当自然灾害、恐怖袭击、公共突发事件或大型活动安保等情况发生时,一个一体化、响应快、稳定性强的警用专用网络可以保证通信设备的稳定运行。目前我国的警用专用网络包括窄带警用数字集群(PDT)网络和宽带集群通信(B-Trun C)网络。同时,随着信息技术的发展,警方对于终端的性能方面也有更高的需求,但更强大的处理能力会加速电池的能量损耗,进而减少警用终端的待机时长,如何构建一个性能强、能耗低、响应快的智能化系统,越来越成为一个研究的热点。针对上述问题,本文依托智能资源适配引擎,将宽窄带专用网络与移动边缘计算卸载(MECO)技术相结合,设计了用户侧的网络选择算法和基站侧的资源分配算法,帮助警用终端更好地处理复杂的任务信息。仿真结果表明,本文提出的算法可以更好地帮助终端选择合适的网络进行接入,并在节约能量消耗的同时,拥有更低的复杂度。首先,本文介绍了智能资源适配引擎的相关架构,并指出本文研究的问题包括用户侧的网络选择和基站侧的资源分配。同时还介绍了目前国内的两种主流专用网络——窄带的PDT网络和宽带的B-Trun C网络。为了提高终端的处理能力并降低能量消耗,还引入了MECO技术作为辅助技术,帮助终端更好地处理应用任务。其次,对于用户侧的网络选择,本文提出了一种基于主客观权重法的网络选择算法,终端采用基于三角模糊数的主观权重法与基于粗糙集理论的客观权重法从多个维度刻画影响网络的属性指标,得到各属性在网络选择时所占的权重,而后,采用TOPSIS方法对各候选网络进行排序,选择分数最高的网络接入。仿真结果表明,本文提出的网络选择算法具有更好的鲁棒性。最后,对于基站侧的资源分配,需要将专用网络与MECO系统进行结合,找出合适的资源分配方案。本文根据PDT网络与B-Trun C网络接入方式的不同,将其分为两部分进行研究。针对PDT网络,本文建立了数据卸载模型和能量消耗模型,并建立了相应的优化函数,通过优化,得到了最佳资源分配方式,同时,还提出一种基于二分法的次优化资源分配算法,仿真结果表明,次优算法在节约能量消耗的同时,拥有更低的复杂度。针对B-Trun C网络,本文也建立了相应的卸载模型与能耗模型,由于其优化函数求解较为复杂,因此本文提出一种基于优先级的次优化算法,与最优化的算法相比,系统中总能量消耗和并没有相差太多,而且,由于次优化算法具有较低的复杂度,因此更适用于BTrun C网络的资源分配算法。