CN113938997B - 一种noma物联网中安全mec系统的资源分配方法 - Google Patents
一种noma物联网中安全mec系统的资源分配方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113938997B CN113938997B CN202111158498.0A CN202111158498A CN113938997B CN 113938997 B CN113938997 B CN 113938997B CN 202111158498 A CN202111158498 A CN 202111158498A CN 113938997 B CN113938997 B CN 113938997B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- iteration
- eavesdropper
- power
- noma
- formula
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 title claims abstract description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract description 35
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 8
- 206010042135 Stomatitis necrotising Diseases 0.000 claims abstract 6
- 201000008585 noma Diseases 0.000 claims abstract 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 27
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 16
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 4
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 claims description 3
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 3
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 claims description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 5
- 238000013461 design Methods 0.000 abstract description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005562 fading Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
- H04W52/02—Power saving arrangements
- H04W52/0209—Power saving arrangements in terminal devices
- H04W52/0225—Power saving arrangements in terminal devices using monitoring of external events, e.g. the presence of a signal
- H04W52/0248—Power saving arrangements in terminal devices using monitoring of external events, e.g. the presence of a signal dependent on the time of the day, e.g. according to expected transmission activity
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
- H04W52/04—TPC
- H04W52/30—TPC using constraints in the total amount of available transmission power
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W72/00—Local resource management
- H04W72/50—Allocation or scheduling criteria for wireless resources
- H04W72/53—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on regulatory allocation policies
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种NOMA物联网中安全MEC系统的资源分配方法，包括：对边缘服务器进行初始化操作；判断前一次迭代与后一次迭代效用函数之差是否小于一定阈值，若满足：利用求解标准凸问题工具包计算每次迭代的效用函数，迭代次数增加，再次判断；若不满足：输出IoT设备卸载数据量和发射功率。本发明可以在保证数据卸载安全性的同时通过资源分配最小化设备总能耗，模型完备，物理意义清晰，设计算法合理有效，能够很好地应用于对计算能力低、电池能量极为有限、需要处理计算密集型任务的NOMA物联网应用场景。
