面向无人机辅助移动边缘计算的双时间尺度方法 TJCCT
系统与控制
2024-03-26 v1 系统与控制
摘要
无人机（UAV）辅助移动边缘计算（MEC）正在成为一种有前景的范式，以在移动设备（MD）附近提供空中-陆地计算服务。然而，满足 MD 计算密集型和延迟敏感任务的需求提出了诸多挑战，包括 MD 与 MEC 服务器之间的需求-供给矛盾、MD 与 MEC 服务器之间的需求-供给异构性、轨迹控制对能源效率和时效性的要求，以及网络的不同时间尺度动态。为解决这些问题，我们首先提出一种分层架构，集成陆地-空中计算能力并利用 UAV 的灵活性。进一步，我们构建了联合计算资源分配、计算卸载和轨迹控制问题，以最大化系统效用。由于该问题是非凸且 NP-hard 的混合整数非线性规划（MINLP），我们提出了一种双时间尺度联合计算资源分配、计算卸载和轨迹控制（TJCCT）方法来求解该问题。在短时间尺度上，我们提出一种按需计算资源分配的定价激励模型和基于匹配机制的方法用于计算卸载。在长时间尺度上，我们提出一种基于凸优化的方法用于 UAV 轨迹控制。此外，我们理论上证明了 TJCCT 的稳定性、最优性和多项式复杂度。扩展的仿真结果表明，所提出的 TJCCT 在系统效用、平均处理速率、平均完成延迟和平均完成比率方面优于比较算法。
引用
@article{arxiv.2403.15828,
title = {TJCCT: A Two-timescale Approach for UAV-assisted Mobile Edge Computing},
author = {Zemin Sun and Geng Sun and Qingqing Wu and Long He and Shuang Liang and Hongyang Pan and Dusit Niyato and Chau Yuen and Victor C. M. Leung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.15828},
year = {2024}
}