支持MEC的天地一体化网络下任务卸载和资源分配

针对天地一体化网络(Integrated Satellite-Terrestrial Network,ISTN)高动态、时延敏感的特性,用户服务质量(Quality of Service,QoS)保障成为新的研究重点。为此,在天地一体化网络场景下使用移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术,在低轨道(LEO)卫星上部署MEC服务器,通过排队理论分析场景的时延成本,提出任务卸载和资源分配的联合优化方案。为最小化用户与LEO卫星的传输时延,基于凸优化理论给每个用户分配最优的带宽资源。基于整数规划在多项式时间内给出接近全局最优的任务卸载决策。仿真结果表明提出算法与低复杂度的启发式算法相比,减少了20%的总时延成本,验证了ISTN(Integrated Satellite-Terrestrial Network)下通过MEC技术保障地面用户QoS的可行性和有效性。