空地协同移动边缘计算卸载策略优化研究

摘要

针对传统移动边缘计算系统中的计算用户存在由于密集障碍物遮挡、地形结构等导致的通信信道中断以及未充分利用系统空闲资源，难以完成低延迟和低功耗的密集型计算任务问题，建立了无人机辅助的终端直通协同移动边缘计算系统。该系统中，计算用户通过建立地面直连链路将部分任务卸载给空闲用户，空闲用户利用自身的计算资源辅助计算的同时将剩余计算任务卸载给配置移动边缘计算服务器的无人机进行计算。通过建立新系统的数学模型，提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的计算卸载策略。在满足无人机电量、用户移动范围等约束的前提下，联合优化双卸载率和无人机的机动性，使计算任务处理延时最小化。在模拟的连续状态空间环境中进行仿真测试，结果表明，提出的卸载计算策略优化方案能实现协同网络内资源的高效利用，与其他基线算法方案相比，能有效降低任务处理时延。

关键词

无人机 / 移动边缘计算 / 设备到设备 / 深度强化学习 / 计算卸载 / 延时最小化