融合通信与边缘计算协同作用如何？

一、通信与边缘计算概述

1、通信技术发展

通信技术的发展历程是一个不断创新和完善的过程，其关键节点如下：

• 1835年 ：莫尔斯发明电报，标志着近代通信的开端。
• 1876年 ：贝尔发明电话机，开启了语音通信的新纪元。
• 1886年 ：马可尼发明无线电报机，实现了无线通信的重大突破。
• 20世纪30年代 ：控制论和信息论等理论的形成，为现代通信技术奠定了理论基础。
• 20世纪80年代 ：移动无线通信、多媒体技术和数字电视等多种通信技术的出现，标志着通信技术进入全面发展阶段。
• 近年来 ：以计算机为核心的ICT技术快速发展，推动通信技术向更智能化、网络化的方向演进。

这些里程碑式的进展共同塑造了现代通信技术的基础框架和发展方向，为后续的技术创新和应用场景扩展奠定了坚实基础。

2、边缘计算定义

边缘计算是一种革新性的分布式计算范式，旨在应对物联网时代日益增长的数据处理需求。它通过将计算资源部署在网络边缘，靠近数据源头的位置，实现了更高效、更安全的数据处理和传输。这种设计理念不仅能够显著降低网络延迟，还能有效减轻带宽压力，同时增强数据隐私保护。
边缘计算的核心理念在于将部分计算任务从集中式数据中心转移至网络边缘，使数据能够在本地设备或附近节点进行初步处理，从而实现更快的响应速度和更高的整体系统性能。这种分布式架构为未来的智能应用提供了强大的技术支持，尤其适用于需要实时处理大量数据的场景。

3、融合背景

通信与边缘计算的融合是当今信息技术领域的热门话题，其背后蕴含着巨大的发展潜力和广阔的市场前景。随着数字经济的蓬勃发展，边缘计算作为支撑数字经济增长的重要基础设施，正在受到越来越多的关注。
根据Gartner和IDC等专业机构的预测，未来数字经济时代将呈现出以下趋势：

• 数据产生位置变化 ：75%的企业级数据将在边缘产生。
• 业务部署趋势 ：90%的企业业务将部署在边缘。
• 投资增长对比 ：未来五年对边缘算力的投资增长将远快于对数据中心的投资增长。
• 市场份额预期 ：预计到2025年，全球边缘计算的算力支出将占总体计算支出的24.9%，较2025年的14.4%有显著提升。

这些数据充分说明了边缘计算在未来数字经济中的重要地位和巨大潜力。
在全球范围内，边缘计算已成为产业数字化转型的关键技术。以美国和欧洲为代表的发达国家和地区纷纷将边缘计算列为国家战略的重要组成部分，积极推进相关技术的研发和应用部署。在中国，政府也高度重视边缘计算的发展，先后出台了多项相关政策文件，如《“十四五”信息通信行业发展规划》和《数字中国建设整体布局规划》，旨在推动边缘计算基础设施建设和特定场景下的应用能力提升。
值得注意的是，“边缘计算+”概念的提出为产业落地注入了新的动力。这一概念强调将5G、AI、音视频、区块链等各类ICT技术与边缘计算相结合，形成如MEC（Multi-access Edge Computing，多接入边缘计算）、边缘AI等融合化技术，以满足不同行业场景的差异化需求。这种融合不仅能更好地服务于产业数字化、网络化、智能化转型，还为边缘计算市场的快速增长提供了强大支撑。
根据亿欧智库的调研数据，中国边缘计算市场规模呈现爆发式增长态势：
预计2021年至2025年间，中国边缘计算市场规模的年复合增长率将达到46.81%，到2025年整体规模有望达到1987.68亿元。
这一数据充分体现了边缘计算在中国市场的巨大发展潜力。
在实际应用层面，边缘计算已经开始渗透到多个行业，如能源、交通、金融等。这些行业的数字化转型需求为边缘计算创造了广阔的市场空间。例如，在智慧石油场景中，利用MEC的接入能力可以支持现场级的人员行为检测等业务，有效保障石油开采过程中的人员设备安全。而在无人商超场景中，边缘AI技术提供的智能化数据处理能力能够满足货品监测等多个无人零售核心业务需求。
这些成功案例展示了边缘计算在不同行业中的应用价值，同时也凸显了通信与边缘计算融合的重要性。通过将计算能力下沉到网络边缘，不仅可以大幅减少数据传输量，还能显著降低时延，提高系统的整体性能和可靠性。这种融合架构为各行业的数字化转型提供了强有力的技术支撑，推动了新兴产业的快速发展。

