량의 총 에너지 소비를 크게 줄인다는 것을 보여준다.
