异构蜂窝网络中基于SWIPT的D2D资源分配算法研究

为了解决异构蜂窝网络中D2D(Device-to-Device)通信干扰导致系统能量效率下降的问题,提出一种基于SWIPT的D2D通信资源分配策略,以实现D2D链路的能量效率最大化。该策略对系统中多种干扰进行建模,构建干扰图和伙伴候选集合;将优化问题转化为功率控制和信道分配两个子问题,运用KKT条件和拉格朗日乘子法,求解D2D链路复用候选集中子信道的最优发射功率和功率分割比。仿真结果表明,所提出的分配策略能明显提升系统的能量效率,在保证服务质量的前提下能有效提高D2D用户接入率。

基于SWIPT的D2D通信辅助移动边缘计算任务卸载策略

为解决5G移动通信系统中移动用户计算能力不足、能量消耗多、无线资源缺乏等问题,本文构建一种基于无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)的多用户设备间(Device to Device, D2D)通信辅助移动边缘计算(Mobile Edge Computation, MEC)系统模型,提出一种D2D-MEC联合卸载策略。该策略以系统中请求用户总能耗最小化为目标,采用二进制卸载模式和功率分流模式对请求用户进行任务卸载和能量收集。针对能耗最小化问题为非线性混合整数规划问题,根据整数变量和实数变量将原问题解耦为功率分配和计算任务卸载两个独立子问题,并分别采用Dinkelbach方法和匈牙利算法求出两个子问题的最优解。仿真实验结果表明,本文所提策略优于传统的D2D卸载策略和MEC卸载策略,有效降低了请求用户的总能耗,提高了任务执行效率。

移动边缘计算中基于非合作博弈的计算卸载策略研究

针对多用户、多任务的复杂场景,建立一种基于非合作博弈和排队论的计算卸载博弈模型。以计算任务的平均响应时间和平均能耗作为性能指标,提出一种非合作博弈的纳什均衡卸载策略和成本函数,设计一个迭代算法来求解系统的纳什均衡。理论证明了该博弈模型的纳什均衡存在且具有唯一性。数值仿真结果表明,基于非合作博弈的纳什均衡卸载策略可以显著降低移动设备的开销,提升系统性能,更好地满足用户需求。

无线供能移动边缘计算系统的安全卸载优化

针对能量受限的多用户移动边缘计算(MEC)系统存在恶意窃听节点的问题,提出一种联合无线能量传输(WPT)和MEC的安全部分计算卸载方案。该方法以系统接入点(AP)能耗最小化为优化目标,在计算延迟、安全卸载和能量捕获约束条件下,联合优化AP能量传输协方差矩阵、本地CPU频率、用户卸载比特数、用户卸载时间分配以及用户传输功率。针对AP能耗最小化问题为非凸问题,首先采用凸差分算法(DCA)将原始非凸问题转换为凸问题,然后采用拉格朗日对偶法以半封闭形式获得问题最优解。当计算任务数为5×10^(5)比特时,与本地计算和安全全部计算卸载方法相比,安全部分卸载方案的能量消耗分别降低了61.3%和84.4%;当窃听节点距离超过25m时,安全部分卸载方案所消耗的能量远小于本地计算和安全全部计算卸载。仿真实验结果表明,在保证物理层安全卸载的情况下,所提方案能够有效降低AP能耗、提高系统性能增益。