OFDM系统中智能反射面辅助无线供能移动边缘计算的资源分配
信号处理
2020-03-13 v1
摘要
无线供能移动边缘计算（WP-MEC）已被认为是一项有前景的技术，可为海量低功耗无线设备提供增强的计算能力和可持续的能源供给。然而，当用于无线能量传输（WET）和计算卸载的传输链路恶劣时，其能耗变得巨大。为缓解这一阻碍，我们提出在WP-MEC系统中采用新兴的智能反射面（IRS）技术，该技术能够为WET和计算卸载均提供额外的链路。具体而言，我们考虑一个多用户场景，其中WET和计算卸载均基于正交频分复用（OFDM）系统。在此模型基础上，通过优化WET信号的功率分配、无线设备的本地计算频率、用于计算卸载的子带-设备关联与功率分配，以及IRS反射系数，构建了一个创新框架以最小化IRS辅助WP-MEC网络的能耗。该优化的主要挑战在于WET与计算设置之间的强耦合，以及IRS反射系数的单位模约束。为解决这些问题，采用交替优化技术解耦WET与计算设计，同时基于连续凸近似方法分别给出用于WET和计算卸载的两组局部最优IRS反射系数。数值结果表明，我们所提方案能够大幅优于不含IRS的传统WP-MEC网络。
引用
@article{arxiv.2003.05511,
title = {Resource Allocation for Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless Powered Mobile Edge Computing in OFDM Systems},
author = {Tong Bai and Cunhua Pan and Hong Ren and Yansha Deng and Maged Elkashlan and Arumugam Nallanathan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.05511},
year = {2020}
}
备注
Submitted to one journal for possible publication.Investigate the benefits of deploying IRS in WPC-MEC. Nearly 80% energy consumption reduction can be achieved with the aid of IRS