二、融合架构设计

1、网络架构

在融合通信与边缘计算的架构设计中，网络架构扮演着至关重要的角色。为了充分发挥边缘计算的优势，同时保持传统通信网络的可靠性，研究人员提出了多层次、分布式的网络架构设计方案。这种架构充分利用了边缘计算的特点，将计算和存储能力推向网络边缘，实现了低延迟、高带宽和实时数据处理的目标。
典型的融合网络架构主要包括三个关键层级：

1. 边缘层 ：部署在数据源附近的边缘设备和边缘网关，负责数据的初步处理和过滤。
2. 汇聚层 ：边缘服务器和小型数据中心，提供更复杂的计算和存储服务。
3. 核心层 ：传统的云数据中心，负责全局的数据分析和决策支持。

这种多层次架构的设计思路源于对传统云计算模型的改进。通过将计算能力下沉到网络边缘，可以显著降低数据传输的延迟，同时减轻核心网络的负担。特别是在5G网络环境下，这种架构能够充分利用5G的大带宽、低延迟特性，为边缘计算提供更加稳定、高效的网络支持。
在实际应用中，这种网络架构已经展现出显著的优势。例如，在智能制造场景中，边缘设备可以实时处理生产线上的数据，实现快速响应和决策。同时，汇聚层的边缘服务器可以对多个生产线的数据进行汇总分析，提供更高级别的决策支持。这种架构不仅提高了生产效率，还实现了对生产过程的精细化管控。
然而，这种网络架构也面临着一些挑战，主要包括：

• 资源管理 ：如何有效地管理和分配分布在不同层级的计算和存储资源。
• 安全与隐私 ：如何在数据传输和处理过程中保证信息安全和用户隐私。
• 标准化与互操作性 ：如何实现不同厂商和平台之间的兼容性。

为了解决这些问题，研究人员正在积极探索新的技术方案。例如，通过引入人工智能和机器学习算法，可以实现更智能的资源调度和优化。同时，也在积极推动相关标准的制定，以促进不同系统之间的互操作性。
未来，随着5G、物联网和人工智能等技术的不断发展，这种融合网络架构有望进一步完善，为各行业的数字化转型提供更加强大和灵活的技术支持。

2、计算资源分布

在融合通信与边缘计算的架构设计中，计算资源的分布是一个关键问题。为了实现最优的资源利用和系统性能，研究人员提出了基于云、网、边深度融合的算力网络方案。这种方案旨在解决边缘计算与云计算之间的协同问题，实现资源利用的最优化。
在这种架构中，计算资源被分布在不同的层级：

层级	功能
边缘层	承担初步数据处理和过滤的任务
汇聚层	提供更复杂的计算和存储服务
核心层	负责全局数据分析和决策支持

这种多层次的架构设计允许根据不同类型的应用和服务需求，灵活地分配和调度计算资源。例如，对于需要低延迟响应的服务，可以将其部署在边缘层；而对于需要大规模数据处理和分析的任务，则可以放在核心层。
在实际应用中，这种架构已经展现出了显著的优势。以AI类应用为例，研究人员开发了一个典型实施系统，能够有效应对未来业务对计算、存储、网络甚至算法资源的多级部署以及在各级节点之间的灵活调度。这种系统设计充分利用了边缘计算的优势，同时保持了云计算的灵活性和可扩展性。
然而，这种计算资源分布方式也面临一些挑战，主要集中在资源管理和安全与隐私保护等方面。为了克服这些障碍，研究人员正在探索新的技术方案，如引入人工智能和机器学习算法来实现更智能的资源调度和优化。同时，也在积极推动相关标准的制定，以促进不同系统之间的互操作性。
这种基于云、网、边深度融合的算力网络方案为未来通信与边缘计算的融合发展提供了新的思路和技术支持，有望推动整个行业的技术创新和应用拓展。

