无线供能边缘计算系统的资源联合优化配置研究

The combination of wireless power transfer (WPT) and mobile edge computing (MEC) can effectively solve the challenges of low-latency computing, high-rate transmission and continuous power supply of the current Internet of Things (IoT). However, the existing research lacks practical considerations such as the overall energy consumption of the system, the random arrival of computing tasks, and the coexistence of a large number of users. To this end, we will establish a comprehensive energy consumption model including MEC servers’ energy consumption, study the energy-delay tradeoff and joint resource allocation for energy-efficient wireless powered edge computing systems. The research content includes the following three aspects: (1)For a single-user scenario with static computing tasks, we study the energy/computing/communication resource matching problem under the fading channel; based on convex optimization techniques, we propose joint designs of energy beamforming for WPT, local computing, computation offloading; (2)For the stochastic arrival scenario of computing tasks, based on offline optimal solution structure and model predictive control (MPC) theory, we propose a random online energy transmission/task assignment scheduling method; (3)For a large number of user coexistence scenarios, employing branch-and-bound and convex relaxation techniques, we study joint energy-efficient designs of collaborative energy beamforming and user association design. Relevant research results will enrich the energy-efficient design methods of MEC systems and help China's IoT technology advancement, so it has high academic research value and application value.

无线供能与边缘计算的良好结合，能有效解决当前物联网面临的低延时计算、高速率传输和无线设备持续供能的挑战。但已有研究缺乏对系统整体能耗、计算任务随机到达、以及大量用户共存等因素的考虑。为此，本项目将针对无线供能边缘计算系统，建立包括服务器能耗的全面能耗模型，研究能量-时延的交换关系以及高能效资源联合优化配置问题。研究内容涵括三个方面：(1)考虑计算任务给定的单用户场景，研究衰落信道下的能量/通信/计算资源匹配问题，结合凸优化等技术，给出能量波束成形、本地计算、计算卸载联合优化方法；(2)针对计算任务随机到达场景，利用离线最优解结构和模型预测控制理论，提出随机在线能量传输/任务分配调度方法；(3)针对大量用户共存场景，采用分枝定界和凸松弛技术，提出协作波束成形及用户关联设计法。相关研究成果将丰富移动边缘计算系统的资源配置方法，助力我国物联网技术进步，因此具有较高的学术研究价值和应用价值。

面向低延时、高速率传输、设备持续供能的物联网应用，本项目已按计划完成三大目标研究内容，解决了无线供能移动边缘计算系统的信道衰落、任务随机性、多用户随机接入所带来的挑战，发展了一整套无线能量传输、边缘计算卸载以及通信计算等多维资源联合优化配置的新方法和技术方案，有效提升了传统移动边缘计算的能效性能，构建了基于MATLAB的移动边缘计算系统资源联合配置方案验证平台。..在重要成果方面，一是针对单用户场景，解决了衰落信道下的能量、通信、计算等多维资源匹配和管理机理问题，提出了多天线能量传输波束成形、无线设备本地计算和任务卸载的联合优化设计方法；二是针对计算任务随机到达应用场景，刻画了本地计算、计算卸载和多维资源匹配的最优结构特征，开发了离线-在线混合的能量传输和计算任务调度方案；三是针对大规模用户应用场景，解决了用户与无线边缘服务器的关联难题，提出了多服务器协作波束成形和多维资源配置的新方法。当前部分研究成果，已在国际学术会议报告4次，已发表及录用10篇期刊论文(其中6篇为项目负责人第一负责人的IEEE Transactions级别期刊论文)，授权国家发明专利4项。此外，在该项目直接资助下培养4名硕士研究生，将于2023年6月毕业。