基于NOMA的超密集网络中资源分配与计算卸载  

Resource Allocation and Computing Offloading in Ultra-dense Networks Based on NOMA

在线阅读下载全文

作  者:孙欢欢 SUN Huanhuan(School of Computer Science and Technology,China University of Petroleum(East China),Qingdao 266555)

机构地区:[1]中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,青岛266555

出  处:《计算机与数字工程》2024年第5期1433-1436,1494,共5页Computer & Digital Engineering

摘  要:针对移动边缘计算(MEC)中计算卸载的通信资源有限和任务完成时间难以保证的问题。在论文中,将非正交多址接入技术(NOMA)应用到超密集网络中,并提出了一个联合计算卸载和资源分配方案,以最大限度地降低任务完成时间,提高系统卸载收益。首先,用匹配联盟方法和二分法解决资源分配问题。然后,基于资源分配的结果,提出了一种计算卸载决策算法,以获取最优的任务卸载方案。通过与其他方案相比,论文所提出的方案能够显著地提高系统地卸载收益。Aiming at the problem of limited communication resources and difficulty in guaranteeing task completion time for computing offloading in mobile edge computing(MEC).In this paper,in order to improve spectrum efficiency,it applies non-or-thogonal multiple access technology(NOMA)to ultra-dense networks,and proposes a joint computing offloading and resource allo-cation scheme to maximize system offloading revenue.First,the matching alliance method and the dichotomy are used to solve the resource allocation problem.Then,based on the results of resource allocation,a computational offloading decision algorithm is pro-posed to obtain the optimal task offloading plan.Compared with other solutions,the solution proposed in this paper can significantly increase the offloading revenue of the system.

关 键 词:移动边缘计算(MEC) 非正交多址接入技术(NOMA) 超密集网络 计算卸载 

分 类 号:G623.58[文化科学—教育学]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象