移动边缘计算网络的计算比特与安全计算能效优化

发布时间：2025-06-19 01:05

　　移动边缘计算技术为用户提供低时延高计算性能的计算服务提供了重要途径。然而,其面临两大技术挑战。首先,能量有限的移动用户难于长时间享受移动边缘计算的服务。其次,移动用户将任务加载到移动边缘计算服务中心面临安全威胁。因此,为了解决以上两个问题,本文研究了无人机充电边缘计算网络的加权计算比特和最大化的资源分配策略,提高了计算性能和能量收集效率;以及在基于非正交多址的移动边缘计算网络中,提出了安全计算能效最大化的资源优化策略,提高了计算能效和安全性。针对移动用户计算能力不足和储能有限两个问题,本文利用移动边缘计算网络的特性和无人机易于部署和提供视距传输的特点,提出了无人机充电边缘计算网络的加权计算比特和最大化的资源分配策略。建立了二元加载模式下用户的加权计算比特和最大化问题框架,联合优化了用户的中央处理器频率,加载时间,传输功率和模式选择及无人机的飞行轨迹。建立的优化问题为非凸,因此提出了一种三阶段迭代优化算法,获得最优的资源分配策略。仿真结果证明了提出方案在加权计算比特和上优于基准方案,并验证了用户优先权和公平性之间存在的权衡以及优化算法的收敛效率。针对传统移动边缘计算网络资源分配策略只考虑计...

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．２论文组织框架??１０??

?第１章绪论???移动边缘ｔ算?一能量收集??无人Ｉ?计?用?资滙分配??算安￣?＆节ｐ??非正交多址略ｉｌｌ＾ｆ?８１?：?计算比特??人霞胁?耗１，＼?一??物理层安全?＼?、?＃全计算能效??钧??４／＿??二元计算加载模式?部分计算加载模式??一－＾＾￣￣－￣＾」?￣￣＾....

图２．１系统模型??１１??

?第２章无人机充电边缘计算网络计算比特和的资源分配???第２章无人机充电边缘计算网络计算比特和的资源分配??本章研究了无人机充电移动边缘计算网络用户的加权计算比特和最大化的??资源分配方案。首先，提出无人机辅助无线充电移动边缘计算网络的系统模型。??其次，在二元计算加载模式下，建....

图２．２不同方案下无人机的飞行轨迹??图２．２展示的是对采用本章方案和现有方案在无人机持续飞行时间Ｔ＝２秒和??

，如果约束条件很??严格，则选择相对较小的迭代步长，选择合适的迭代步长能保证快速得到最佳??解，当迭代步长设置为常数时，次级梯度算法能保证得到的解离最优解更接近。??２．３．２不同飞行轨迹的优化性能分析??１００－?：?????：?：???：?：?：?？??入：．／??用户?＾用....

图２．３不同轨迹下所有用户加权计算比特和与无人机的传输功率??

?第２章无人机充电边缘计算网络计算比特和的资源分配???衡可以通过使用权向量来获得。??图２．３给出了无人机在不同飞行轨迹下，采用本章提出的二元加载机制所有??用户获得的加权计算比特之和与无人机传输功率的对比图。如图２．３所示，横坐??标表示无人机传输功率（瓦），纵坐标表示所有用....

本文编号：4050613