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申请/专利权人：南京工程学院

摘要：本发明公开了一种基于不完美串行干扰消除的无人机辅助非正交多址MEC系统中计算效率资源分配方法，该方法面向非正交多址传输的无人机边缘计算系统，以最大化最小计算效率为目标对接收波束成形，功率分配以及用户的本地CPU频率进行联合优化，提出了一种基于块坐标下降法和次梯度法的联合优化方案来解决上述优化问题，获得次优的联合资源分配方法；本发明所给出的联合资源分配方法是有效的。

主权项：1.一种基于不完美串行干扰消除的无人机辅助非正交多址MEC系统中计算效率资源分配方法，其特征在于：步骤如下：步骤S1：建立一个上行无人机辅助非正交多址NOMA移动边缘计算MEC的通信系统，部署N根天线的无人机作为空中基站，为M个单天线地面用户服务，无人机和用户建立在一个三维坐标系中，地面用户分布在二维水平平面上，第m个用户的坐标为：xm，ym，0，且xm∈[xmin，Xmax]，xmin和xmax分别为x轴坐标的最小和最大值，ym∈[ymin，ymax]，ymin和ymax分别为y轴坐标的最小和最大值，无人机的坐标为：xu，yu，Hu，其中xmin≤xu≤xmax，xmin≤xu≤xmax且有Hu∈[Hmin，Hmax]，Hmin和Hmax分别为无人机飞行高度的最小和最大值，无人机与地面每个用户间信道均建模为包含大尺度衰落和小尺度衰落的混合衰落模型；步骤S2：建立计算效率资源分配优化问题，其优化目标为最大化最小计算效率，优化变量为接收波束成形矩阵V＝[v1，...，vM]，发送功率p＝[p1，...，pM]T以及本地CPU频率f＝[f1，...，fM]T，优化约束为每个用户的本地CPU频率约束，每个用户波束成形矩阵的归一化约束，NOMA技术的串行干扰消除解码顺序约束，最小计算比特速率约束，每个用户的功耗约束以及每个用户的发射功率约束；步骤S3：步骤S2中的优化问题属于非凸的优化问题，可以利用块坐标下降BCD法分解成CPU频率分配，波束成形和功率分配三个子问题迭代求解；步骤S4：针对步骤S3中CPU频率分配子问题，即固定{V，p}求解f，该问题严格伪凹，可以利用卡丹公式得到f的最优解；步骤S5：针对步骤S3中波束成形子问题，即固定{f，p}求解V，引入拉格朗日乘子θm，利用次梯度法迭代进行求解，通过引入变量Am和Bm，根据广义瑞利熵形式得到V的次优解；步骤S6：针对步骤S3中功率分配子问题，即固定{f，V}求解p，该优化目标是个伪凹，可以利用朗伯W函数得到p的最优解。

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百度查询： 南京工程学院 一种不完美SIC的UAV辅助NOMA-MEC系统中计算效率资源分配方法