[发明专利]不完美CSI情况下NOMA-MEC系统能耗优化方法

权利要求书

1.一种不完美CSI情况下NOMA-MEC系统能耗优化方法，其特征在于：所述NOMA-MEC系统能耗优化方法包括如下步骤：

步骤1：构建NOMA-MEC系统，所述NOMA-MEC系统包括至少一个NOMA链路，每个所述NOMA链路均包括一个有大量密集的计算任务、仅依靠本地计算资源无法完成计算任务的用户TU和两个拥有小型MEC服务器可以进行任务计算的无线访问接入点AP，每个所述无线访问接入点AP与用户TU的距离不同且每个无线访问接入点AP都有辅助计算任务；

步骤2：在能耗最小化的目标下，用户TU将步骤1中每个无线访问接入点AP完成的计算任务同时卸载至对应的每个无线访问接入点AP处，由用户TU和两个每个无线访问接入点AP共同计算任务实现NOMA-MEC系统能耗最小化,其中

所述步骤1的具体过程包括如下步骤：

步骤1-1：给用户TU配备一个计算任务的缓存队列、两个拥有小型MEC服务器可以进行任务计算的无线访问接入点；

步骤1-2：定义NOMA-MEC系统处理计算任务的时间为T，将T划分为N个时隙，每个时隙长度为τ＝T/N；

步骤1-3：通过链路信息得无线访问接入点AP1与用户TU的距离A₁，此条链路的估计信道增益无线访问接入点AP2与用户的距离A₂，此条链路的估计信道增益信道带宽B，噪声功率当传输瞬时速率低于目标速率时会发生中断事件，得到

中断概率ε₀

以及瞬时速率

其中，代表第i个AP处的估计信道增益，ε代表均值为零，方差为σ_ε²的信道估计误差，代表用户传输信号给第i个AP的发射功率，

目标速率为其中m为1或2，其中代表用户与第m个AP链路上包含了小尺度衰落估计和大尺度衰落的估计信道增益，中d_m代表用户与第m个AP的距离，α表示路径损耗指数，此时AP处接收到的信号为：

其中，h_i为第i个AP处的链路信道增益，p_i为用户发送给第i个AP信号所用的功率，x_i为发送给第i个AP的数据，为加性高斯白噪声的方差；

所述步骤2具体包括如下步骤：

步骤2-1：用户TU将产生的计算任务分为三份，由AP处的MEC服务器协同计算；

步骤2-2：用户依靠本地计算资源计算d_nbit数据的能耗为用户将d₁bit数据卸载至AP1处的能耗为用户将d₂bit数据卸载至AP2处的能耗为

步骤2-3：以NOMA-MEC系统能耗最小化为目标，建立优化问题如下：

du≥0，d1≥0，d2≥0

其中，“min”表示最小化运算，“s.t.”表示约束条件，p_m为为用户发送给第m个AP信号所用的功率，C_m为第m个AP处信号传输的瞬时速率，R_m为第m个AP处信号传输不发生中断的目标速率，ε₀为中断概率，du代表分配给本地资源计算的任务量，d1代表分配给第1个AP计算的任务量，d2代表分配给第2个AP计算的任务量，Di代表产生的总任务量，dm中m为u、1、2中任意一个；

步骤2-4：将步骤2-3中的优化问题转换为非概率问题：

du≥0，d1≥0，d2≥0

其中，步骤2-5：为了得到全局最优解，将步骤2-4中的问题拆分为功率分配问题和任务量分配问题依次求解，通过一维搜索算法找到最优解；

步骤2-6：根据步骤2-5中所得到的最优解，按照所得到的最优任务量分配以最优功率分配传输数据，实现NOMA-MEC系统的能耗优化。

2.根据权利要求1所述不完美CSI情况下NOMA-MEC系统能耗优化方法，其特征在于：所述步骤2-5具体包括如下步骤：

步骤2-5-1：考虑发射功率分配问题，将原问题转化为一个规划问题：

du≥0，d1≥0，d2≥0

通过固定任务分配量du,d1,d2来得到最优发射功率分配其中

步骤2-5-2：考虑任务量分配问题，根据得到的最优发射功率，原优化问题转化为：

并且d1,n≥0、d2,n≥0、du,n≥0；

步骤2-5-3：通过KKT条件对优化问题进行求解，

其中，其中，为各部分任务量分配的最优解，τ为每个时隙的长度，系数ψ为利用KKT条件求解所引入的拉格朗日乘子，C为用户计算1bit数据所需要的CPU周期数，γ为电容转换系数，ε₀为中断概率，B为信道带宽，m为1或2，代表用户与第m个AP链路上包含了小尺度衰落估计和大尺度衰落的估计信道增益，中d_m代表用户与第m个AP的距离，α表示路径损耗指数，

通过观察得出各部分任务量均与系数ψ有关，随后通过一维搜索算法得到系数ψ的值，即可求得所述优化问题的最优解。