Description
技术领域
本发明涉及NOMA物联网中安全MEC系统的资源分配方法，具体来说，涉及一种在保证数据卸载安全性的同时通过资源分配最小化设备总能耗的方法。
背景技术
物联网(Internet of Things，IoT)是当下移动通信网络的重要组成部分，它可以连接来自不同环境的大量设备，支持许多新颖的应用。然而，IoT设备的大规模互连所产生的大量数据及IoT设备体积偏小，电池能量较为有限以及计算能力较弱等缺陷对IoT的发展带来了严峻的挑战。此时，将多址边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)和非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access，NOMA)技术结合成为解决上述问题的一种有效手段。在NOMA物联网的MEC系统中IoT设备的计算任务可以部分或全部卸载到部署在网络边缘(基站或接入点)的MEC服务器进行任务计算。由于MEC服务器的计算能力比IoT设备高得多，任务的执行能力可以大大提高。而且，相较云计算，MEC服务器距离IoT设备较近，任务执行延迟和能耗也会更低。IoT的一个关键特性是高连接密度，现有的IoT大多采用正交多址(Orthogonal Multiple Access，OMA)技术，多个IoT设备无法复用同一子信道，从而导致连接受限。此外，MEC网络给稀缺的无线电频谱带来了沉重的负担。为了提高任务卸载率，必须提高发射功率，这不仅会导致对其他通信的干扰更为严重，而且会缩短IoT设备的电池寿命。在这种情况下，NOMA技术可以更有效地进行任务卸载。通过采用叠加编码，NOMA能够允许多个设备同时在同一资源块上传输，并在接收端使用连续干扰消除技术对目标信号进行解码，减少同信道干扰，使得IoT设备在任务卸载过程中充分利用有限的频谱。
然而，虽然计算卸载可帮助终端设备节省一定程度的能量和降低一部分的时延，但由于IoT设备的能量十分有限并且该设备可能是时延敏感或能耗敏感型设备，所以能耗和时延依旧是该系统中的重要性能指标，可以通过减少时延或降低能耗增强该系统性能。要达到此目的可以资源分配策略入手，例如卸载数据量和设备发射功率。此外与云服务器和数据中心相比，边缘节点位于网络的边缘，在物理上更接近攻击者，因此会遇到更严重的安全问题。在MEC系统中存在着许多安全威胁，如无线干扰、分布式拒绝服务攻击、欺骗攻击、中间人攻击和智能攻击，因此安全性也是MEC系统中的另一重要的性能指标，基于传统加密技术的安全协议需要大量的计算量或导致长时间的密钥管理开销，并不是资源受限的终端设备的最佳安全解决方案，为此从物理层的角度提高计算任务卸载过程的安全性更加贴合实际。此外，目前NOMA物联网的MEC系统中的最小化设备计算能耗或时延过程中考虑安全性的研究还处于初级阶段，若考虑多设备场景，根据信噪比定义是可以知道共享同一信道的设备之间的功率存在耦合关系，从而导致根据该系统建模得到优化问题的复杂性和非凸性，此时若考虑安全，问题会更加复杂，更难求解。为解决此问题，本发明为了抑制窃听，在IoT设备将计算任务卸载至配备有MEC服务器的接入点(Access Point，AP)时，AP会给窃听者发送干扰。在这种设计方案下，通过联合优化多设备卸载数据量和发射功率最小化IoT设备总能耗。
发明内容
技术问题：本发明提供一种NOMA物联网中安全MEC系统的资源分配方法，针对系统中存在恶意窃听者的情况下，保证卸载安全性的同时通过合理的资源分配策略最小化设备总能耗。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明实施例采用如下的技术方案：
一种NOMA物联网中安全MEC系统资源分配方法，其特征在于，所有节点均配备单天线，在存在恶意窃听者的情况下，多个IoT设备利用上行NOMA将计算密集型任务卸载至配备有MEC服务器的接入点；
本发明的资源分配方法包括以下步骤：
步骤10)对边缘服务器进行初始化操作；
步骤20)判断前一次迭代与后一次迭代目标函数之差是否小于一定阈值，若满足执行步骤30)，若不满足执行步骤40)；
步骤30)利用求解标准凸问题工具包计算每次迭代的效用函数，迭代次数增加，返回步骤20)；
步骤40)输出IoT设备卸载数据量和发射功率。
作为优选例，本发明的步骤10)包括：
步骤101)进行初始化操作：给定设备到接入点、设备到窃听者，接入点到窃听者之间的距离，设置辅助变量x0＝0，y0＝0，效用函数ζ0＝0和迭代循环次数λ＝0；
步骤102)定义考虑卸载安全性时的设备总能耗：
假设接入点已知窃听者连续信道状态信息，而且能够强制将人工噪声干扰功率保持恒定。hAP,eve代表接入点到窃听者之间的信道增益，rk代表将信道增益由小到大排序时第k小的设备索引值，则此时该设备的安全传输速率如式(1)所示：
其中和pJ表示将信道增益由小到大排序时第k小设备的发射功率和接入点发送的干扰功率；/>和/>分别表示将信道增益由小到大排序时第k小的设备与接入点和该设备与窃听者之间的信道增益；/>和/>分别代表接入点和窃听者的自然噪声功率，B为通信信道带宽；/>为干扰噪声功率；
用L和分别表示设备的计算任务数据量和将信道增益由小到大排序时第k小设备卸载到MEC服务器的任务数据量，从而该设备本地计算的任务数据量为/>因此设备k本地计算和边缘计算的能耗如式(2)所示：
其中CU代表每计算1比特数据所需要CPU周期数，PU代表每CPU周期设备的能耗，T为计算时隙，因此所有设备的总能耗为
