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贺喜梅 (贺喜梅.) [1] | 赵宜升 (赵宜升.) [2] | 徐志红 (徐志红.) [3] | 陈勇 (陈勇.) [4]

Abstract:

针对在能量收集和计算任务卸载过程中距离基站较远的用户设备遭受的双重远近问题,提出了一种无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)协助的非线性能量收集移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)系统资源分配方法。近距离用户设备由搭载MEC服务器的基站为其补充能量和提供计算服务,通过引入搭载MEC服务器的UAV为远距离用户设备补充能量并提供计算服务以缓解其遭受的双重远近问题。在满足用户设备和UAV的能量消耗以及UAV速度等约束条件下,以最大化系统计算完成的数据量为目标,将资源分配问题建模成非线性规划问题,利用差分进化算法,得到次优解。仿真结果表明,与基于遗传算法的资源分配方法和基于差分进化算法的固定功率分配方法相比,所提方法的系统计算完成数据量分别提升了25.8%和10.0%,能够有效地缓解双重远近问题。

Keyword:

双重远近问题 差分进化算法 无人机 移动边缘计算 资源分配 非线性能量收集

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  • [ 1 ] 福州大学物理与信息工程学院福建省媒体信息智能处理与无线传输重点实验室

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Source :

西安邮电大学学报

Year: 2022

Issue: 03

Volume: 27

Page: 21-29

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