Asignación de recursos en tiempo real para computación en la periferia móvil multiusuario alimentada por inalámbrico con causalidad de energía y tareas

Este artículo considera un sistema de computación en la periferia móvil multiusuario (MEC) alimentado por inalámbrico, en el que un punto de acceso (AP) híbrido de múltiples antenas carga inalámbricamente a múltiples usuarios, y cada usuario depende de la energía cosechada para ejecutar tareas de computación. Optimizamos conjuntamente la formación de haces de energía y la ejecución remota de tareas en el AP, así como la computación local y la descarga de tareas, con el objetivo de minimizar el consumo total de energía del sistema durante un horizonte de tiempo finito, sujeto a restricciones de causalidad tanto para la cosecha de energía como para la llegada de tareas a los usuarios. En particular, consideramos un escenario práctico con información de estado de tarea casual (TSI) e información de estado de canal (CSI), es decir, solo la TSI y la CSI actuales y previas están disponibles, pero la TSI y la CSI futuras solo pueden preverse sujetas a ciertos errores. Para resolver este problema de asignación de recursos en tiempo real, proponemos un enfoque de diseño en línea inspirado en la optimización fuera de línea. Primero, consideramos el caso de optimización fuera de línea asumiendo que la TSI y la CSI son perfectamente conocidas a priori. En este caso, el problema de minimización de energía corresponde a un problema convexo, para el cual se obtiene la solución óptima en forma semi-cerrada a través del método de dualidad de Lagrange. A continuación, inspirados por la solución óptima fuera de línea, proponemos un diseño de asignación de recursos en línea basado en ventanas deslizantes en casos prácticos integrando la optimización secuencial. Finalmente, los resultados numéricos muestran que los diseños de MEC propuestos alimentados por inalámbrico mejoran significativamente la eficiencia energética del sistema, en comparación con los esquemas de referencia que consideran una ventana deslizante de tamaño uno o sin tal optimización conjunta.