Mobile-edge computing (MEC) och trådlös kraftöverföring är två lovande tekniker för att förbättra beräkningskapaciteten och för att förlänga drifttiden för trådlösa enheter med låg effekt som är allmänt förekommande i sakernas Internet. Beräkningsprestandan och den skördade energin påverkas dock avsevärt av den allvarliga spridningsförlusten. För att ta itu med denna fråga studeras ett trådlöst MEC-drivet system för obemannade luftfartyg (UAV). Beräkningshastigheten maximeringsproblem i ett trådlöst MEC-drivet UAV-system undersöks under både partiella och binära beräkningsavlastningslägen, med förbehåll för den energislitna orsaksbegränsningen och UAV:s hastighetsbegränsning. Dessa problem är inte konvexa och utmanande att lösa. En tvåstegsalgoritm och en trestegs alternativ algoritm föreslås för att lösa de formulerade problemen. De slutna formuttrycken för den optimala centralenhetens frekvenser, användarens avlastningstid och användarens sändningseffekt härleds. Det optimala urvalssystemet för huruvida användare väljer att lokalt beräkna eller avlasta beräkningsuppgifter föreslås för det binära avlastningsläget. Simuleringsresultat visar att våra föreslagna resursfördelningssystem överträffar andra referenssystem. Resultaten visar också att de föreslagna systemen konvergerar snabbt och har låg beräkningsmässig komplexitet. Index Terms-Mobile-edge computing, trådlös kraftöverföring, obemannade luftfartyg-aktiverad, resursfördelning, binär beräkning offloading, partiell beräkning offloading.
Nyligen, studien om RF-baserad energi skörd tillämpades på en obemannad flygfordonaktiverad MEC system MEC Ref, där både binära och partiella beräkning offloading lägen togs i beaktande för beräkningshastigheten maximeringsproblem.
Computation Rate Maximization in UAV-Enabled Wireless-Powered Mobile-Edge Computing Systems
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}