1.一种基于CDN和MEC的车联网移动性管理方法，在CDN和MEC整合框架下进行车辆移动管理时，采用资源最优原则确定与RSU的连接，通过该连接处理车辆产生的任务，其特征在于，所述资源最优原则包括：

如果车辆进行RSU间的切换，采用开销选择的动态信道分配算法确定切换位置，根据所述切换位置计算车辆切换最优时间；

采用开销选择的动态信道分配算法确定切换位置的过程包括：步骤1：获取车俩的位置、V‑UEi的天线高度hi、RSUj的天线高度hj、车辆的速度v、总的卸载决策Oi，j以及最大迭代次数Idd；将获取的信息输入到动态信道分配算法模型中；

步骤2：将车辆的的位置转化为矩阵，得到初始化权值矩阵(X，Y)；

步骤3：V‑UE连接到RSU，并报告未定期使用信道的开销；

步骤4：若多用户同时改变信道，则RSU通过信道分配 改变信道；求取车辆进行移动性管理时的总开销，并根据总开销的最小值来选择最优、次最优、次优的三个路边单元RSU；

th

步骤5：V‑UE实时上报其位置信息(X，Y)和功率损耗门限P ；再根据TCS计算出的切换位置(Xi，j，Yi，j)求切换到最优、次最优、次优的三个路边单元RSU的时间，如果能使 和 最*

小，此RSU性能最优，且最优切换时间为车辆进行移动性管理时的总开销包括：步骤1：根据车辆迁移过程确定虚拟机vmk占用存储的大小 迁移期间的内存脏页率 虚拟机vmk所处的数据中心的网络带宽为Wk，迁移过程的迭代次数为n；

步骤2：CDN网络下，在边缘云和中心云之间部署有消息中间件，V‑UE向边缘服务器发送请求时，边缘服务器会通过消息中间件将服务请求同步到中心服务器；其进行迁移同步的时间为

步骤3：令 根据迁移过程中的数据以及迁移同步的时间求取迁移的时间和迁移能耗

步骤4：求取总时延 和总能耗

步骤5：结合总时延和总能耗计算总开销如果车辆虚拟机进行迁移，采用基于RSU调度的合作博弈算法确定MEC分配给车辆的计算资源，并求出计算资源的最优价格；

其中，CDN表示内容分发网络，MEC表示边缘计算，RSU表示路边单元，表示信道，表示总时延和总能耗的加权和， 表示总时延， 表示能耗的权重因子，ai，j，l表示信道分配选择，TCS表示调度系统， 表示最优切换时间，α表示内存脏页率网络带宽的比值。

2.根据权利要求1所述的一种基于CDN和MEC的车联网移动性管理方法，其特征在于，所述CDN和MEC整合框架包括：车载云、路边单元云以及中心云三层结构；

车载云的设置包括：在一组合作的车辆中，通过车辆到车辆之间的通信建立的本地云；

路边单元云的设置包括：在一组相邻的RSU之间建立的本地云，并且通过车辆到基础设施之间的通信访问路边单元云；

中心云的处理过程包括：中心云将存储模块和数据进行同步，路边单元云中的数据通过消息中间件实时传输到中心云；当用户请求被调度至另一个没有此车辆信息的路边云时，此路边云从中心云获取数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于CDN和MEC的车联网移动性管理方法，其特征在于，在MEC整合框架下进行车辆移动管理之前，还包括车辆进行RSU间切换与迁移之间进行选择的步骤，包括：

车辆v1启动进入RSU‑1覆盖范围时，v1向TCS发送请求调度到距离该车辆最近的RSU，即RSU‑1，此时不进行数据迁移也不进行RSU间切换；

车辆v1从RSU‑1的覆盖范围驶入RSU‑2的覆盖范围时，进行RSU间的切换；

车辆v1驶出RSU‑2的覆盖范围时，数据通过消息中间件上传到中心云，中心云直接给车辆v1提供服务，此时不进行数据迁移也不进行RSU间的切换；

当车辆v1驶入RSU‑3的覆盖范围时，RSU‑3没有车辆信息，此时从中心云迁移数据；

其中，RSU‑1表示路边单元1，RSU‑2表示路边单元2，RSU‑3表示路边单元3，TCS表示调度系统。

4.根据权利要求1所述的一种基于CDN和MEC的车联网移动性管理方法，其特征在于，车辆进行RSU间的切换包括：

th

步骤1：根据CDN和MEC整合框架确定计算任务Ai，j＝{di，j，ci，j，T }；

步骤2：当输入的数据通过RSU传输到MEC服务器时，在RSU与MEC之间的费用可忽略；当V‑UEs通过信道l接入到RSU时，根据这条信道的传输功率和路径损耗计算上行传输速率Ri，j，t；

步骤3：确定信道分配选择ai，j，l，根据ai，j，l和Ri，j，l计算V‑UEs总的上行传输速率Ri，j；

步骤4：根据计算任务总上行传输速率求取边缘计算的总时间 和总能耗th

其中，di，j表示输入数据的大小，ci，j表示任务执行时所需的CPU周期数，T 表示最大的延迟容限；V‑UEs表示车辆用户，ai，j，l＝1表示信道l被分配给RSUj中的V‑UEi去卸载任务，ai，j，l＝0表示信道l不进行卸载任务。

