典型文献
基于WPT-MEC的动态自适应卸载方法
文献摘要：
针对动态衰落时变的信道状态信息,为解决多用户的任务卸载和资源优化问题,将无线电能传输(WPT,wireless power transmission)技术和移动边缘计算(MEC,mobile edge computing)结合,提出一种基于WPT-MEC的动态自适应卸载(RLDO)方法.无线电能传输技术可为无线终端用户(WEU,wireless end-user)提供能量,有效缓解传统电池供能有限的问题.为使资源利用最大化,设计一个无线电能的MEC网络模型,无线终端用户从无线接入点(AP,access point)收集的能量存储至可充电电池内,再利用此能量进行任务计算或任务卸载.该方法通过部署在MEC服务器的全连接深度神经网络(DNN,deep neural network)进行实时的卸载决策.采用完全的二元制卸载策略进行卸载决策.仿真结果表明,在面向多用户时变的无线信道环境下,该方法的计算速率仍可以保持在92％以上.与基本方法相比,在提高计算速率、降低时延和能耗方面具有较大优越性,有效降低了计算复杂度.
文献关键词：
信道状态信息;移动边缘计算;无线电能传输;深度神经网络;动态自适应卸载
中图分类号：
作者姓名：
苏麟;党小超;郝占军;汝春瑞;尚旭
作者机构：
西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃兰州 730070;甘肃省物联网工程研究中心,甘肃兰州 730070
文献出处：
引用格式：
[1]苏麟;党小超;郝占军;汝春瑞;尚旭-.基于WPT-MEC的动态自适应卸载方法)[J].物联网学报,2022(04):128-138
A类：
动态自适应卸载,RLDO,WEU
B类：
WPT,MEC,衰落,信道状态信息,多用户,任务卸载,资源优化,优化问题,wireless,power,transmission,移动边缘计算,mobile,edge,computing,无线电能传输技术,终端用户,end,user,供能,无线接入点,AP,access,point,能量存储,可充电电池,池内,服务器,全连接,深度神经网络,DNN,deep,neural,network,卸载决策,二元制,卸载策略,无线信道,基本方法,低时延,计算复杂度
AB值：
0.301602
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