基于UAV的空地协同任务卸载策略研究

随着各行业对大批量信息处理需求的增加,移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）技术应运而生。而在陆地障碍较多、MEC服务器搭载不便的情况下,研究了一种无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）中继辅助用户卸载任务到基站的场景。针对该场景,提出了一种基于博弈论的最优任务卸载方法,通过联合优化任务卸载比例和卸载策略使得系统时延最小化。由于这两个变量之间相互耦合,因此将原优化问题转化为两个子问题求解。首先,在确定策略的情况下,证明了系统时延最小值存在的条件,得到了用户的最优卸载比例闭合解。然后,将原优化问题转化为任务分配问题,并建立博弈论模型。在证明了该模型存在纳什均衡（Nash Equilibrium,NE）的前提下,经过多次迭代,求解得到基于时延最小的用户任务卸载策略集。仿真结果表明：上述方法有效降低了全局计算时延,在时效性上优于其他一些常见的卸载方法。