基于NOMA的超密集MEC网络任务卸载和资源分配方案

为了提高移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)网络的频谱效率,满足大量用户的服务需求,建立了基于非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)的超密集MEC系统模型。为了解决多个用户同时卸载带来的严重通信干扰等问题,以高效利用边缘服务器资源,提出了一种联合任务卸载和资源分配的优化方案,在满足用户服务质量的前提下最小化系统总能耗。该方案联合考虑了卸载决策、功率控制、计算资源和子信道资源分配。仿真结果表明,与其他卸载方案相比,所提方案可以在满足用户服务质量的前提下有效降低系统能耗。     

数字孪生使能的智能超表面边缘计算网络任务卸载

针对新兴的计算密集型应用对移动用户高计算性能需求问题,该文提出一种数字孪生(DT)结合智能反射面(RIS)辅助的移动边缘计算(MEC)任务卸载方案。首先,在满足用户传输功率、用户和资源设备能耗、计算资源限制条件下,通过联合优化用户卸载决策、用户传输功率、RIS相移、波束成形矢量、计算资源分配,建立一个系统能耗最小化问题;其次,将该非凸组合优化问题分解为3个子问题,使用深度双Q网络(DDQN)方法确定用户卸载策略;然后对每个训练时间步进行一次求解,基于交替迭代方法得到问题的优化解。仿真结果表明,基于DDQN的算法训练速度较快,有效降低了系统总能耗。     

基于匹配理论的电力物联网边缘服务器选择机制

移动边缘计算利用部署在用户附近基站或具有空闲资源的路侧单元、车辆和MEC服务器作为网络的边缘,为设备提供所需的服务以及云端计算能力,以减少网络操作和服务交付的时延。文章将移动设备和MEC服务器的任务分配问题描述为一对一的匹配博弈,解决了移动边缘计算中的任务卸载问题。文章提出的算法具有良好的扩展性,并且能够降低总体能耗,使任务卸载时延最小化。     

MEC系统中基于多智能体深度增强学习的协作式任务卸载和资源分配

移动边缘计算(MEC)通过将计算任务卸载到MEC服务器上,在缓解智能移动设备计算负载的同时,可以降低服务时延。然而目前在MEC系统中,关于任务卸载和资源分配仍然存在以下问题：1)边缘节点间缺乏协作;2)计算任务到达与实际环境中动态变化的特征不匹配;3)协作式任务卸载和资源分配动态联合优化问题。为解决上述问题,文章在协作式MEC架构的基础上,提出了一种基于多智能体的深度确定性策略梯度算法(MADDPG)的任务卸载和资源分配算法,最小化系统中所有用户的长期平均成本。仿真结果表明,该算法可以有效降低系统的时延及能耗。     

基于云雾混合计算的车联网联合资源分配算法

针对车联网业务的低时延、低功耗需求及海量设备计算卸载引起的网络拥塞问题,该文提出一种在云雾混合网络架构下的联合计算卸载、计算资源和无线资源分配算法(JODRAA)。首先,该算法考虑将云计算与雾计算结合,以最大时延作为约束,建立最小化系统能耗和资源成本的资源优化模型。其次,将原问题转化为标准二次约束二次规划(QCQP)问题,并设计一种低复杂度的联合卸载决策和计算资源分配算法。进一步,针对海量设备计算卸载引起的网络拥塞问题,建立卸载用户接入请求队列的上溢概率估计模型,提出一种基于在线测量的雾节点时频资源配置算法。最后,借助分式规划理论和拉格朗日对偶分解方法得到迭代的带宽和功率分配策略。仿真结果表明,该文算法可以在满足时延需求的前提下,最小化系统能耗和资源成本。     

基于深度强化学习的多用户计算卸载优化模型和算法

在移动边缘计算(MEC)密集部署场景中,边缘服务器负载的不确定性容易造成边缘服务器过载,从而导致计算卸载过程中时延和能耗显著增加。针对该问题,该文提出一种多用户计算卸载优化模型和基于深度确定性策略梯度(DDPG)的计算卸载算法。首先,考虑时延和能耗的均衡优化建立效用函数,以最大化系统效用作为优化目标,将计算卸载问题转化为混合整数非线性规划问题。然后,针对该问题状态空间大、动作空间中离散和连续型变量共存,对DDPG深度强化学习算法进行离散化改进,基于此提出一种多用户计算卸载优化方法。最后,使用该方法求解非线性规划问题。仿真实验结果表明,与已有算法相比,所提方法能有效降低边缘服务器过载概率,并具有很好的稳定性。     

