空天地一体化无人机网络中面向灾后救援的边缘与雾计算联合任务卸载与资源分配
信号处理
2023-10-09 v2 计算机科学与博弈论
网络与互联网体系结构
摘要
无人机（UAVs）凭借快速部署、灵活机动与低成本，在辅助快速响应灾后救援中扮演着日益重要的角色。然而，UAVs 面临电池容量与计算资源受限的挑战，这可能缩短其预期续航时间并在执行关键任务时增大救援响应时延。为应对该挑战，我们首先利用移动边缘计算（MEC）与车载雾计算（VFC）的空天地边缘能力，提出了一种三层灾后救援计算架构，包含车载雾层、无人机客户端层与无人机边缘层。此外，我们以最大化时间平均系统效用为目标，构建了联合任务卸载与资源分配优化问题（JTRAOP）。鉴于所构 JTRAOP 被证明为 NP-hard，我们提出了一种 MEC-VFC 辅助的任务卸载与资源分配（MVTORA）方法，其包含用于任务卸载决策的博弈论算法、基于凸优化的 MEC 资源分配算法，以及基于演化计算的 VFC 资源分配混合算法。仿真结果验证，相较于其他基准方案，所提方法可实现更优系统性能，尤其在系统高负载下。
引用
@article{arxiv.2309.16709,
title = {Joint Task Offloading and Resource Allocation in Aerial-Terrestrial UAV Networks with Edge and Fog Computing for Post-Disaster Rescue},
author = {Geng Sun and Long He and Zemin Sun and Qingqing Wu and Shuang Liang and Jiahui Li and Dusit Niyato and Victor C. M. Leung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.16709},
year = {2023}
}
备注
18 pages, 6 figures