具有能量与任务因果性的无线供能多用户移动边缘计算的实时资源分配
信息论
2020-07-27 v2 信号处理
math.IT
摘要
本文考虑一个无线供能多用户移动边缘计算（MEC）系统，其中多天线混合接入点（AP）无线地为多个用户充电，且每个用户依靠收集的能量执行计算任务。我们联合优化 AP 处的能量波束成形与远程任务执行，以及本地计算与任务卸载，旨在有限时间范围内最小化系统总能耗，并受限于用户处能量收集与任务到达的因果性约束。特别地，我们考虑具有因果任务状态信息（TSI）与信道状态信息（CSI）的实际场景，即仅当前与先前 TSI 和 CSI 可用，而未来 TSI 与 CSI 仅能在特定误差下被预测。为解决该实时资源分配问题，我们提出一种受离线优化启发的在线设计方法。首先，我们假设 TSI 与 CSI 先验完全已知来考虑离线优化情形。此情形下，能耗最小化问题对应一个凸问题，通过拉格朗日对偶法获得半闭式最优解。接着，受最优离线解启发，我们通过结合序贯优化，在实际情形中提出基于滑动窗口的在线资源分配设计。最后，数值结果表明，与考虑大小为 1 的滑动窗口或无此类联合优化的基准方案相比，所提联合无线供能 MEC 设计显著提升了系统能效。
引用
@article{arxiv.2004.14319,
title = {Real-Time Resource Allocation for Wireless Powered Multiuser Mobile Edge Computing With Energy and Task Causality},
author = {Feng Wang and Hong Xing and Jie Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.14319},
year = {2020}
}
备注
This paper mainly addresses offline/online joint-WPT-MEC designs over time by considering dynamic task arrivals at multiple users; 15 pages, 7 figures, full paper, and accepted for publication in IEEE TCOM