能效优先的RIS辅助无人机MEC系统中资源分配、相移与无人机轨迹的联合优化
系统与控制
2022-08-31 v1 系统与控制
摘要
无人机赋能的移动边缘计算（UAV-enabled MEC）被认为是一种有前景的范式，可为物联网（IoT）提供普适的通信与计算服务。此外，通过智能反射接收到的信号，可重构智能表面（RIS）可显著改善传播环境并进一步提升无人机赋能MEC的服务质量。受此愿景启发，本文同时考虑已完成任务比特量与能耗，以最大化RIS辅助无人机赋能MEC系统的能效，其中比特分配、发射功率、相移与无人机轨迹通过基于Dinkelbach方法和块坐标下降（BCD）技术的双环结构迭代算法进行联合优化。仿真结果表明：1）在部署RIS的情况下，所提算法在满足任务容忍时延的同时，能比基线方案实现更高的能效；2）能效随任务周期与IoT设备任务输入总比特量的增加而先升后降；3）当计算1比特任务输入数据所需的CPU周期数变大时，将有更多任务比特被卸载到无人机，而能效则会下降。
引用
@article{arxiv.2208.13958,
title = {Joint Optimization of Resource Allocation, Phase Shift and UAV Trajectory for Energy-Efficient RIS-Assisted UAV-Enabled MEC Systems},
author = {Xintong Qin and Zhengyu Song and Tianwei Hou and Wenjuan Yu and Jun Wang and Xin Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.13958},
year = {2022}
}