ABSTRACT Mobile edge computing (MEC) och non-ortogonal multiple access (NOMA) har ansetts vara lovande tekniker för att hantera de explosionsartat växande beräkningsintensiva applikationerna och uppfylla kravet på massiv anslutning i femte generationens nät. Eftersom datorresurserna för eggservern är begränsade måste dessutom datorbelastningen på eggservern minskas på ett effektivt sätt. I detta dokument, genom att utnyttja enhet-till-enhet (D2D) kommunikation för att möjliggöra användarsamarbete och minska kantserverns belastning, undersöker vi D2D-assisterat och NOMA-baserat MEC-system. För att minimera den viktade summan av energiförbrukningen och fördröjningen av alla användare optimerar vi gemensamt dataresurs, kraft och kanaltilldelning. När det gäller tilldelning av dataresurser föreslår vi en adaptiv algoritm för att hitta den optimala lösningen. När det gäller krafttilldelningen presenterar vi en ny effektalgoritm baserad på partikelsvärmens optimering (PSO) för den enskilda NOMA-gruppen bestående av flera cellulära användare. Därefter, för den matchande gruppen som består av en NOMA-grupp och D2D-par, vi teoretiskt härleda intervallet för optimal effektallokering och föreslå en PSO-baserad algoritm för att lösa det. När det gäller tilldelning av kanaler föreslår vi en matchningsalgoritm baserad på Pareto förbättrings- och swappoperationer och utökar den en-till-en matchningsalgoritm till ett många-till-ett matchningsscenario. Slutligen föreslår vi en schemalagd gemensam dataresurs, kraft och kanaltilldelningsalgoritm för att uppnå den gemensamma optimeringen. Simuleringsresultaten visar att den föreslagna lösningen effektivt kan minska den viktade summan av energiförbrukningen och fördröjningen för alla användare. Mobile edge computing (MEC), icke-ortogonal multiple access (NOMA), enhet-till-enhet (D2D) kommunikation, effektallokering och kanalallokering.
Å ena sidan har ett förslag till D2D-stöd och NOMA-baserat system för beräkning av mobila kanter övervägts och ett gemensamt system för tilldelning av kraft, dataresurser och kanaler har också undersökts för att minska systemets energiförbrukning och fördröja REF.
Joint Computing Resource, Power, and Channel Allocations for D2D-Assisted and NOMA-Based Mobile Edge Computing
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}