面向多应用的绿色卸载与处理方案研究

移动边缘(Mobile Edge Computing, MEC)计算因其低时延、低功耗和高网络容量等特点被广泛应用于新型的物联网应用中。为进一步充分利用系统的计算资源并降低功耗,研究了基于D2D辅助卸载的MEC系统下的计算卸载决策、功率分配方案和计算处理顺序。提出了面向多应用的终端设备总功耗最小化问题,实现绿色卸载。为解决原始的NP-hard问题,设计并提出了基于贪婪配置思想和冒泡排序思想的绿色卸载与应用处理排序算法(Green Offloading and Application Processing Sorting Algorithm, GOAPSA)。仿真结果表明,该算法通过灵活调整应用的处理顺序和功率分配方案,应用D2D辅助卸载可以有效降低系统的总功耗并提高系统容量。     

基于边缘计算的无人机移动辅助卸载策略研究

文中研究了基于边缘计算的无人机移动辅助卸载技术,对促进无人机发展、提升其经济价值具有重要的意义。值得注意的是,当前我国需要实现无人机辅助边缘计算系统的能耗最小化、用户时延最小化、系统吞吐量最大化、无人机能耗最小化等,以促进无人机技术高质量发展。基于此,文中提出了利用合理的计算卸载机制,使无人机在卸载过程中的位置适宜化,实现了用户任务的分配高效、无人机运动建模、无人机轨迹优化,并设计了用户终端任务分配方案、优化算法,从而设计出一种快速收敛的算法,推动无人机技术的快速发展。     

基于非正交多址接入的移动边缘计算安全节能联合资源分配

为提高基于非正交多址接入(NOMA)的移动边缘计算(MEC)系统中计算任务部分卸载时的安全性,该文在存在窃听者情况下研究MEC网络的物理层安全,采用保密中断概率来衡量计算卸载的保密性能,考虑发射功率约束、本地任务计算约束和保密中断概率约束,同时引入能耗权重因子以平衡传输能耗和计算能耗,最终实现系统能耗加权和最小。在满足两个用户优先级情况下,为降低系统开销,提出一种联合任务卸载和资源分配机制,通过基于二分搜索的迭代优化算法寻求问题变换后的最优解,并获得最优的任务卸载和功率分配。仿真结果表明,所提算法可有效降低系统能耗。     

超密集网络中基于MEC的动态任务卸载方案

超密集网络(Ultra-dense Network,UDN)中集成移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC),是5G中为用户提供计算资源的可靠方式,在多种因素影响下进行MEC任务卸载决策一直都是一个研究热点。目前已存在大量任务卸载相关的方案,但是这些方案中很少将重心放在用户在不同条件下的能耗需求差异上,无法有效提升用户体验质量(Quality of Experience,QoE)。在动态MEC系统中提出了一个考虑用户能耗需求的多用户任务卸载问题,通过最大化满意度的方式提升用户QoE,并将现有的深度强化学习算法进行了改进,使其更加适合求解所提优化问题。仿真结果表明,所提算法较现有算法在算法收敛性以及稳定性上具有一定提升。     

基于Lyapunov优化的隐私感知计算卸载方法

移动边缘计算(MEC)中计算卸载决策可能暴露用户特征,导致用户被锁定。针对此问题,该文提出一种基于Lyapunov优化的隐私感知计算卸载方法。首先,该方法定义卸载任务中的隐私量,并引入隐私限制使各MEC节点上卸载任务的累积隐私量尽可能小;然后,提出假任务机制权衡终端能耗和隐私保护的关系,当系统因隐私限制无法正常执行计算卸载时,在MEC节点生成虚假的卸载任务以降低累积隐私量;最后,建立隐私感知计算卸载模型,并基于Lyapunov优化原理求解。仿真结果表明,基于Lyapunov优化的隐私感知卸载算法(LPOA)能使用户的累积隐私量稳定在0附近,且总卸载频率与不考虑隐私的决策一致,有效保护了用户隐私,同时保持了较低的平均能耗。     

