資料介紹
在端到端( D2D)通信網絡中,為提高移動云計算的有效性,提出了一種基于時間轉換能量采集的計算遷移方案。首先,一個流量受限的智能移動終端把其需要遷移的計算任務通過D2D通信以射頻信號的形式發送給一個能量受限的智能移動終端,后者利用時間轉換方案對接收信號進行能量采集。然后,能量受限終端會為流量受限終端中繼任務到云端服務器付出額外的流量消耗。最后,所提的方案被建模為一個最小化終端能量與流量消耗的非凸優化問題,通過優化能量受限終端的時間轉換因子、采集能量分配因子以及流量受限終端的傳輸功率,最終獲得了最優方案。仿真結果表明,相比于非協作方案,所提方案通過互惠協作進行計算遷移能有效地減少終端的匱乏資源開銷。
近年來,在新型智能物聯網應用(例如深度學習驅動的智能視頻監控系統、精準農業、智能家居、自動駕駛、工業自動控制系統、智慧醫療等)受到廣泛關注的同時,它與資源受限智能移動終端間的矛盾也愈加突出。移動云計算( MobileCloud Computing,MCC)將傳統無線蜂窩網絡與互聯網業務進行深度融合,利用計算遷移( Computation Offloading)技術將計算密集、時延敏感型任務上傳至云端處理,成為一種有效的應對方案。但現有大多研究集中于單、多用戶各自進行計算遷移的策略,而未考慮用戶間通過形成有效的互助計算遷移使雙方均可受益。
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