基于用户协作和无人机辅助的NOMA-MEC系统能耗最小化资源优化方法

本文提出一种基于用户协作的无人机(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)辅助的非正交多址(Non‑Orthogonal Multiple Access，NOMA)移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)四节点系统，旨在优化系统能耗问题。在此系统中，远端用户与近端用户协作，近端用户帮助转发远端用户的计算任务，且采用NOMA与时分作多址(Time Division Multiple Access，TDMA)相结合的通信方式进行计算任务的卸载。通过联合优化用户卸载比特数、用户和无人机的发射功率以及各阶段的时间分配来最小化系统的总能耗。为了满足时延约束，提出一种基于逐次凸逼近(Successive Convex Approximation，SCA)方法和拉格朗日对偶法的任务分配算法，并利用变量代换法将非凸问题转化为凸问题，并通过迭代优化求解最优的发射功率、任务分配策略以及时间分配。仿真结果表明，该算法具有较好的收敛性，并且在与其他基准方案对比时，表现出了最优的性能。