作为优选例，本发明的步骤20)包括：
步骤201)为了保证设备安全卸载定义安全传输速率满足
步骤202)令分别代表将信道增益由小到大排序时第l小的设备与服务器的数据传输速率和窃听者的数据传输速率；即将信道增益由小到大排序时第k小的设备与服务器的数据传输速率和窃听者的数据传输速率：
令：
由于的非凸性质通过换底公式和递归特性进行转化如式(5)所示：
其中代表物联网设备的集合；
步骤203)引入辅助变量xk和yk，令其值如式(6)所示：
步骤204)进一步根据功率的递归特性，获得所有设备的发射功率之和如式(7)所示：
步骤205)上述推导可以看出pk和均由辅助变量xk进行表示，pk和/>均由辅助变量yk进行表示，定义函数ψAP，k和ψeve,k分别表示设备k到AP和窃听者之间的信道增益的排序；从而式(3)改写为：
步骤206)此时仍然无法获得功率表达式，采用连续凸逼近进行局部逼近，令y1(x)＝eJx，y2(y)＝eJy，通过一阶泰勒展开可得到功率约束如式(9)所示：
其中λ代表迭代次数，分别是xk，yk的迭代次数λ-1次解；/>分别代表函数y1(x)和y2(x)的一阶泰勒展开式；
步骤207)令通过逼近获得的目标函数为ζ，根据卸载数据量、安全传输速率和发射功率的约束获得如式(10)所示的优化问题；
步骤208)将目标函数阈值定义为变量，根据初始化的卸载数据量、辅助变量、功率获得当前目标函数值，判断是否满足判断前一次迭代与后一次迭代目标函数之差是否小于一定阈值，若满足执行步骤30)，若不满足执行步骤40)。
作为优选例，本发明的步骤30)包括：步骤301)利用求解标准凸问题工具包求解式(7)；
步骤302)迭代次数λ＝λ+1，返回步骤20)。
作为优选例，本发明的步骤40)输出卸载数据量和发射功率，结束算法。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：1)本发明在最小化设备总能耗的同时考虑卸载安全性，同时本发明适用于多设备场景，相比于目前仅适用于两设备的方法，本发明相对来说更具有全面性；2)本发明从存在恶意窃听者的情况下，在保证卸载安全性的同时最小化设备任务执行过程总能耗的角度出发，接入点向窃听者发送干扰以抑制窃听，构建部分卸载方式下的任务计算模型，定义安全传输速率，联合优化卸载数据量和发射功率以最小化设备总能耗，角度新奇，目标明确，物理意义清晰；3)本发明采用连续凸逼近将优化问题转化为可解的凸问题，并利用求解凸问题工具包CVX求解，计算复杂度低，容易理解；4)本发明中NOMA方式与OMA方式相比，在降低能耗方面更为明显；5)本发明模型完备，物理意义清晰，设计算法合理有效，能够很好地应用于对计算能力低、电池能量极为有限、需要处理计算密集型任务的NOMA物联网应用场景。
附图说明
图1是本发明实施例的系统模型图；
图2是本发明的资源分配方法流程图；
图3是本发明不同设备数目设备总能耗随任务数据量变化对比图；
图4是采用本发明实例的方法和现有技术方法中，设备总能耗随设备数量的变化曲线图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明实施例的技术方案进行详细的说明。
本发明实施例的优化方法适用于NOMA物联网中的安全MEC系统。如图1所示，所有节点均配备单天线，多个IoT设备利用上行NOMA将计算密集型任务卸载至配备有MEC服务器的接入点，同时MEC服务器侧存在恶意窃听者，为了抑制窃听，接入点采用全双工技术发送人工噪声干扰窃听者的窃听。
如图2所示，本发明实施例的NOMA物联网中安全MEC系统资源分配方法，包括以下步骤：
步骤10)对边缘服务器进行初始化操作；
所述步骤10)包括：
步骤101)进行初始化操作：设置辅助变量x0＝0，y0＝0，效用函数ζ0＝0和迭代循环次数λ＝0；
步骤102)定义保证卸载安全性时的设备能耗和：
假设接入点已知窃听者连续信道状态信息，而且能够强制将人工噪声干扰功率保持恒定。hAP,eve代表接入点到窃听者之间的信道增益，rk代表将信道增益由小到大排序时第k小的设备索引值，则此时该设备的安全传输速率如式(1)所示：
其中，和pJ表示将信道增益由小到大排序时第k小设备的发射功率和接入点发送的干扰功率；/>和/>分别表示将信道增益由小到大排序时第k小的设备与接入点和该设备与窃听者之间的信道增益；/>和/>分别代表接入点和窃听者的自然噪声功率，B为通信信道带宽；/>为干扰噪声功率。
用L和分别表示设备的计算任务数据量和将信道增益由小到大排序时第k小设备卸载到MEC服务器的任务数据量，从而该设备本地计算的任务数据量为/>因此设备k本地计算和边缘计算的能耗如式(2)所示：
其中CU代表每计算1比特数据所需要CPU周期数，PU代表每CPU周期设备的能耗，T为计算时隙，因此所有设备的总能耗为
步骤20)判断前一次迭代与后一次迭代目标函数之差是否小于一定阈值，若满足执行步骤30)，若不满足执行步骤40)。
所述步骤20)包括：
步骤201)为了保证设备安全卸载定义安全传输速率满足
步骤202)令分别代表将信道增益由小到大排序时第l小的设备与服务器的数据传输速率和窃听者的数据传输速率；即：
令：
由于的非凸性质通过换底公式和递归特性进行转化如式(5)所示：
其中代表物联网设备的集合。
步骤203)引入辅助变量xk和yk，令其值如式(6)所示：
步骤204)进一步根据功率的递归特性，获得所有设备的发射功率之和如式(7)所示：
步骤205)上述推导可以看出pk和均可以由辅助变量xk进行表示，pk和/>均可以由辅助变量yk进行表示，定义函数ψAP，k和ψeve,k分别表示设备k到AP和窃听者之间的信道增益的排序。从而式(3)可以改写为：
