Med den snabba utvecklingen av sakernas Internet (IoT), den femte generationen (5G) trådlösa nätverk måste ge massiv anslutning av IoT-enheter och möta efterfrågan på låg latency. För att uppfylla dessa krav har Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) erkänts som en lovande lösning för 5G-nätverk för att avsevärt förbättra nätverkskapaciteten. Parallellt med utvecklingen av NOMA-teknik håller Mobile Edge Computing (MEC) på att bli en av de viktigaste framväxande teknikerna för att minska fördröjningen och förbättra tjänsternas kvalitet (QoS) för 5G-nät. För att fånga upp NOMA:s potentiella vinster inom ramen för MEC föreslås i detta dokument en avancerad datorteknik som kan dra nytta av fördelarna med upplänkning av NOMA när det gäller att minska MEC-användarnas upplänksenergiförbrukning. I detta syfte formulerar vi ett NOMA-baserat optimeringsramverk som minimerar energiförbrukningen för MEC-användare genom optimering av användarkluster, beräknings- och kommunikationsresursallokering och överföringskrafter. I synnerhet, liknande frekvens Resource Blocks (RBs), vi delar den datorkapacitet som finns vid molnet till dator RBs. Därför undersöker vi den gemensamma fördelningen av frekvens- och beräkningsRB:er till de användare som tilldelas olika orderindex inom NOMA-klustren. Vi utformar också en effektiv heuristisk algoritm för tilldelning av användarkluster och RBs, och formulerar ett konvext optimeringsproblem för att effektstyrningen ska kunna lösas självständigt per NOMA-kluster. Det föreslagna NOMA-systemets prestanda utvärderas genom simuleringar.
Kiani och Ansari REF föreslog en edge computing medveten NOMA-teknik där MEC-användarnas upplänksenergiförbrukning minimeras via ett optimeringsramverk.
Edge Computing Aware NOMA for 5G Networks
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}