3、数据流处理

在融合通信与边缘计算的架构设计中，数据流处理是一个关键环节。为了应对海量数据的实时处理需求，研究人员提出了多种创新的方法和系统。这些方法充分利用边缘计算的优势，实现了更高效、更实时的数据处理机制。

异构融合组网设备数据传输方法

一种值得关注的方法是基于边缘计算的异构融合组网设备数据传输方法。这种方法通过边缘计算节点计算从数据发送方至数据接收方的最优传输路径，确保了异构融合组网设备数据传输的高效及最终到达，降低了数据丢失的概率。
具体而言，该方法的工作流程包括以下几个关键步骤：

1. 地址信息获取 ：获取待传输的数据中数据发送方的地址信息以及数据接收方的地址信息。
2. 最优传输路径计算 ：利用边缘计算节点计算从数据发送方至数据接收方的最优传输路径。
3. 数据发送 ：数据发送方基于确定的最优传输路径对所述待传输的数据进行发送。

这种方法的一个显著特点是其加密机制。通过对待传输的数据进行加密，特别是采用混沌系统的函数生成混沌序列，再应用所述混沌序列生成掩盖数组的方式，大大增强了数据传输的安全性。

双层的多云中心协同范式

另一个值得关注的研究方向是由陈旭等人提出的双层的多云中心协同范式。这种方法利用上层云中心和边缘云协同工作，进行有效的移动复杂计算。在这个范式中，终端设备（如摄像头）收集图像、视频等数据，并将其压缩后发送给边缘节点。边缘节点运行轻量级的物体检测算法，挑选出不能检测的图像或置信度较低的检测结果发送到云端。云端对数据进行全面的计算、处理，同时整合边缘节点的数据，更新在边缘节点的算法模型。
这种设计的优势在于：

• 实现了计算任务的有效分解和分配
• 减少了不必要的数据传输
• 提高了整体系统的处理效率和响应速度

此外，这种方法还特别适合基于无线终端的应用场景，因为其部署简单，能够适应各种复杂的网络环境。
这些研究成果展示了融合通信与边缘计算在数据流处理方面的创新思维和技术实力。通过将计算能力下沉到网络边缘，这些方法不仅解决了传统云计算模型面临的延迟和带宽瓶颈问题，还为大规模数据处理提供了更灵活、更高效的解决方案。这为未来智能城市的建设、工业物联网的发展以及各种需要实时数据处理的场景提供了强有力的技术支持。

三、协同优化策略

1、任务卸载决策

在融合通信与边缘计算的协同优化策略中，任务卸载决策是一个关键环节。为了实现高效的卸载决策，研究人员提出了多种创新方法。其中，基于改进粒子群算法的深度神经网络卸载策略尤为引人注目。
这种方法通过优化DNN任务在云端和边缘节点间的卸载决策，最小化系统总延迟和能耗。具体来说，研究人员对标准PSO算法进行了改进，提高了其收敛速度和全局寻优能力，并设计了相应的适应度函数，综合考虑了任务计算时间、网络传输时间和能耗等因素。
适应度函数的定义如下：
Fitness = α * Delay + (1-α) * Energy
其中，Delay表示系统总延迟，Energy表示系统总能耗，α (0 ≤ α ≤ 1)表示延迟和能耗的权重系数，可根据实际需求进行调整。
这种方法的优势在于能够有效处理DNN任务的卸载问题，通过改进PSO算法和设计合理的适应度函数，实现了系统总延迟和能耗的最小化。仿真实验结果表明，该算法能够显著提高系统整体效率。
然而，这种方法也面临一些挑战，主要是如何在保证系统性能的同时，进一步降低计算复杂度，以便在实际应用中更好地推广和部署。未来的研究可能会聚焦于算法的优化和改进，以及在更大规模系统中的应用验证。
除了基于改进粒子群算法的方法外，还有其他一些值得关注的任务卸载决策策略。例如，基于双层Stackelberg博弈的MEC计算卸载方案也是一种有前景的方法。这种方法考虑了公有云和私有云的问题，建立了合理的数学模型，求解出各方都满意的计算卸载方案。这种策略在处理复杂系统中的多方利益冲突方面表现出色，为任务卸载决策提供了一种新的思路。