5.根据权利要求1所述的一种基于CDN和MEC的车联网移动性管理方法，其特征在于，确定最优切换时间 的过程包括：

步骤1：用Nagel‑Shreckenberg CA离散模型进行交通仿真，获得V‑UE接收信号信噪比SNR；

步骤2：将V‑UE从相邻RSU接收到的SNR相等的位置定义为切换的参考位置；其中RSUj1和RSUj2的坐标分别为(Xj1，Yj1)，(Xj2，Yj2)；

步骤3：根据RSUj1和RSUj2的坐标求出V‑UEi的切换参考位置坐标(Xh1，Yh1)；

th

步骤4：若未找到与SNR相等的位置，则设置一个功率损耗门限P ，根据功率损耗门限求出V‑UEi的切换参考位置(Xh2，Yh2)；

步骤5：根据(Xh1，Yh1)和(Xh2，Yh2)，求V‑UEi在RSUj覆盖范围内的最终切换位置坐标(Xi，j，Yi，j)，其表达式为：

(Xi，j，Yi，j)＝min[(Xh1，Yh1)，(Xh2，Yh2)]步骤6：根据V‑UE发送信号到达两个RSU的时间差确定V‑UE的当前位置(X，Y)；

步骤7：V‑UEi从当前位置到达切换位置的时间为：其中，Nagel‑Shreckenberg CA表示交通仿真的离散模型，V‑UE表示车辆用户，v表示车辆的速度，SNR表示信噪比， 表示从当前位置到达切换位置的时间。

6.根据权利要求1所述的一种基于CDN和MEC的车联网移动性管理方法，其特征在于，计算车辆进行移动性管理时的总开销的公式包括：迁移时间的表达式为：

迁移能耗的表达式为：

其中，β和γ是模型需要训练的参数， 表示迁移数据量；

总时延包括传输时延、在MEC服务器上的计算时延、切换时延和迁移时延，则总时延的表达式为：

总能耗包括传输能耗和迁移能耗，其表达式为：总时延和总能耗的加权和为：

令 则

其中，α表示内存脏页率网络带宽的比值， 表示边缘计算的总时间， 表示当前位置到达切换位置的时间， 表示迁移的时间， 表示边缘计算的能耗， 表示迁移能耗，表示时延的权重因子， 表示总时延， 表示能耗的权重因子， 表示总能耗。

7.根据权利要求1所述的一种基于CDN和MEC的车联网移动性管理方法，其特征在于，根据车辆的发射功率、内存脏页率网络带宽的比值以及信道分配选择ai，j，l计算最小总开销，最小总开销的表达式为：

max

C3:0≤pi，j，l≤p

其中，约束条件C1和C2分别是对总时延和总能耗的约束；C3表示对传输功率的限制；C4表示V‑UE分配一个信道；C5表示信道分配为二进制变量，di，j表示输入数据的大小，ci，j表示th

任务执行时所需的CPU周期数，T 表示最大的延迟容限，L表示车辆的数量，M表示路边单元的数量，K表示虚拟机的数量，Uj表示路边单元j内的车辆数， 表示车辆i在RSUj的MEC服max

务器的CPU周期频率，Ri，j表示总的上行传输速率，γ表示模型训练参数，E 表示系统最大max

容忍的能耗开销，P 表示表示最大发射功率。

8.根据权利要求1所述的一种基于CDN和MEC的车联网移动性管理方法，其特征在于，采用基于RSU调度的合作博弈算法确定MEC分配给车辆的计算资源的过程包括：将VM迁移分解成三个过程：是否迁移；分配了多少MEC资源；这些资源的最佳价格；

在第一阶段EN通过联合计算和通信资源来决定是否迁移特定的VM，对于VM迁移过程，其中一个决策标准是时延，当V‑UE从ENj移动到ENs时，时延间隔ΔT为：ΔT＝N‑M，ΔT＞δ(δ＞0)其中，N表示没进行迁移时程序运行的总时间，M表示迁移时程序运行的总时间；δ表示安全迁移的时间缓冲间隙，满足ΔT＞δ(δ＞0)时，ENj将vmk从源物理机迁移到目标物理机；

在第二阶段，根据EN的报价计算迁移与未迁移的收益；

在合作过程中，每个vmk都是提议者，V‑UEi是响应者，它们相互交互以进行VM迁移，此时，提议者提供价格为vmk迁移，其中包括无迁移和迁移两种情况；在进行最优价格确定时，采用Q学习并多次迭代收益，当得到最大收益时，此时为计算资源的最优价格；

第三阶段，EN学习V‑UE的行为和以在线的方式调整其价格策略；每个EN通过无模型深度学习算法调整其价格策略分布，并通过观察V‑UE的反应；

DQN包括三个关键因素，分别是状态，行为和奖励函数；空间状态的表达式为：行为空间是价格策略数，其表达示为：A＝{a＝(a0，...，ax，...，aX)||ax∈(0，1，...，amax)}其中，a0表示不进行迁移的价格策略数，ax表示迁移时的价格策略数，amax表示不迁移或迁移时的最大价格策略数；

奖励函数是V‑UE接收EN提供价格的收益；根据价格策略数求出效用函数A效用以及成本函数B成本；

则奖励函数的表达式为：R奖励＝A效用‑B成本。

9.根据权利要求8所述的一种基于CDN和MEC的车联网移动性管理方法，其特征在于，无迁移和迁移两种情况包括：

无迁移时：V‑UE的收入与程序运行时间成反比，成本与输入数据的大小成正比，而无迁移时会有额外的延迟，因此其收益函数如下：U收益＝U收入‑U成本

ω＝max((τ‑N)，0)*(di，j(t1)+di，j(t2))迁移时的收入与成本函数定义如下：ω＝max((τ‑N)，0)*(di，j(t1)+di，j(t2))ω

其中， 是ENj在t时刻的报价，x为V‑UE收到效益的控制因子，x 表示车辆用户收到效益的控制参数，τ为程序超时时间， 是额外的延迟因子， 表示迁移数据量。