基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
移动边缘计算(MEC)通过在无线网络边缘为用户提供计算能力,来提高用户的体验质量.然而,MEC的计算卸载仍面临着许多问题.该文针对超密集组网(UDN)的MEC场景下的计算卸载,考虑系统总能耗,提出卸载决策和资源分配的联合优化问题.首先采用坐标下降法制定了卸载决定的优化方案.同时,在满足用户时延约束下采用基于改进的匈牙利算法和贪婪算法来进行子信道分配.然后,将能耗最小化问题转化为功率最小化问题,并将其转化为一个凸优化问题得到用户最优的发送功率.仿真结果表明,所提出的卸载方案可以在满足用户不同时延的要求下最小化系统能耗,有效地提升了系统性能.
推荐文章
基于强化学习的移动边缘计算任务卸载方法
强化学习方法
Q-Learning算法
移动边缘
计算任务卸载
卸载模型
车载边缘计算环境中的任务卸载决策和优化
计算卸载
最小执行时间算法
最小完成时间算法
车载边缘计算
计算切换
移动边缘计算中基于改进拍卖模型的计算卸载策略
移动边缘计算
计算卸载
拍卖算法
失败补偿
移动云计算环境下终端任务卸载研究
移动云计算
任务卸载
卸载策略
卸载框架
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 超密集网络中基于移动边缘计算的任务卸载和资源优化
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 超密集组网 移动边缘计算 计算卸载 资源分配
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 1194-1201
页数 8页 分类号 TN929.5
字数 6314字 语种 中文
DOI 10.11999/JEIT180592
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈善学 重庆邮电大学通信与信息工程学院 84 380 9.0 13.0
2 张海波 重庆邮电大学通信与信息工程学院 37 100 5.0 8.0
3 李虎 重庆邮电大学通信与信息工程学院 2 7 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (11)
节点文献
引证文献  (5)
同被引文献  (7)
二级引证文献  (0)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(6)
  • 参考文献(6)
  • 二级参考文献(0)
2018(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2019(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2020(5)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
超密集组网
移动边缘计算
计算卸载
资源分配
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导