本稿では、ユーザの移動予測を利用したモバイルエッジコンピューティング（MEC）を用いたリソース管理手法を提案する。MECは、分散型エッジサーバーの新技術です。（ESS）ユーザータスクをリアルタイムで実行します。MECでは、ESSは分散方式でインストールされ、ユーザーはタスクの実行に使用するESSを決定する必要があります。
このとき、ユーザーはESSの接続を考慮する必要があります。ユーザーのタスクが複数のESSに分散され、ユーザーがESSの計算結果を収集するために接続されている場合、ユーザーは結果タスクを収集できず、ユーザーはタスクを再実行する必要があります。ユーザーの移動性による接続の喪失は大きな問題です。
したがって、この記事ではカルマンフィルターを使用してユーザーの移動性を予測し、接続を推定します。ユーザーはモバイル予測を使用して、タスクのリクエストとタスクの収集中に安定したESを選択できます。このプロセスを使用することにより、収集の成功率が向上したことが証明されました。
手順結果：
文献：リンク： https ://pan.baidu.com/s/1sCItGIrKO62yY2FU1Zkhsw抽出コード：7nu4
プログラム：http : //t.cn/AiCFxze9