基于大规模分布式MIMO协助车联网边缘网络的空地计算卸载方法

    公开(公告)号:CN118632300A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410846483.0

    申请日:2024-06-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于大规模分布式MIMO协助车联网边缘网络的空地计算卸载方法,涉及边缘计算和计算卸载领域。其特点是基于一个VEC系统,将车辆上的任务卸载到路边单元(RSU)或者空中的分布式卫星簇(SAP),共同完成任务,以提高计算总消耗。为了解决这个较困难的非凸优化问题,需要将问题解耦成子问题,通过优化每个子问题来找到最优的解。具体表现为:车辆既可卸载到SAP又可卸载到RSU的模型构建、使用二次变换和拉格朗日变换优化预编码向量、使用分类讨论优化子载波分配系数;重复迭代优化预编码向量、子载波分配系数直到目标函数值收敛。本发明能够有效的减小系统模型的总消耗,大幅度降低通信传输和计算任务的时延和能耗,具有较好的实用前景。

    一种基于中继辅助的空中计算用户端能效优化方法

    公开(公告)号:CN116846443A

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202311042376.4

    申请日:2023-08-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于中继辅助的空中计算用户端能效优化方法,其特点是该方法采用两跳的空中计算通信与计算架构,通过优化用户和中继端的发射系数以及接收端的接收系数,降低用户端的功耗,并在优化过程中将原优化问题转化为多个子问题,每个子问题都可以得到一个闭型最优解,从而以较低的复杂度得到最优解,具体包括:中继辅助两跳的空中计算模型构建;将用户端能效优化转化为以中继发射系数、拉格朗日乘子和基站的接收系数的优化;重复优化中继发射系数、拉格朗日乘子和基站的接收系数,直到迭代收敛等步骤。本发明与现有技术相比具有方法简便,实用性强,显著降低了用户端的功耗,具有良好的应用前景。

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