The various requirements in terms of data rates and latency in beyond 5G and 6G networks have motivated the integration of a variety of communications schemes and technologies to meet these requirements in such networks. Among these schemes are Terahertz (THz) communications, cooperative non-orthogonal multiple-access (NOMA)-enabled schemes, and mobile edge computing (MEC). THz communications offer abundant bandwidth for high-data-rate short-distance applications and NOMA-enabled schemes are promising schemes to realize the target spectral efficiencies and low latency requirements in future networks, while MEC would allow distributed processing and data offloading for the emerging applications in these networks. In this paper, an energy-efficient scheme of multi-user NOMA-assisted cooperative THz single-input multiple-output (SIMO) MEC systems is proposed to allow the uplink transmission of offloaded data from the far cell-edge users to the more computing resources in the base station (BS) through the cell-center users. To reinforce the performance of the proposed scheme, two optimization problems are formulated and solved, namely, the first problem minimizes the total users' energy consumption while the second problem maximizes the total users' computation energy efficiency (CEE) for the proposed scheme. In both problems, the NOMA user pairing, the BS receive beamforming, the transmission time allocation, and the NOMA transmission power allocation coefficients are optimized, while taking into account the full-offloading requirements of each user as well as the predefined latency constraint of the system. The obtained results reveal new insights into the performance and design of multi-user NOMA-assisted cooperative THz-SIMO MEC systems.


翻译:在超5G和6G网络中,各种数据速率和延迟的要求促使集成各种通信方案和技术来满足这些网络中的需求。这些方案中包括太赫兹(THz)通信、合作式非正交多址(NOMA)技术以及移动边缘计算(MEC)。THz通信为高数据速率短距离应用提供了丰富的带宽,而NOMA技术能够实现未来网络中的目标频谱效率和低延迟要求,MEC可用于分布式处理和数据卸载。在本文中,提出了一种能效优化的多用户NOMA辅助合作THz单输入多输出(SIMO) MEC系统,以便通过中心用户将远端边缘用户的卸载数据上传到较多的基站(BS)计算资源。为了增强所提出方案的性能,提出并解决了两个优化问题,即第一个问题将最小化总用户能量消耗,第二个问题将最大化所提出方案的总用户计算能量效率(CEE)。在两个问题中,优化了NOMA用户配对、BS接收波束成形、传输时间分配和NOMA传输功率分配系数,同时考虑了每个用户的完全卸载要求以及系统预定义的延迟约束。所获得的结果揭示了多用户NOMA辅助合作THz-SIMO MEC系统的性能和设计方面的新见解。

0
下载
关闭预览

相关内容

JCIM丨DRlinker:深度强化学习优化片段连接设计
专知会员服务
6+阅读 · 2022年12月9日
移动边缘网络中联邦学习效率优化综述
专知会员服务
47+阅读 · 2022年7月9日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月21日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Multi-Task Learning的几篇综述文章
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年6月15日
RL解决'LunarLander-v2' (SOTA)
CreateAMind
62+阅读 · 2019年9月27日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
19+阅读 · 2022年10月6日
VIP会员
相关VIP内容
JCIM丨DRlinker:深度强化学习优化片段连接设计
专知会员服务
6+阅读 · 2022年12月9日
移动边缘网络中联邦学习效率优化综述
专知会员服务
47+阅读 · 2022年7月9日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月21日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Multi-Task Learning的几篇综述文章
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年6月15日
RL解决'LunarLander-v2' (SOTA)
CreateAMind
62+阅读 · 2019年9月27日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员