Latency Minimization in Phase-Coupled STAR-RIS Assisted Multi-MEC Server Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider a simultaneous transmitting and reflecting (STAR)-reconfigurable intelligent surface (RIS)-assisted multi mobile-edge-computing (MEC) system, where servers can be placed on both sides of the STAR-RIS and each device offloads a part of its computational tasks to the MEC servers. Specifically, we formulate a weighted-sum computing and communication latency minimization problem to jointly optimize the offloading data volume, edge computing resource of servers, multi-user detection (MUD) matrices, as well as energy splitting coefficients and phase-shifts of the STAR-RIS in the presence of coupling between transmission and reflection phase shifts. Using block coordinate descent (BCD), we decompose the computing and communication problems and solve them in an iterative manner through alternating optimization. We show that the optimal offloading volume can be given by establishing the equivalence of the local computing latency and edge computing latency of servers. Also, we proved that the edge resource allocation problem is jointly convex in both the transmit and reflect MEC resources. Therefore, the optimal MEC resources can be found using KKT conditions and the bisection search method. Numerical results demonstrate the effectiveness of the proposed STAR-RIS-enabled multi-MEC system in terms of obtained latency and convergence compared to the conventional benchmarks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».