Finita batterilivslängder och låg datorkapacitet hos trådlösa enheter med storleksbegränsningar (WD) har länge varit prestandabegränsningar i många trådlösa nät med låg effekt, t.ex. trådlösa sensornätverk och sakernas Internet. Den senaste tidens utveckling av teknik för radiofrekvensbaserad trådlös kraftöverföring (WPT) och mobila edge computing (MEC) ger en lovande lösning för att helt ta bort dessa begränsningar för att uppnå hållbar enhetsdrift och förbättrad beräkningsförmåga. I detta dokument anser vi att ett MEC-nätverk med flera användare som drivs av WPT, där varje energiskördande WD följer en binär beräkningsavlastningspolicy, dvs. datauppsättningen av en uppgift måste utföras som helhet antingen lokalt eller på distans på MEC-servern via aktivitetsavlastning. Framför allt är vi intresserade av att maximera den (viktade) sammanlagda beräkningshastigheten för alla WD i nätverket genom att gemensamt optimera det individuella valet av datorläge (dvs. lokal databehandling eller avlastning) och fördelningen av systemets överföringstid (vid WPT och avlastning av uppgifter). Den största svårigheten ligger i den kombinatoriska karaktären hos valet av datorläge för flera användare och dess starka koppling till tilldelningen av sändningstid. För att ta itu med detta problem överväger vi först en frikopplad optimering, där vi utgår från att valet av läge ges och föreslår en enkel dubbelsidig sökalgoritm för att få den villkorliga optimala tidstilldelningen. Dessutom är en koordinat nedstigningsmetod utformad för att optimera valet av läge. Metoden är enkel i genomförandet men kan lida av hög computational komplexitet i ett stort nätverk. För att ta itu med detta problem föreslår vi vidare en gemensam optimeringsmetod baserad på den alternerande riktningsmetoden för multiplikatorer (ADMM) nedbrytningsteknik, som har en mycket långsammare ökning av beräknings komplexitet när nätverkens storlek ökar. Omfattande simuleringar visar att både de föreslagna metoderna effektivt kan uppnå en nästan optimal prestanda under olika nätverkskonfigurationer, och avsevärt överträffa de andra representativa referensmetoder som beaktas. Index Terms-Mobile edge computing, trådlös kraftöverföring, binär beräkning avladdning, resursfördelning.
I REF maximerades den viktade beräkningshastigheten genom att gemensamt optimera det individuella valet av datorläge och fördelningen av överföringstid i ett MEC-drivet nätverk med flera användare.
Computation Rate Maximization for Wireless Powered Mobile-Edge Computing With Binary Computation Offloading
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}