车载边缘计算与网络中无人机部署与资源分配的联合优化
信号处理
2020-06-16 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
随着智能车辆的发展，计算密集型任务被广泛且快速地产生。为缓解车载CPU负担，借助新兴的移动边缘计算(MEC)，联网车辆可将任务卸载至附近边缘服务器或向其发起请求。然而，该方法可能急剧增加边缘服务器负载并引起网络拥塞，尤其在边缘服务器稀少的农村和山区。为此，本文提出一种无人机辅助MEC系统，并给出无人机部署与资源分配联合优化算法(JOAoDR)，以决定无人机位置并平衡其资源与收益。我们求解了运营商层面的长期利润最大化问题。数值结果表明所提算法优于其他基准算法，并验证了我们的解。
引用
@article{arxiv.2006.08215,
title = {Joint Optimization of the Deployment and Resource Allocation of UAVs in Vehicular Edge Computing and Networks},
author = {Yuke Zheng and Bo Yang and Cailian Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.08215},
year = {2020}
}
备注
9 pages