基于中继协作NOMA的计算卸载与资源分配研究

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随着B5G/6G蜂窝网络的不断发展,物联网设备及其相关应用呈指数增长,产生了大量高复杂度和低延迟的计算任务,终端设备的电池能源和计算能力面临着严格的考验,更高频段的频谱资源被利用以应对日渐严峻的带宽压力。非正交多址接入技术(NOMA)允许多个用户同时利用相同的频谱资源传输数据,从而显著提升系统的频谱效率和能量效率。由于高频频谱严重的信号损失特性,导致更为有限的通信覆盖范围无法保证边缘用户的通信质量,利用中继协作技术可以有效扩大通信覆盖范围,与NOMA相结合能够更好地应对海量用户的通信需求。由于用户设备的计算能力和电池能量无法应对高复杂度和低延迟的计算任务,其任务需卸载至云服务器进行计算,因此如何分配系统的计算及频谱资源以应对海量的任务卸载具有重要的研究意义。本文通过两种中继协作NOMA网络,对系统的资源分配问题进行研究:针对复杂环境下边缘用户服务质量差的问题,将近用户视作全双工中继以帮助边缘用户将数据卸载至基站,推导出在发射功率和计算资源约束下的用户的计算开销公式。为了降低用户系统的计算开销,采用了一种基于自适应差分进化算法的协作NOMA网络资源分配算法,在满足约束的条件下同时解决用户间功率分配和计算资源分配的问题。仿真结果表明,本文所提用户协作NOMA方案能够获得比传统NOMA方案和正交多址接入方案更低的计算开销。针对B5G/6G网络中多接入边缘高频信号的高损失性导致的低覆盖率和高能耗问题,设计了一种基于非正交多址技术的无人机辅助中继任务卸载方案,通过联合优化无人机和用户的多维资源分配以提高整个系统的计算能效,利用分式规划和拉格朗日对偶分解理论推导出部分解的闭式表达式,提出了一种基于Dinkel Bach的迭代算法以解决非线性分式规划问题。通过仿真验证,与其他卸载方案和策略相比,本文所提方案能够显著提高系统计算能效,且随着用户计算需求的增加,效果更明显。
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