The Computation Offloading for Rechargeable User in Space-Air-Ground Networks

目录

一、期刊概览

二、引言

三、技术路径

系统建模分析

1、系统架构

2、通信信道模型

3、能源生成模型

4、问题定义与建模

算法设计与实现

四、个人总结

参考文献列表

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一、期刊概述

针对空天地网络中具备充电能力的用户计算任务卸载问题的研究

二、介绍

背景 ：基于空天地（SAG）融合的万物人工智能（AIoE）网络，大量具有高计算需求和对时延敏感的任务，既可以在地面用户的终端设备上完成，也可以传输至SAG服务器进行处理，例如远程基站、高空平台（HAP）以及低轨卫星等。然而，由于网络环境的动态变化、覆盖范围的广泛性以及电池能量储备的限制，通信与计算资源的协同优化面临巨大难题。

方法 ：本文设计了一种结合SAG特性的异构计算任务卸载框架，旨在实现通信与计算资源的深度融合，从而提升所有用户的整体传输速率。同时，本文引入了一种基于Lyapunov函数的多智能体近端策略优化算法，以应对任务调度及HAP选择的问题。针对CPU周期频率和传输功率的分配问题，则采用基于凸优化的方法加以处理。至于电池能量储备问题，则通过线性规划策略予以解决。实验结果验证了所提方法在收敛效率、平均速率以及AIoE用户电池储备水平方面均展现出明显优势。

三、研究方法概述

系统建模方