Avlastning av mobilräkning (MECO) avlastar intensiv mobil beräkning till moln belägna vid kanterna på cellulära nätverk. MECO är därmed tänkt som en lovande teknik för att förlänga batteriets livslängd och förbättra mobilernas beräkningskapacitet. I detta dokument studerar vi resursallokering för ett fleranvändar-MECO-system baserat på tidsdelningsmultipel access (TDMA) och ortogonal frekvensdivision multiple access (OFDMA). För det första, för TDMA MECO-systemet med oändlig eller ändlig molnberäkningskapacitet, är den optimala resurstilldelningen formulerad som ett konvext optimeringsproblem för att minimera den viktade summan mobil energiförbrukning under begränsningen på beräkning latency. Den optimala politiken har visat sig ha en tröskelbaserad struktur med avseende på en härledd avlastningsprioriterad funktion, som ger användarna prioritet beroende på deras kanalvinster och lokala energiförbrukning. Till följd av detta utför användare med prioriteringar över och under ett visst tröskelvärde fullständig respektive minimal avlastning. För molnet med ändlig kapacitet föreslås dessutom en suboptimal resursallokeringsalgoritm för att minska beräknings komplexiteten för beräkning av tröskelvärdet. Därefter anser vi att ODDMA MECO-systemet, för vilket den optimala resurstilldelningen formuleras som ett blandat integer-problem. För att lösa detta utmanande problem och karakterisera dess policystruktur föreslås en suboptimal algoritm med låg komplexitet genom att ODDMA-problemet omvandlas till dess TDMA-motsvarighet. Motsvarande resursfördelning erhålls genom att definiera en genomsnittlig avlastningsprioriterad funktion och visas ha nära optimal prestanda vid simulering.
I REF, en OFDMA (time-division multipel åtkomst och ortogonal frekvens-division multipel åtkomst) system är utformad för att minimera flera MD: s energiförbrukning.
Energy-Efficient Resource Allocation for Mobile-Edge Computation Offloading
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}