[发明专利]一种多载波NOMA的移动边缘计算系统中计算效率优化方法

权利要求书

1.一种多载波NOMA的移动边缘计算系统中计算效率优化方法，其特征在于：步骤如下：

步骤S1：建立基于多载波非正交多址接入(NOMA)的移动边缘计算(MEC)系统，该系统由K个用户和一个与MEC服务器相连的无线接入节点(AP)组成，并且所有用户都只有一个发射天线与单个接收天线的基站来建立通信链路，上述系统所使用带宽W分成相互正交的N个子信道，定义子信道的集合为则第个子信道所使用的带宽为W_n，满足每个子信道建模为频率平坦块衰落信道，即信道变化以时间块为单位，每个时间块内的子信道保持不变，多个用户通过上行NOMA协议共享相同的子信道，同时将计算任务上传到无线接入节点的MEC服务器上，用户的计算效率定义为该用户的本地计算和其上传至MEC服务器的总数据量与所消耗的能量之比，数据量的单位为比特；

步骤S2：为了保证用户公平性，建立基于最大-最小公平性原则的计算效率优化问题，其优化目标为最大化所有用户的计算效率中的最小值，优化变量为子信道调度，本地CPU频率，发射功率，优化约束为用户的最小计算比特数、最大功率消耗、最大本地CPU频率，子信道最大支持用户数，以及用户的最大可接入的子信道数；

步骤S3:步骤S2中的优化问题属于非凸的混合整数非线性规划问题，为了解决该问题，基于Big-M法，对于第n个子信道上的第k个用户，首先引入辅助变量来代替步骤S2中的优化问题中所有子信道调度变量ρ_k,n与发射功率p_k,n的乘积项ρ_k,np_k,n，然后对辅助变量施加额外的四个约束，分别为以及其中表示第k个用户的最大功耗，为所有用户的集合，进一步地，将上述问题等价转化为连续优化问题；

步骤S4：针对步骤S3中的优化问题，首先基于序列凸规划，对该问题中第n个子信道上的第k个用户的速率以及子信道调度变量的平方进行一阶泰勒展开，则步骤S3中的优化问题近似转化为伪凸优化问题，其符合广义分式规划的求解形式，因此，使用基于广义分式规划理论的Dinkelbach迭代算法，将该伪凸优化问题的目标函数由分式函数转化为线性函数，同时引入辅助变量将非光滑目标函数等价转换成光滑的线性目标函数，通过迭代计算可得该线性规划问题的可行解；

步骤S5：针对步骤S4中的优化问题，引入松弛变量和惩罚因子，提出基于Big-M法、惩罚序列凸规划和广义分式规划的多项式时间复杂度的计算效率优化算法，从任一初始点开始迭代并收敛到一个可行次优解。

2.如权利要求1所述的多载波NOMA的移动边缘计算系统中计算效率优化方法，其特征在于：步骤S1具体如下：

对于一个持续时间为T的时间块，定义所有用户的集合为则第k个用户在其本地计算所计算的比特数为及其所消耗的能量为其中C_k表示该用户计算1比特任务数据量所需要的CPU周期数，f_k表示该用户的本地CPU频率，γ_k为相应的CPU计算系数，令表示子信道调度变量，其中ρ_k,n＝1表示第k个用户使用第n个子信道上传它的部分计算任务，ρ_k,n＝0则代表不使用，根据上行NOMA协议，使用第n个子信道的所有用户同时上传各自的部分计算任务，则AP在第n个子信道上的接收信号可表示为：

其中，h_k,n表示第k个用户在第n个子信道上的信道衰落系数，g_k,n为对应的信道增益，s_k,n表示第k个用户向第n个子信道发送的归一化信号，满足p_k,n是相应的传输功率，z_n是第n个子信道上的高斯白噪声，服从复高斯分布，即n₀表示单边功率谱密度，在每个子信道上，AP采用串行干扰消除技术，按照用户的信道增益依次解码用户信号，则第k个用户在第n个子信道上的上传可达速率表示如下：

其中，表示用户集合中所有信道增益小于第k个用户的信道增益的用户，第k个用户在第n个子信道上传的计算任务的比特数为和相应的能量消耗为其中ξ表示第k个用户的功率放大器系数，p_c为固定电路功耗，则上述系统中第k个用户的计算效率η_k定义为该用户在第一阶段中的本地计算和其上传至MEC服务器的总数据量(比特)与所消耗的能量之比，即：