Abstract-Genom att avlasta intensiva beräkningsuppgifter till kanten moln som ligger vid de cellulära basstationer, mobila-edge beräkning offloading (MECO) har ansetts som ett lovande sätt att uppnå ambitiösa millisekund-skala endto-end latency krav av femte generationens nät. I detta dokument undersöker vi problemet med latency-minimering i en multi-user time-division flera access MECO-system med gemensam kommunikation och beräkning resursallokering. Tre olika beräkningsmodeller studeras, d.v.s. lokal kompression, kantmolnkompression och partiell komprimeringsavlastning. För det första härleds slutna formuttryck för optimal resursallokering och minimal systemfördröjning för både lokala och edge cloud-komprimeringsmodeller. För den partiella komprimeringsavlastningsmodellen formulerar vi sedan ett bitvis optimeringsproblem och bevisar att den optimala datasegmenteringsstrategin har en bitvis struktur. Baserat på detta resultat utvecklas en optimal algoritm för gemensam kommunikation och beräkning av resursalgoritm. För att få mer insikter analyserar vi också ett specifikt scenario där kommunikationsresursen är tillräcklig medan beräkningsresursen är begränsad. I detta speciella fall kan den slutna formen lösning av bitvis optimeringsproblem härledas. Våra föreslagna algoritmer verifieras slutligen av numeriska resultat, som visar att den nya partiella komprimeringsavlastningsmodellen avsevärt kan minska end-to-end latency.
I REF, författarna optimerad beräkning och kommunikation resursallokering gemensamt för att lösa problemet latency-minimering i multiuser time division flera åtkomst MEC-system.
Latency Optimization for Resource Allocation in Mobile-Edge Computation Offloading
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}