Med framväxten av olika mobila applikationer (t.ex. förstärkt verklighet) är kvaliteten på mobilanvändarnas erfarenhet starkt begränsad av deras beräkningskapacitet och ändliga batterilivslängd. Mobile edge computing (MEC) och trådlös kraftöverföring är lovande att ta itu med denna fråga. Dessa två tekniker är dock känsliga för förökningsfördröjning och förlust. Ett UAV-aktiverat trådlöst MEC-system studeras, motiverat av risken för att kortdistanslinje av sikt uppnås genom utnyttjande av kommunikation med obemannade luftfartyg (UAV). Ett problem med energiminimering är formulerat med förbehåll för begränsningarna i antalet beräkningsbitar och energiuttagets kausalitet. Problemet är inte konvext och utmanande att ta itu med. En alternativ optimeringsalgoritm föreslås baserad på sekventiell konvex optimering. Simuleringsresultat visar att vår föreslagna design är överlägsen andra referenssystem och att den föreslagna algoritmen är effektiv när det gäller konvergens. Index Terms-Mobile edge computing, resursfördelning, kommunikation med obemannade luftfartyg, banaoptimering av trådlös kraftöverföring.
I REF studeras ett UAV-aktiverat trådlöst MEC-system och ett problem med energiminimering formuleras genom att gemensamt optimera antalet avlastande beräkningsbitar och UAV-flygbanan.
UAV-Enabled Mobile Edge Computing: Offloading Optimization and Trajectory Design
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}