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.
Annan forskning såsom REF föreslog en kant computing medveten NOMA teknik som utnyttjar upplänk NOMA för att minska användarnas upplänk energiförbrukning.
Edge Computing Aware NOMA for 5G Networks
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}