步骤206)此时仍然无法获得功率表达式，采用连续凸逼近进行局部逼近，令y1(x)＝eJx，y2(y)＝eJy，通过一阶泰勒展开可得到功率约束如式(9)所示：
其中λ代表迭代次数，分别是xk，yk的迭代次数λ-1次解。/>分别代表函数y1(x)和y2(x)的一阶泰勒展开式。
步骤207)令通过逼近获得的目标函数为ζ，根据卸载数据量、安全传输速率和发射功率的约束获得如式(10)所示的优化问题；
步骤208)将目标函数阈值定义为变量，根据初始化的卸载数据量、辅助变量、功率获得当前目标函数值，判断是否满足判断前一次迭代与后一次迭代目标函数之差是否小于一定阈值，若满足执行步骤30)，若不满足执行步骤40)；
步骤30)利用求解标准凸问题工具包计算每次迭代的效用函数，迭代次数增加，返回步骤20)。
所述步骤30)包括：
步骤301)利用求解标准凸问题工具包求解式(10)；
步骤302)迭代次数λ＝λ+1，返回步骤20)
步骤40)输出卸载数据量和发射功率，结束算法。
实施例：
参看图1，本实例的系统为NOMA物联网中的MEC系统。其中，干扰功率：pJ＝3.5w，设备到接入点距离：dAP,U＝100m，设备到窃听者距离：deve,u＝50m，信道带宽：B＝50MHz，加性高斯白噪声的功率任务数据量：L∈[0,3×107]bit，时延约束：T＝0.1s，计算每比特计算任务所需要的CPU周期数：CU＝500cycle/bit，本地计算每CPU周期的设备能耗：PU∈[0，20×10-11]J/cycle。系统中任意两节点间的信道是独立同分布的瑞利衰落信道，且信道状态在一次算法收敛的期间内保持不变。
图3为不同任务数据量多设备能耗变化图。由图可验证随着任务数据量的增大，设备总能耗也会随之增大，然而由于NOMA引入的同信道干扰，因此设备数目应控制在合理的范围内。
图4所示为本发明上述实例以及两种现有方法中，设备总能耗随设备数量的变化曲线图。从图4中可以看出，随着设备数目的增加，本发明方法中设备总能耗低于基于正交多址接入(Orthogonal Multiple Access，OMA)的优化算法，同时，本发明方法也总是优于全卸载算法，这是因为虽然MEC服务器计算能力强于设备，但设备到服务器的距离较大，因此设备的传输能耗增加。此外，全卸载方式无法最大限度保证卸载的安全性，而且无法充分利用设备本身资源，因此，这表明了本发明方法在保证任务卸载安全性的同时降低设备能耗具有较好的效果。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本发明不受上述具体实施例的限制，上述具体实施例和说明书中的描述只是为了进一步说明本发明的原理。本发明要求保护的范围由权利要求书及其等效物界定。
Claims (3)
1.一种NOMA物联网中安全MEC系统资源分配方法，其特征在于，所有节点均配备单天线，在存在恶意窃听者的情况下，多个IoT设备利用上行NOMA将计算密集型任务卸载至配备有MEC服务器的接入点；
所述资源分配方法包括以下步骤：
步骤10)对边缘服务器进行初始化操作；
具体包括：
步骤101)进行初始化操作：给定设备到接入点、设备到窃听者，接入点到窃听者之间的距离，设置辅助变量x0＝0，y0＝0，效用函数ζ0＝0和迭代循环次数λ＝0；
步骤102)定义考虑卸载安全性时的设备总能耗：
假设接入点已知窃听者连续信道状态信息，而且能够强制将人工噪声干扰功率保持恒定；hAP,eve代表接入点到窃听者之间的信道增益，rk代表将信道增益由小到大排序时第k小的设备索引值，则此时该设备的安全传输速率如式(1)所示：
其中和pJ表示将信道增益由小到大排序时第k小设备的发射功率和接入点发送的干扰功率；/>和/>分别表示将信道增益由小到大排序时第k小的设备与接入点和该设备与窃听者之间的信道增益；/>和/>分别代表接入点和窃听者的自然噪声功率，B为通信信道带宽；/>为干扰噪声功率；
用L和分别表示设备的计算任务数据量和将信道增益由小到大排序时第k小设备卸载到MEC服务器的任务数据量，从而该设备本地计算的任务数据量为/>因此设备k本地计算和边缘计算的能耗如式(2)所示：
其中CU代表每计算1比特数据所需要CPU周期数，PU代表每CPU周期设备的能耗，T为计算时隙，因此所有设备的总能耗为
步骤20)判断前一次迭代与后一次迭代目标函数之差是否小于一定阈值，若满足执行步骤30)，若不满足执行步骤40)；
具体包括：
步骤201)为了保证设备安全卸载定义安全传输速率满足
步骤202)令分别代表将信道增益由小到大排序时第l小的设备与服务器的数据传输速率和窃听者的数据传输速率；即将信道增益由小到大排序时第k小的设备与服务器的数据传输速率和窃听者的数据传输速率：
令：
由于的非凸性质通过换底公式和递归特性进行转化如式(5)所示：
其中代表物联网设备的集合；
步骤203)引入辅助变量xk和yk，令其值如式(6)所示：
步骤204)进一步根据功率的递归特性，获得所有设备的发射功率之和如式(7)所示：
定义函数ψAP，k和ψeve,k分别表示设备k到AP和窃听者之间的信道增益的排序；从而式(3)改写为：
步骤206)此时仍然无法获得功率表达式，采用连续凸逼近进行局部逼近，令y1(x)＝eJx，y2(y)＝eJy，通过一阶泰勒展开可得到功率约束如式(9)所示：
其中λ代表迭代次数，分别是xk，yk的迭代次数λ-1次解；/>分别代表函数y1(x)和y2(x)的一阶泰勒展开式；
步骤207)令通过逼近获得的目标函数为ζ，根据卸载数据量、安全传输速率和发射功率的约束获得如式(10)所示的优化问题；
