面向基于夹取天线的NOMA-MEC网络的延迟最小化
计算机视觉与模式识别
2025-12-03 v2 人工智能
摘要
本文提出一种新型夹取天线系统（PASS）使能的非正交多址接入（NOMA）多接入边缘计算（MEC）框架。构建了最小化最大任务延迟的优化问题，通过优化卸载比例、发射功率和夹取天线（PA）位置，在最大发射功率、用户能源预算以及最小PA间距（以减缓耦合效应）约束下求解。为解决非凸问题，开发了基于二分搜索的交替优化（AO）算法，其中每个子问题针对给定任务延迟迭代求解。数值仿真结果表明，所提框架显著优于基准方案，显著降低任务延迟。
引用
@article{arxiv.2510.16295,
title = {OpenLVLM-MIA: A Controlled Benchmark Revealing the Limits of Membership Inference Attacks on Large Vision-Language Models},
author = {Ryoto Miyamoto and Xin Fan and Fuyuko Kido and Tsuneo Matsumoto and Hayato Yamana},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.16295},
year = {2025}
}
备注
WACV2026 Accepted