IRS辅助无人机反向散射边缘计算网络能效最大化方案

刘伯阳; 赵云; 党儒鸽; 孙连锐; 吕涛

doi:10.13682/j.issn.2095-6533.2025.04.002

西安邮电大学学报 ›› 2025, Vol. 30 ›› Issue (04) : 9 -20. DOI: 10.13682/j.issn.2095-6533.2025.04.002

IRS辅助无人机反向散射边缘计算网络能效最大化方案

刘伯阳, 赵云, 党儒鸽, 孙连锐, 吕涛

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摘要

针对物联网(Internet of Things, IoT)边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)网络中建筑物遮挡、信道质量差导致的能耗增大的问题，提出一种智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)辅助无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)反向散射边缘计算网络能效最大化方案。通过优化反向散射过程中用户的反射系数、UAV的传输功率、用户设备的计算资源、IRS的相移矩阵和UAV的轨迹实现系统能效最大化。针对强耦合非凸优化问题，采用基于Dinkelbach设计的交替迭代优化算法，利用拉格朗日对偶、连续凸近似(Successive Convex Approximation, SCA)及最大最小化算法迭代求解。最后，将所提方案与固定UAV轨迹和IRS相移方案及单独固定UAV轨迹方案进行对比，仿真结果表明，所提方案在不同参数下可有效降低系统能耗，降幅最高可达51.2%,能够更有效地优化资源分配并实现系统网络能效最大化。