多次用户认知边缘计算网络资源分配方案

摘要：

为了缓解当前边缘计算网络中资源优化方案长期收益有限与频谱效率低的问题,基于强化学习,提出一种多次用户认知边缘计算网络资源分配方案.建立了一个认知边缘计算网络资源分配优化设计模型,该模型由多个次用户、一个主用户以及一个小基站构成.次用户通过小基站对主用户状态进行频谱感知,采用时分多址技术接入主用户频谱进行任务卸载.利用部分可观测马尔科夫决策过程对认知边缘计算网络中的次用户信道接入时间比例、边缘计算能耗、CPU计算频率与任务卸载功率进行联合优化设计,最大化次用户能获得的加权期望计算比特数之和.仿真结果表明,相比只考虑单个时隙性能最优的传统算法,所提方案显著提升了网络中次级用户长期期望计算比特数.

关键词：认知无线电、边缘计算、强化学习、时分多址技术、部分可观测马尔科夫决策过程

所属期刊栏目：27

分类号：TN929.5

资助基金：国家自然科学基金;陕西省自然科学基础研究计划项目;陕西省教育厅专项科研计划项目;陕西省普通高校青年杰出人才支持计划项目

在线出版日期：2023-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：8-15