面向 6G V2X 网络的基于 ISCC 的时延最小化无线与计算资源分配
信号处理
2025-07-23 v1
摘要
将移动边缘计算（MEC）和集成感知与通信（ISAC）引入已成为一种促进第六代（6G）网络中集成感知、通信和计算（ISCC）的有前景技术。ISCC 在车联网（V2X）应用中尤为引人注目，车辆执行 ISAC 以感知环境并同时将感知数据卸载至路边基站（BS）进行远程处理。本文考察了这样一个特定的 ISCC 启用 V2X 系统，系统由多个多天线 BS 服务于一组单天线车辆组成，其中车辆执行各自的 ISAC 操作（用于同时感知和卸载至关联 BS），通过正交子带完成。在关注在公平地最小化车辆感知完成时延的同时确保检测概率约束条件的前提下，我们联合优化无线资源分配（即子带分配、车辆的发射功率控制以及 BS 的接收波束赋形）以及 BS MEC 服务器上的计算资源。为解决所制定的复杂混合整数非线性规划（MINLP）问题，我们提出了交替优化算法。在该算法中，通过分支定界法确定子带分配，通过连续凸近似（SCA）优化发射功率控制，并基于广义瑞利熵和公平性准则分别以闭式形式推导接收波束和计算资源分配。仿真结果表明，所提出的联合资源分配设计显著降低了所有车辆中最大任务完成时延。此外，我们还展示了系统性能与资源利用之间的几个有趣的权衡。
引用
@article{arxiv.2507.16375,
title = {Latency Minimization Oriented Radio and Computation Resource Allocations for 6G V2X Networks with ISCC},
author = {Peng Liu and Xinyi Wang and Zesong Fei and Yuan Wu and Jie Xu and Arumugam Nallanathan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.16375},
year = {2025}
}
备注
15 pages, 13 figures