混合云/移动边缘计算网络中基于协作 NOMA 的扩展现实

扩展现实（XR）应用常执行资源密集型任务，这些任务在远端计算，该过程优先考虑时延关键性。为此，本文表明通过利用中心云（CC）的算力、边缘计算机（ECs）的就近优势以及无人机（UAVs）的灵活性，一种无人机辅助的混合云/移动边缘计算架构有望满足未来 XR 应用的复杂需求。在此背景下，本文区分两类 XR 设备，即强设备与弱设备。随后提出一种协作非正交多址（Co-NOMA）方案，将强设备与弱设备配对，通过智能选择指向弱 XR 设备的直连或中继链路来提升其用户体验质量。由此构建对数速率和最大化问题，以联合确定计算与通信资源及链路选择策略，从而权衡系统吞吐量与公平性。在功耗与时延等实际网络约束下，该优化问题通过离散松弛、连续凸近似与分数规划迭代求解，该方法可在网络中以分布式方式实现。仿真结果验证了所提算法在对数速率最大化、时延敏感性、可扩展性及运行性能方面的表现。特别地，实际分布式 Co-NOMA 实现被证明相较传统多址与 NOMA 方法具有可观优势，凸显了其在去中心化 XR 系统中的适用性。