基于NOMA的车辆边缘计算网络优化策略

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目前,车载网络正面临着为车辆提供无处不在的连接和大量计算密集型、时延敏感型智能服务的挑战.为了应对这些挑战,非正交多址接入(NOMA,non-orthogonal multiple access)和移动边缘计算(MEC,mobile edge computing)被认为是两种较有前景的技术,它们分别允许多个车辆共享相同的无线资源以及在车辆边缘使用强大的边缘计算资源.在基于NOMA的车辆边缘计算网络中,在保证任务处理时延的情况下,提出了任务卸载、用户分簇、计算资源分配和发射功率控制的联合优化问题,使得任务处理成本最小化.由于所提出的问题难以解决,因此将其分解为子问题,并提出了低复杂度和易于实现的方法来解决.仿真结果表明,与其他基准算法相比,该算法在最小化成本方面表现良好.
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