无人机赋能的移动边缘计算中联合任务卸载与资源分配

移动边缘计算（MEC）是一项新兴技术，通过部署在移动网络边缘的小型云计算平台来支持资源密集型且时延敏感型的应用。然而，现有的 MEC 技术不适用于移动用户数量爆炸式增长或网络设施分布稀疏的情况。鉴于这一不足，无人机（UAV）由于其高空优势已被用于改善地面物联网（IoT）设备的连接性。本文提出了一种创新的无人机赋能 MEC 系统，涉及 IoT 设备、UAV 和边缘云（EC）之间的交互。该系统合理部署并操作 UAV，以便在因地面信号遮挡或阴影效应导致现有 EC 无法接入 IoT 设备的区域中，促进向一组 IoT 设备提供 MEC 服务。系统中的 UAV 和 EC 协同向 IoT 设备提供 MEC 服务。为了在该系统中实现最优服务提供，我们构建了一个优化问题，旨在通过联合优化 UAV 位置、通信与计算资源分配以及任务分割决策，最小化所有 IoT 设备的服务时延与 UAV 能耗的加权和。然而，所产生的优化问题是高度非凸的，因此难以求得全局最优解。为了解决这一问题，我们开发了一种基于逐次凸逼近的高效算法以获得次优解。数值实验表明，我们提出的 UAV-EC 协同卸载方案显著优于物联网中仅依赖 UAV 或 EC 进行 MEC 的基准方案。