面向无人机辅助移动边缘计算的双时间尺度联合优化方法
系统与控制
2024-04-09 v1 系统与控制
摘要
无人机(UAV)辅助的移动边缘计算(MEC)正成为一种有前景的范式，可提供邻近移动设备(MDs)的空地计算服务。然而，满足MDs对计算密集且时延敏感任务的需求面临诸多挑战，包括MDs与MEC服务器之间的供需矛盾、供需异构性、轨迹控制对能效和及时性的要求，以及网络的不同时间尺度动态特性。为解决这些问题，我们首先通过整合空地计算能力并利用UAV的灵活性，提出了一种分层架构。此外，我们构建了一个联合计算资源分配、计算卸载和轨迹控制的优化问题，以最大化系统效用。由于该问题是非凸混合整数非线性规划(MINLP)，我们提出了一种双时间尺度联合计算资源分配、计算卸载和轨迹控制(TJCCT)方法。在短时间尺度上，我们提出了一种用于按需计算资源分配的价格激励方法和一种基于匹配机制的计算卸载方法。在长时间尺度上，我们提出了一种基于凸优化的UAV轨迹控制方法。此外，我们证明了TJCCT的稳定性、最优性和多项式复杂度。仿真结果表明，TJCCT在系统效用、MDs的QoE和MEC服务器的收益方面均优于对比算法。
引用
@article{arxiv.2404.04597,
title = {A Two Time-Scale Joint Optimization Approach for UAV-assisted MEC},
author = {Zemin Sun and Geng Sun and Long He and Fang Mei and Shuang Liang and Yanheng Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.04597},
year = {2024}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2403.15828