MEC 系统中智能计算任务卸载的联合语义传输与资源分配
系统与控制
2025-03-12 v1 系统与控制
摘要
移动边缘计算（MEC）通过在靠近终端用户的位置提供计算和存储资源，使得提供高可靠性和低延迟的应用成为可能。与 MEC 系统中传统的计算任务卸载不同，人工智能所涉及的大数据量和复杂任务计算使得智能计算任务卸载的负担大幅增加。为了应对这一挑战，我们提出了一种针对多基站和多终端的 MEC 系统，该系统利用语义传输和推理提前退出。基于此，我们结合语义传输和智能计算过程的分析，研究了联合语义传输与资源分配问题，以最大化系统奖励。为了求解该问题，我们将其分解为通信资源分配子问题、语义传输子问题和计算能力分配子问题。然后，我们基于块坐标下降（BCD）框架，使用三维匹配和凸优化方法来求解这些子问题。通过一种基于 BCD 的高效 MEC 系统联合语义传输与资源分配算法，推导出了优化后的可行解。我们的仿真表明：1）与基准相比，所提出的算法显著改善了 MEC 系统的延迟性能；2）传输模式的设计和推理提前退出在卸载过程中极大地增加了系统奖励；3）在智能场景下，我们提出的系统从系统奖励的角度实现了资源的高效利用。
引用
@article{arxiv.2503.08001,
title = {Joint Semantic Transmission and Resource Allocation for Intelligent Computation Task Offloading in MEC Systems},
author = {Yuanpeng Zheng and Tiankui Zhang and Xidong Mu and Yuanwei Liu and Rong Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.08001},
year = {2025}
}