面向 MEC 辅助自动驾驶网络的可重构智能计算表面
分布式、并行与集群计算
2024-02-02 v1 信号处理
摘要
在本文中，我们重点关注通过任务卸载从蜂窝车辆到多接入边缘计算(MEC)服务器(使用车到基础设施(V2I)链路)来提高自动驾驶安全性。考虑到用于V2I链路的频率可以复用于车到车(V2V)通信以提高频谱利用率，每个V2I链路的接收机可能会受到严重干扰，导致任务卸载过程中的中断。为了解决这个问题，我们提出部署可重构智能计算表面(RICS)，不仅启用V2I反射链路，还利用其超材料的计算能力在V2V链路进行干扰消除。我们设计了一个联合优化公式，用于优化CVs与MEC服务器之间的任务卸载比率、V2V与V2I通信之间的频谱共享策略，以及RICS反射和折射矩阵，旨在最大化基于安全性的自动驾驶任务。由于问题的非凸性及其自由变量之间的耦合，我们将其转化为一个更易处理的等效形式，然后将其分解为三个子问题，并通过交替近似方法求解。我们的仿真结果证明了所提出的RICS优化在提高自动驾驶网络安全性方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2402.00398,
title = {Reconfigurable Intelligent Computational Surfaces for MEC-Assisted Autonomous Driving Networks},
author = {Bo Yang and Xueyao Zhang and Zhiwen Yu and Xuelin Cao and Chongwen Huang and George C. Alexandropoulos and Yan Zhang and Merouane Debbah and Chau Yuen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.00398},
year = {2024}
}