空天地一体化移动边缘计算卸载与资源分配优化方法

    公开(公告)号:CN118524446B

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410968674.4

    申请日:2024-07-19

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明适用于通信技术领域,提供了空天地一体化移动边缘计算卸载与资源分配优化方法,包括以下步骤:S101:构建系统模型;S102:根据构建的系统模型建立优化问题;S103:根据拉格朗日乘子法计算每个用户终端的卸载比例;S104:根据顺序凸优化原理将约束转化为凸约束,求得最优无人机轨迹和计算资源分配比例;S105:在给定各用户终端分组中用户终端与无人机关联的方案基础上,重复迭代执行S103和S104,求出对应的系统时延并将对应的系统时延作为适应度大小评价标准,最后根据遗传算法得到最优关联方案。本发明能够满足系统内用户终端的计算需求,有效提升系统能效,扩大吞吐量,提高系统内用户终端的体验质量。

    一种LEO卫星MEC网络中的计算卸载与功率分配方法及系统

    公开(公告)号:CN118611742A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202411080315.1

    申请日:2024-08-08

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明适用于通信技术领域,提供了一种LEO卫星MEC网络中的计算卸载与功率分配方法及系统,方法包括:构建LEO卫星MEC网络模型并初始化系统参数;根据所构建的模型,计算本地计算、LEO卫星MEC卸载计算以及云卸载计算的用户设备时延能耗加权和,并建立优化问题;根据所建立的优化问题,将用户卸载模式选择问题构建为一个势博弈过程,采用拉格朗日乘子法以及KKT条件求得资源分配方案;使用二次变换优化卸载用户的发射功率;交替迭代优化求出最佳的卸载决策和资源分配方案以及最佳的用户发射功率分配。本方法能够满足系统内用户的通信需求的同时,有效利用系统资源以最小化系统内任务设备执行总开销,提高系统内用户的体验质量。

    空天地一体化移动边缘计算卸载与资源分配优化方法

    公开(公告)号:CN118524446A

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202410968674.4

    申请日:2024-07-19

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明适用于通信技术领域,提供了空天地一体化移动边缘计算卸载与资源分配优化方法,包括以下步骤:S101:构建系统模型;S102:根据构建的系统模型建立优化问题;S103:根据拉格朗日乘子法计算每个用户终端的卸载比例;S104:根据顺序凸优化原理将约束转化为凸约束,求得最优无人机轨迹和计算资源分配比例;S105:在给定各用户终端分组中用户终端与无人机关联的方案基础上,重复迭代执行S103和S104,求出对应的系统时延并将对应的系统时延作为适应度大小评价标准,最后根据遗传算法得到最优关联方案。本发明能够满足系统内用户终端的计算需求,有效提升系统能效,扩大吞吐量,提高系统内用户终端的体验质量。

    一种RIS辅助的MEC-MIMO系统中的联合优化方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN117896782A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410042724.6

    申请日:2024-01-11

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种RIS辅助的MEC‑MIMO系统中的联合优化方法、系统及存储介质,属于通信技术领域。方法包括:构建RIS辅助的MEC‑MIMO系统的模型,初始化系统参数;计算MEC计算卸载时延,在约束条件下建立优化问题;利用块坐标下降法将非凸问题进行解耦,将原问题解耦为两个子问题,进行重复迭代执行至收敛或达到最大迭代次数,求出卸载决策和资源分配方案。本方法能够得到最佳的资源分配方案,能够有效减小任务的时延,提高RIS辅助的MEC‑MIMO系统内用户的服务质量。

    一种LEO卫星MEC网络中的计算卸载与功率分配方法及系统

    公开(公告)号:CN118611742B

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411080315.1

    申请日:2024-08-08

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明适用于通信技术领域,提供了一种LEO卫星MEC网络中的计算卸载与功率分配方法及系统,方法包括:构建LEO卫星MEC网络模型并初始化系统参数;根据所构建的模型,计算本地计算、LEO卫星MEC卸载计算以及云卸载计算的用户设备时延能耗加权和,并建立优化问题;根据所建立的优化问题,将用户卸载模式选择问题构建为一个势博弈过程,采用拉格朗日乘子法以及KKT条件求得资源分配方案;使用二次变换优化卸载用户的发射功率;交替迭代优化求出最佳的卸载决策和资源分配方案以及最佳的用户发射功率分配。本方法能够满足系统内用户的通信需求的同时,有效利用系统资源以最小化系统内任务设备执行总开销,提高系统内用户的体验质量。

Patent Agency Ranking