步骤208)将目标函数阈值定义为变量，根据初始化的卸载数据量、辅助变量、功率获得当前目标函数值，判断是否满足判断前一次迭代与后一次迭代目标函数之差是否小于一定阈值，若满足执行步骤30)，若不满足执行步骤40)；
步骤30)利用求解标准凸问题工具包计算每次迭代的效用函数，迭代次数增加，返回步骤20)；
步骤40)输出IoT设备卸载数据量和发射功率。
2.按照权利要求1所述的一种NOMA物联网中安全MEC系统资源分配方法，其特征在于，所述步骤30)包括：步骤301)利用求解标准凸问题工具包求解式(7)；
步骤302)迭代次数λ＝λ+1，返回步骤20)。
3.按照权利要求2所述的一种NOMA物联网中安全MEC系统资源分配方法，其特征在于，所述步骤40)输出卸载数据量和发射功率，结束算法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111158498.0A CN113938997B (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 一种noma物联网中安全mec系统的资源分配方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111158498.0A CN113938997B (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 一种noma物联网中安全mec系统的资源分配方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113938997A CN113938997A (zh) | 2022-01-14 |
| CN113938997B true CN113938997B (zh) | 2024-04-30 |
Family
ID=79277575
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111158498.0A Active CN113938997B (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 一种noma物联网中安全mec系统的资源分配方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113938997B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114710493B (zh) * | 2022-04-08 | 2023-07-18 | 南京邮电大学 | 一种基于noma-mec的物理层安全及能效优化方法 |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3273736A1 (en) * | 2016-07-19 | 2018-01-24 | Institut Mines Telecom / Telecom Bretagne | Method and apparatus for power and user distribution to sub-bands in noma systems |
| CN109548013A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-03-29 | 南京邮电大学 | 一种具有反窃听能力的noma移动边缘计算系统构建方法 |
| WO2020036454A1 (ko) * | 2018-08-17 | 2020-02-20 | 삼성전자 주식회사 | 무선 통신 시스템에서 데이터를 송수신하는 방법 및 장치 |
| CN111245539A (zh) * | 2020-01-07 | 2020-06-05 | 南京邮电大学 | 一种基于noma的移动边缘计算网络高效资源分配方法 |
| CN111800828A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-10-20 | 西北工业大学 | 一种超密集网络的移动边缘计算资源分配方法 |
| CN112052086A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-12-08 | 西安交通大学 | 一种移动边缘计算网络中的多用户安全节能资源分配方法 |
| CN112333702A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-02-05 | 杭州哲达科技股份有限公司 | 一种基于安全noma移动边缘计算的延迟最小化的优化方法 |
| CN112423379A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-02-26 | 北京中电飞华通信有限公司 | 一种基于noma-mec的资源分配方法及装置 |
| CN112601197A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-04-02 | 重庆邮电大学 | 一种基于非正交多址的车联网络中资源优化方法 |
| CN112738822A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-30 | 中国石油大学(华东) | 移动边缘计算环境中基于noma的安全卸载和资源分配方法 |
| CN112788764A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-05-11 | 华北电力大学 | 针对noma超密集网络任务卸载和资源分配方法及系统 |