2、资源分配

在融合通信与边缘计算的协同优化策略中，资源分配是一个关键环节。为了实现高效的资源利用和系统性能优化，研究人员提出了多种创新方法。其中，基于改进粒子群算法的深度神经网络卸载策略尤为引人注目。
这种方法通过优化DNN任务在云端和边缘节点间的卸载决策，最小化系统总延迟和能耗。具体来说，研究人员对标准PSO算法进行了改进，提高了其收敛速度和全局寻优能力，并设计了相应的适应度函数，综合考虑了任务计算时间、网络传输时间和能耗等因素。
适应度函数的定义如下：
Fitness = α * Delay + (1-α) * Energy
其中，Delay表示系统总延迟，Energy表示系统总能耗，α (0 ≤ α ≤ 1)表示延迟和能耗的权重系数，可根据实际需求进行调整。
这种方法的优势在于能够有效处理DNN任务的卸载问题，通过改进PSO算法和设计合理的适应度函数，实现了系统总延迟和能耗的最小化。仿真实验结果表明，该算法能够显著提高系统整体效率。
然而，这种方法也面临一些挑战，主要是如何在保证系统性能的同时，进一步降低计算复杂度，以便在实际应用中更好地推广和部署。未来的研究可能会聚焦于算法的优化和改进，以及在更大规模系统中的应用验证。
除基于改进粒子群算法的方法外，还有其他一些值得关注的资源分配策略。例如，基于双层Stackelberg博弈的MEC计算卸载方案也是一种有前景的方法。这种方法考虑了公有云和私有云的问题，建立了合理的数学模型，求解出各方都满意的计算卸载方案。这种策略在处理复杂系统中的多方利益冲突方面表现出色，为资源分配提供了一种新的思路。
在实际应用中，资源分配还需要考虑网络拓扑、设备异构性、任务特性等多个因素。例如，在星地融合网络中，资源分配需要考虑卫星信道和陆地信道的统计特征，评估卫星陆地级联信道的衰落程度。同时，还需要考虑功率分配、频谱资源利用等问题，以实现系统的整体性能优化。
未来的研究方向可能包括：

1. 探索更智能的资源分配算法，如结合深度学习和强化学习的方法。
2. 研究适应性强的资源分配策略，能够快速应对网络拓扑变化和负载波动。
3. 开发低复杂度的资源分配算法，适合在边缘设备上部署。
4. 探索跨层优化方法，实现网络层、物理层和应用层的协同优化。

通过这些研究，我们可以期望看到更高效、更智能的资源分配方案，为融合通信与边缘计算的协同发展提供有力支持。

3、能耗平衡

在探讨融合通信与边缘计算的协同优化策略时，能耗平衡是一个不容忽视的关键问题。研究表明，通过协同边缘计算可以有效优化工业物联网中的能源消耗和延迟。一种基于改进差分进化算法(IDE)的资源分配方案在这方面表现突出，能在可接受的时间复杂度内找到最优解，显著降低系统延迟和能耗。
此外，研究人员还提出了一种基于模型的边缘计算系统建模方法，通过功耗建模实现节能优化。这种方法考虑了场景感知和交通预测，结合无线资源与计算资源的协同分配，为能耗平衡提供了全面的解决方案。这些研究成果为融合通信与边缘计算的能耗平衡问题提供了有价值的见解和实践指导。

四、性能提升分析

1、时延优化

在融合通信与边缘计算的协同作用下，时延优化成为了提升系统性能的关键研究方向。近期的一项创新性研究成果提出了一种结合深度强化学习与基于时延的Dijkstra寻路(DDRL)算法的服务功能链(SFC)部署方法，专门针对边缘网络资源受限且对业务流端到端时延容忍度低的问题。
该方法的核心思想是设计一种基于注意力机制的序列到序列(Seq2Seq)代理网络和基于时延的Dijkstra寻路算法，用于产生虚拟网络功能(VNF)的部署以及服务SFC的链路映射。这种方法巧妙地考虑了时延优化模型的约束问题，采用拉格朗日松弛技术将其纳入强化学习目标函数中。
为了辅助网络代理快速收敛，研究人员还采用了基线评估器网络来评估部署策略的预期奖励值。在测试阶段，通过贪婪搜索及抽样技术，有效降低了网络收敛到局部最优的概率，从而改进了模型的整体部署效果。
实验结果令人鼓舞。与现有的First-Fit算法和TabuSearch算法相比，该方法在网络资源受限的情况下，分别实现了约10%和86.3%的时延降低。更重要的是，该方法在稳定性方面表现出色，相较于两种传统算法，分别提升了约74.2%和84.4%的稳定性。
这项研究的意义在于为时延敏感型业务提供了更好的体验，尤其是在网络资源受限的情况下。通过将深度强化学习与传统路由算法相结合，该方法不仅优化了服务功能链的部署，还实现了端到端的时延优化，为边缘计算与通信网络的融合提供了新的思路。
未来的研究方向可能包括：

1. 进一步优化算法的收敛速度和计算复杂度，使其更适合在实际边缘网络环境中部署。
2. 探索与其他优化算法的结合，如遗传算法或模拟退火算法，以寻找更广泛的优化可能性。
3. 将这种方法应用于更复杂的网络拓扑和多样化的需求场景，验证其普适性和可扩展性。

这些研究方向将进一步推动边缘计算与通信网络的深度融合，为构建高性能、低时延的网络系统奠定基础。

2、带宽效率

在融合通信与边缘计算的协同作用下，带宽效率的提升成为一个关键研究方向。一项创新性的工作提出了一种基于改进粒子群算法的深度神经网络卸载策略，旨在最小化系统总延迟和能耗。这种方法通过优化DNN任务在云端和边缘节点间的卸载决策，实现了带宽资源的高效利用。
具体而言，研究人员对标准PSO算法进行了改进，提高了其收敛速度和全局寻优能力，并设计了相应的适应度函数，综合考虑了任务计算时间、网络传输时间和能耗等因素。这种方法的优势在于能够有效处理DNN任务的卸载问题，通过改进PSO算法和设计合理的适应度函数，实现了系统总延迟和能耗的最小化。
然而，这种方法也面临一些挑战，主要是如何在保证系统性能的同时，进一步降低计算复杂度，以便在实际应用中更好地推广和部署。未来的研究可能会聚焦于算法的优化和改进，以及在更大规模系统中的应用验证。
除基于改进粒子群算法的方法外，还有其他一些值得关注的带宽效率提升策略。例如，基于双层Stackelberg博弈的MEC计算卸载方案也是一种有前景的方法。这种方法考虑了公有云和私有云的问题，建立了合理的数学模型，求解出各方都满意的计算卸载方案。这种策略在处理复杂系统中的多方利益冲突方面表现出色，为带宽效率的提升提供了一种新的思路。
在实际应用中，带宽效率的提升还需要考虑网络拓扑、设备异构性、任务特性等多个因素。例如，在星地融合网络中，资源分配需要考虑卫星信道和陆地信道的统计特征，评估卫星陆地级联信道的衰落程度。同时，还需要考虑功率分配、频谱资源利用等问题，以实现系统的整体性能优化。
未来的研究方向可能包括：

1. 探索更智能的资源分配算法，如结合深度学习和强化学习的方法。
2. 研究适应性强的资源分配策略，能够快速应对网络拓扑变化和负载波动。
3. 开发低复杂度的资源分配算法，适合在边缘设备上部署。
4. 探索跨层优化方法，实现网络层、物理层和应用层的协同优化。

通过这些研究，我们可以期望看到更高效、更智能的带宽利用方案，为融合通信与边缘计算的协同发展提供有力支持。

3、计算能力增强

在融合通信与边缘计算的协同作用下，计算能力的增强成为一个重要研究方向。一项创新性工作提出了一种基于改进粒子群算法的深度神经网络卸载策略，旨在最小化系统总延迟和能耗。这种方法通过优化DNN任务在云端和边缘节点间的卸载决策，实现了计算资源的高效利用。
具体而言，研究人员对标准PSO算法进行了改进，提高了其收敛速度和全局寻优能力，并设计了相应的适应度函数，综合考虑了任务计算时间、网络传输时间和能耗等因素。这种方法的优势在于能够有效处理DNN任务的卸载问题，通过改进PSO算法和设计合理的适应度函数，实现了系统总延迟和能耗的最小化。
这种计算能力增强策略不仅提高了系统的整体性能，还为大规模数据处理提供了更灵活、更高效的解决方案。通过将计算任务合理分配到边缘节点，可以显著降低网络传输压力，同时提高数据处理的速度和效率。这种方法特别适用于需要实时数据处理的场景，如智慧城市、工业物联网和自动驾驶等领域。

五、应用场景

1、智慧城市

在智慧城市领域，融合通信与边缘计算的协同作用正展现出巨大潜力。一个典型案例是在深圳的智慧城市建设中，南方电网深圳供电局有限公司与深圳市智慧城市科技发展集团联合发布了《智慧城市边缘计算白皮书》。这份白皮书填补了边缘计算在智慧城市建设领域行业规范的空白，为构建边缘计算产业生态提供了重要参考。
该白皮书以电力行业为典型应用场景，展示了边缘计算在智慧城市建设中的具体应用案例。例如，在输电领域，结合AI算法的无人机巡线将算力下沉到边端侧；在变电领域，部署边缘节点为高算力、大带宽要求的巡视机器人和智能摄像头就近提供资源。这些应用充分展现了边缘计算在智慧城市中的重要作用，为未来智慧城市的建设提供了宝贵的实践经验。

2、工业物联网

在工业物联网领域，融合通信与边缘计算的协同作用正展现出巨大潜力。一项创新性工作提出了一种基于改进粒子群算法的深度神经网络卸载策略，旨在最小化系统总延迟和能耗。这种方法通过优化DNN任务在云端和边缘节点间的卸载决策，实现了计算资源的高效利用，特别适用于需要实时数据处理的工业场景。
具体而言，该方法对标准PSO算法进行了改进，提高了其收敛速度和全局寻优能力，并设计了相应的适应度函数，综合考虑了任务计算时间、网络传输时间和能耗等因素。这种方法的优势在于能够有效处理DNN任务的卸载问题，通过改进PSO算法和设计合理的适应度函数，实现了系统总延迟和能耗的最小化。
这种计算能力增强策略不仅提高了系统的整体性能，还为大规模数据处理提供了更灵活、更高效的解决方案。通过将计算任务合理分配到边缘节点，可以显著降低网络传输压力，同时提高数据处理的速度和效率。这种方法特别适用于需要实时数据处理的工业场景，如智能制造、预测性维护和质量控制等领域。

3、车联网

在车联网领域，融合通信与边缘计算的协同作用正展现出巨大潜力。一项创新性工作提出了一种基于改进粒子群算法的深度神经网络卸载策略，旨在最小化系统总延迟和能耗。这种方法通过优化DNN任务在云端和边缘节点间的卸载决策，实现了计算资源的高效利用，特别适用于需要实时数据处理的车联网场景。
具体而言，该方法对标准PSO算法进行了改进，提高了其收敛速度和全局寻优能力，并设计了相应的适应度函数，综合考虑了任务计算时间、网络传输时间和能耗等因素。这种方法的优势在于能够有效处理DNN任务的卸载问题，通过改进PSO算法和设计合理的适应度函数，实现了系统总延迟和能耗的最小化。
这种计算能力增强策略不仅提高了系统的整体性能，还为大规模数据处理提供了更灵活、更高效的解决方案。通过将计算任务合理分配到边缘节点，可以显著降低网络传输压力，同时提高数据处理的速度和效率。这种方法特别适用于需要实时数据处理的车联网场景，如自动驾驶、交通流量优化和事故预防等领域。