通信学报 ›› 2024, Vol. 45 ›› Issue (2): 18-30.doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2024042

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无人机辅助MEC系统中基于最优SIC顺序的能耗优化方案

季薇1, 杨许鑫1, 李飞1, 李汀1, 梁彦1, 宋云超2   

  1. 1 南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏 南京 210003
    2 南京邮电大学电子与光学工程学院，江苏 南京 210023
  • 修回日期:2023-11-01 出版日期:2024-02-01 发布日期:2024-02-01
  • 作者简介:季薇（1979− ），女，江苏淮安人，博士，南京邮电大学教授，主要研究方向为无线通信与通信信号处理、基于机器学习的信号处理算法和应用
    杨许鑫（1999− ），男，安徽安庆人，南京邮电大学硕士生，主要研究方向为移动边缘计算与无人机辅助通信
    李飞（1966− ），女，湖南长沙人，博士，南京邮电大学教授、博士生导师，主要研究方向为量子智能计算、群智能算法和无线通信中的信号处理算法
    李汀（1979− ），男，江苏扬州人，博士，南京邮电大学副教授，主要研究方向为5G无线通信技术、基于人工智能的无线通信技术等
    梁彦（1979− ），女，河北唐山人，博士，南京邮电大学副教授，主要研究方向为无线通信、信号处理
    宋云超（1988− ），男，江苏常州人，南京邮电大学副教授、硕士生导师，主要研究方向为5G/6G无线通信信号处理
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61871238);国家自然科学基金资助项目(62271265)

Energy consumption optimization scheme in UAV-assisted MEC system based on optimal SIC order

Wei JI1, Xuxin YANG1, Fei LI1, Ting LI1, Yan LIANG1, Yunchao SONG2   

  1. 1 College of Telecommunications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China
    2 College of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210023, China
  • Revised:2023-11-01 Online:2024-02-01 Published:2024-02-01
  • Supported by:
    The National Natural Science Foundation of China(61871238);The National Natural Science Foundation of China(62271265)

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摘要：

在基于上行非正交多址接入（NOMA）的无人机（UAV）辅助移动边缘计算（MEC）系统中，NOMA的连续干扰消除（SIC）顺序已成为限制上行任务卸载链路传输性能的瓶颈，为降低系统能耗，对 SIC 顺序进行了讨论，提出了联合信道增益与任务时延约束的最优SIC顺序。在满足设备给定任务时延、设备最大发射功率约束以及UAV轨迹的约束下，基于最优SIC顺序提出了最小化系统能耗的问题。由于该问题是个复杂的非凸问题，采取交替优化的方法求解该优化问题，以实现功率分配和 UAV 轨迹的优化；利用匹配理论，提出了低复杂度算法来得到不同时隙的最优设备分组。仿真结果表明，与其他SIC顺序相比，最优SIC顺序能够在相同的任务时延约束下实现更小的系统能耗；所提的低复杂度设备分组算法能够得到最优设备分组。

关键词: 移动边缘计算, 无人机, 非正交多址接入, 功率分配, 设备分组

Abstract:

In uplink non-orthogonal multiple access (NOMA)-based unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted mobile edge computing (MEC) system, the successive interference cancellation (SIC) order of NOMA became a bottleneck limiting the transmission performance of task offload in uplink link.To reduce the energy consumption of the system, the SIC order was discussed and the optimal SIC order based on channel gain and task delay constraint was proposed.The optimization problem of minimizing the system energy consumption was proposed based on the optimal SIC order while satisfying the constraints of the given task delay of the device, the maximum transmit power constraint of the device, and the UAV trajectory.Since the problem was a complex non-convex problem, an alternating optimization method was adopted to solve the optimization problem to achieve power allocation and UAV trajectory optimization.A low-complexity algorithm based on matching theory was proposed to obtain the optimal device grouping in different time slots.Simulation results show that the optimal SIC order can realize smaller system energy consumption under the same task delay constraint compared with other SIC order, the proposed low-complexity device grouping algorithm can obtain the optimal device grouping.

Key words: MEC, UAV, NOMA, power allocation, device grouping

中图分类号: 

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