| WO2021136070A1 (zh) * | 2019-12-30 | 2021-07-08 | 三维通信股份有限公司 | 无线携能物理层安全传输的资源分配方法、装置及计算机 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111132077B (zh) * | 2020-02-25 | 2021-07-20 | 华南理工大学 | 车联网环境下基于d2d的多接入边缘计算任务卸载方法 |
-
2021
- 2021-09-30 CN CN202111158498.0A patent/CN113938997B/zh active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3273736A1 (en) * | 2016-07-19 | 2018-01-24 | Institut Mines Telecom / Telecom Bretagne | Method and apparatus for power and user distribution to sub-bands in noma systems |
| WO2020036454A1 (ko) * | 2018-08-17 | 2020-02-20 | 삼성전자 주식회사 | 무선 통신 시스템에서 데이터를 송수신하는 방법 및 장치 |
| CN109548013A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-03-29 | 南京邮电大学 | 一种具有反窃听能力的noma移动边缘计算系统构建方法 |
| WO2021136070A1 (zh) * | 2019-12-30 | 2021-07-08 | 三维通信股份有限公司 | 无线携能物理层安全传输的资源分配方法、装置及计算机 |
| CN111245539A (zh) * | 2020-01-07 | 2020-06-05 | 南京邮电大学 | 一种基于noma的移动边缘计算网络高效资源分配方法 |
| CN111800828A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-10-20 | 西北工业大学 | 一种超密集网络的移动边缘计算资源分配方法 |
| CN112052086A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-12-08 | 西安交通大学 | 一种移动边缘计算网络中的多用户安全节能资源分配方法 |
| CN112333702A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-02-05 | 杭州哲达科技股份有限公司 | 一种基于安全noma移动边缘计算的延迟最小化的优化方法 |
| CN112423379A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-02-26 | 北京中电飞华通信有限公司 | 一种基于noma-mec的资源分配方法及装置 |
| CN112601197A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-04-02 | 重庆邮电大学 | 一种基于非正交多址的车联网络中资源优化方法 |
| CN112788764A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-05-11 | 华北电力大学 | 针对noma超密集网络任务卸载和资源分配方法及系统 |
| CN112738822A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-30 | 中国石油大学(华东) | 移动边缘计算环境中基于noma的安全卸载和资源分配方法 |
Non-Patent Citations (8)
| Title |
|---|
| Haicui Li ; Xianbang Diao ; Jianchao Zheng ; Yan Cui.Cooperative Resource Allocation for NOMA-based MEC: A Coalition Formation Approach.2020 IEEE 20th International Conference on Communication Technology (ICCT).2020,全文. * |
| MEC多服务器启发式联合任务卸载和资源分配策略;路亚;;计算机应用与软件;20201012(第10期);全文 * |
| Xianbang Diao ; Jianchao Zheng ; Yueming Cai ; Xinsong Dong ; Xiaoyi Zhang.Joint User Clustering, Resource Allocation and Power Control for NOMA-based Mobile Edge Computing.2018 10th International Conference on Wireless Communications and Signal Processing (WCSP).2019,全文. * |
