Task Offloading Optimization for UAV-Aided NOMA Networks With Coexistence of Near-Field and Far-Field Communications
Notice bibliographique
Résumé
Mobile edge computing (MEC) is widely employed to allow users to offload computation-intensive tasks due to high energy efficiency, low latency, enhanced privacy, and security. Thanks to advances in manufacturing technologies, MEC-based unmanned aerial vehicle (UAV) networks can be extensions or replacements for edge servers at ground base stations to improve the network flexibility and quality of communication. This study focuses on the non-orthogonal multiple access (NOMA) scheme, emphasizing the coexistence of near-field and far-field regions, particularly in the context of multiple UAVs integrated with edge servers. We address the challenge of the latency minimization problem by efficiently optimizing both communications and computing variables such as user association, capacity allocation, and transmit power. The designed optimization problem is a mixed integer programming problem that has extremely high complexity. To solve this problem, we propose an iterative algorithm that is designed by using block coordinate descent, convex transformation, and relaxation. Through extensive simulations, our proposed solution demonstrates effectiveness in minimizing total task offloading latency across various scenarios. The findings not only contribute a practical convex optimization method to reduce the latency in MEC systems using UAV-aided NOMA networks but also enable the operations of modern applications such as augmented reality and virtual reality on handheld user devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».