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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明提供一种通感算融合网络下的卸载策略分布式优化方法，属于通信感知计算一体化技术领域，包括MCC服务器分别计算不同卸载方案下终端感知任务的执行时延和终端功耗；引入卸载决策变量并得到每个终端感知任务的总执行时间和终端总功耗表达式；提出以所有终端的感知任务总执行时延为目标函数的优化问题；由不同的MEC服务器和MCC服务器迭代计算得到卸载决策变量的松弛解；使用松弛连续和基于膨胀的方法将卸载决策变量的松弛解恢复，由MEC服务器将卸载方案通知给不同的终端；终端在感知目标的同时，按照所接收的卸载方案，利用ISAC信号将前一时刻的感知数据卸载到MEC服务器或MCC服务器处理。本发明显著降低了感知任务平均执行延迟以及算法运行时间。
主权项：1.一种通感算融合网络下的卸载策略分布式优化方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、构建由一个MCC服务器、多个MEC服务器和多个ISAC终端组成的三层ISCC架构，MCC服务器结合不同终端的信道信息以及感知任务数据量，分别计算不同卸载方案下终端感知任务的执行时延和终端功耗，不同卸载方案包括本地执行模式、卸载到MEC服务器执行模式和卸载到MCC服务器执行模式；步骤S2、基于步骤S1所得的不同卸载方案下终端感知任务的执行时延和终端功耗，引入卸载决策变量以表示终端的感知任务所对应的卸载方案，并得到每个终端感知任务的总执行时间和终端总功耗表达式；步骤S3、基于步骤S2中每个终端感知任务的总执行时间和终端总功耗表达式，考虑终端最大功率、MEC服务器计算能力、卸载决策变量约束，提出以所有终端的感知任务总执行时延为目标函数的优化问题；步骤S4、基于变量松弛以及ADMM方法对步骤S3中的优化问题进行处理，由不同的MEC服务器和MCC服务器迭代计算得到卸载决策变量的松弛解；步骤S5、使用松弛连续和基于膨胀的方法将步骤S4得到的卸载决策变量的松弛解恢复为二元0-1变量，由MEC服务器将卸载方案通知给不同的终端；步骤S6、终端在感知目标的同时，按照所接收的卸载方案，利用ISAC信号将前一时刻的感知数据卸载到MEC服务器或MCC服务器处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种通感算融合网络下的卸载策略分布式优化方法
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