| Zhongwu Xiang ; Weiwei Yang ; Yueming Cai ; Yunpeng Cheng ; Heng Wu ; Meng Wang.Secrecy Performance Analysis of Uplink NOMA in IoT Networks.2018 IEEE/CIC International Conference on Communications in China (ICCC).2019,全文. * |
| 基于MEC的任务卸载和资源分配联合优化方案;黄晓舸;崔艺凡;张东宇;陈前斌;;系统工程与电子技术(第06期);全文 * |
| 基于自适应遗传算法的MEC任务卸载及资源分配;闫伟;申滨;刘笑笑;;电子技术应用(第08期);全文 * |
| 无线供能边缘计算网络中系统计算能效最大化资源分配方案;施丽琴;叶迎晖;卢光跃;;通信学报(第10期);全文 * |
| 联合考虑主用户QoS和安全约束下认知NOMA安全传输;杨炜伟; 向中武; 蔡跃明; 李彤凯;密码学报(第02期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113938997A (zh) | 2022-01-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112052086B (zh) | 一种移动边缘计算网络中的多用户安全节能资源分配方法 | |
| CN108809375B (zh) | 基于概率整型的低精度大规模天线系统及其编码调制方法 | |
| Wu et al. | Resource allocation for enhancing offloading security in NOMA-enabled MEC networks | |
| CN111245539A (zh) | 一种基于noma的移动边缘计算网络高效资源分配方法 | |
| CN111314935B (zh) | 基于noma-mec系统的下行传输时延最小化的方法 | |
| CN109150855B (zh) | 一种优化功率资源的鲁棒性无线通信安全传输方法 | |
| CN112333702A (zh) | 一种基于安全noma移动边缘计算的延迟最小化的优化方法 | |
| CN108848045B (zh) | 基于联合干扰对齐和功率优化的d2d通信干扰管理方法 | |
| CN112738822A (zh) | 移动边缘计算环境中基于noma的安全卸载和资源分配方法 | |
| CN113938997B (zh) | 一种noma物联网中安全mec系统的资源分配方法 | |
| Fazel et al. | Secure throughput optimization for cache-enabled multi-UAVs networks | |
| CN112788764A (zh) | 针对noma超密集网络任务卸载和资源分配方法及系统 | |
| Zhao et al. | Secure energy-saving resource allocation on massive mimo-mec system | |
| CN113709728B (zh) | 一种基于noma及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法及系统 | |
| US20220076134A1 (en) | Two-stage deep learning based secure precoder for information and artificial noise signal in non-orthogonal multiple access system | |
| CN117336790A (zh) | 一种基于智能反射面的noma辅助毫米波移动边缘计算系统中任务时延优化方法 | |
| Yang et al. | Secure resource allocation in mobile edge computing systems | |
| Fan et al. | Energy efficiency analysis of cache-enabled cellular networks with limited backhaul | |
| CN113726396B (zh) | 一种全双工无线携能中继通信系统高能效保密传输方法 | |
| CN108234090A (zh) | 一种大规模mimo系统中跨层优化设计方法 | |
| CN115086316B (zh) | 联合优化车辆边缘网络中计算卸载的安全与资源分配方法 | |
| Truong et al. | Secured Schemes for RF Energy Harvesting Mobile Computing Networks with Multiple Antennas Based on NOMA and Access Points Selection | |
| Yang et al. | Cross-layer energy optimization under image quality constraints for wireless image transmissions | |
| CN113596026B (zh) | 一种基于多通道的物理层安全传输方法 | |
| Le et al. | Optimal joint power allocation and task splitting in wireless distributed computing |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |