Collaborative Computation Offloading in the Multi-UAV Fleeted Mobile Edge Computing Network via Connected Dominating Set
Collaborative Computation Offloading in the Multi-UAV Fleeted Mobile Edge Computing Network via Connected Dominating Set
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通过连接支配集在多无人机编队移动边缘计算网络中进行协作计算卸载
DOI：
10.1109/tvt.2022.3188554
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发表时间：
2022-10
影响因子：
6.8
通讯作者：
Zhihua Yang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiaohan Qi;Jingzheng Chong;Qinyu Zhang;Zhihua Yang
近年来，无人机（UAV）作为飞行服务器被广泛应用于移动边缘计算（MEC）网络中，以承担从移动用户那里卸载的随机计算任务。然而，目前在卸载任务中，多注重每架无人机的单独计算能力，而忽略了多架无人机以编队方式的协同优势，导致对海量突发数据的计算效率较低。因此，在这项工作中，我们提出了一种基于连接支配集（CDS）的多无人机辅助MEC网络协同方式的双重计算卸载机制。特别是，我们解决了一个系统的能源效率最大化的优化问题，通过使用一个精心定制的交替方向乘法器（ADMM）算法和李亚普诺夫优化。在该机制中，我们通过设计一个CDS虚拟骨干网，提出了一种两阶段的计算任务划分策略和一种优化无人机轨迹的用户调度方案。数值结果表明，与基准算法相比，本文提出的机制具有优越性。
In these years, Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is widely employed as a flying server into the Mobile Edge Computing (MEC) network to carry stochastic computation task offloaded from mobile users. However, currently, much efforts are made on the individual computation capability of each UAV during the offloading task, while neglecting the coordination advantage of multiple UAVs in a fleeted way, leading to low efficiency on computing massive bursty data. In this work, therefore, we propose a twofold computation offloading mechanism in a collaborative way for a multi-UAV assisted MEC network using the Connected Dominating Set (CDS). In particular, we solve a system energy efficiency-maximizing optimization problem by using a well-tailored Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) algorithm and Lyapunov optimization. In the proposed mechanism, we develop a two-stage computation task partitioning strategy and a user scheduling scheme with optimized UAV trajectory via designing a CDS virtual backbone network. The numerical results indicate that the superiority of our proposed mechanism compared with the benchmark algorithm.
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