NOMA物联网下多UAV辅助MEC系统的资源分配

为解决偏远地区或突发灾害等场景中的物联网(Internet of Things, IoT)设备的任务计算问题,构建了一个非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access, NOMA)-IoT(NOMA-IoT)下多无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)辅助的NOMA多址边缘计算(Multiple Access Edge Computing, MEC)系统。该系统中设备的计算能耗、卸载能耗和MEC服务器计算能耗直接受同信道干扰、计算资源和发射功率的影响,可通过联合优化卸载策略、计算资源和发射功率最小化系统加权总能耗。根据优化问题的非凸性和复杂性,提出了一种有效的迭代算法解决：首先,对固定卸载策略,计算资源和发射功率分配问题可通过连续凸逼近转化为可解的凸问题;其次,对固定计算资源和发射功率,利用联盟形成博弈解决卸载策略问题,以最小化IoT设备之间的同信道干扰。仿真结果表明,较OMA接入方式,NOMA接入方式减少本地计算能耗、卸载能耗及计算能耗约20%;较无卸载策略方法,包含卸载策略方法在减少系统加权总能耗方面效果较为明显。     

多小区蜂窝网络中计算卸载与资源分配联合优化算法

本文在多基站和远端云构成的多层计算卸载场景中,提出了一种多小区蜂窝网络中基站选择、计算卸载与资源分配联合优化算法.该算法考虑多基站重叠覆盖用户的基站选择,在边缘服务器计算资源约束条件下,构建了能耗与时延加权和的最小化问题,这是NP-hard问题.本文首先对单用户多基站计算卸载问题,采用拉格朗日乘子法对其进行求解;然后针...     

基于k-匿名的隐私保护计算卸载方法

针对移动边缘计算(MEC)中用户的卸载任务及卸载频率可能使用户被攻击者锁定的问题,该文提出一种基于k-匿名的隐私保护计算卸载方法.首先,该方法基于用户间卸载任务及其卸载频率的差异性,提出隐私约束并建立基于卸载频率的隐私保护计算卸载模型;然后,提出基于模拟退火的隐私保护计算卸载算法(PCOSA)求得最优的k-匿名分组结果...     

基于区块链的雾网络中的任务卸载优化方案研究

当前物联网(IoT)应用的快速增长对用户设备的计算能力是一个巨大的挑战。雾计算(FC)网络可为用户设备提供近距离、快速的计算服务,为资源紧张,计算能力有限的用户设备提供了解决方案。该文提出一个基于区块链的雾网络模型,该模型中用户设备可以将计算密集型任务卸载到计算能力强的节点处理。为最小化任务处理时延和能耗,引入两种任务卸载模型,即设备到设备(D2D)协作群组任务卸载和雾节点(FNs)任务卸载。此外,针对雾计算网络任务卸载过程的数据安全问题,引入区块链技术构建去中心化分布式账本,防止恶意节点修改交易信息,实现数据安全可靠传输。为降低共识机制时延和能耗,提出了改进的基于投票的委托权益证明(DPoS)共识机制,得票数超过阈值的FNs组成验证集,验证集中的FN轮流作为管理者生成新区块。最后,以最小化网络成本为目标,联合优化任务卸载决策、传输速率分配和计算资源分配,提出任务卸载决策和资源分配(TODRA)算法进行求解,并通过仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于k-匿名的隐私保护计算卸载方法

针对移动边缘计算(MEC)中用户的卸载任务及卸载频率可能使用户被攻击者锁定的问题,该文提出一种基于k-匿名的隐私保护计算卸载方法。首先,该方法基于用户间卸载任务及其卸载频率的差异性,提出隐私约束并建立基于卸载频率的隐私保护计算卸载模型;然后,提出基于模拟退火的隐私保护计算卸载算法(PCOSA)求得最优的k-匿名分组结果和组内各任务的隐私约束频率;最后,在卸载过程中改变用户原始卸载频率满足隐私约束,最小化终端能耗。仿真结果表明,PCOSA算法能找出用户所处MEC节点下与用户卸载表现最相近的k个用户形成匿名集,有效保护了所有用户隐私。     

Computation energy efficiency maximization based resource allocation scheme in wireless powered mobile edge computing network

For wireless powered mobile edge computing (MEC) network,a system computation energy efficiency (CEE) maximization scheme by considering the limited computation capacity at the MEC server side was proposed.Specifically,a CEE maximization optimization problem was formulated by jointly optimizing the computing frequencies and execution time of the MEC server and the edge user(EU),the transmit power and offloading time of each EU,the energy harvesting time and the transmit power of the power beacon.Since the formulated optimization problem was a non-convex fractional optimization problem and hard to solve,the formulated problem was firstly transformed into a non-convex subtraction problem by means of the generalized fractional programming theory and then transform the subtraction problem into an equivalent convex problem by introducing a series of auxiliary variables.On this basis,an iterative algorithm to obtain the optimal solutions was proposed.Simulation results verify the fast convergence of the proposed algorithm and show that the proposed resource allocation scheme can achieve a higher CEE by comparing with other schemes.