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电气工程与系统科学 > 系统与控制

arXiv:2507.13242v1 (eess)
[提交于 2025年7月17日 ]

标题: QTCAJOSA:面向NTN启用的IoMT的低复杂度联合卸载和子信道分配

标题: QTCAJOSA: Low-Complexity Joint Offloading and Subchannel Allocation for NTN-Enabled IoMT

Authors:Alejandro Flores C., Konstantinos Ntontin, Ashok Bandi, Symeon Chatzinotas
摘要: 在本工作中,我们考虑从物联网医疗(IoMT)设备到非地面网络的任务卸载资源分配问题。 该架构考虑了将任务卸载到专用无人飞行器(UAV)的IoMT设备集群,该UAV作为多接入边缘计算(MEC)服务器,可以计算任务或进一步将其卸载到可用的高空平台站(HAPS)或低地球轨道(LEO)卫星进行远程计算。 我们制定一个问题,其目标是最小化任务的加权总延迟。 鉴于问题的非凸性质,并承认优化算法的复杂性会影响其性能,我们推导出一种具有动态计算资源初始化的低复杂度联合子信道分配和卸载决策算法,该算法基于凸优化标准开发为一种贪心启发式方法。 仿真结果显示了包含不同非地面节点相对于没有这些节点的架构所获得的增益。
摘要: In this work, we consider the resource allocation problem for task offloading from Internet of Medical Things (IoMT) devices, to a non-terrestrial network. The architecture considers clusters of IoMT devices that offload their tasks to a dedicated unmanned aerial vehicle (UAV) serving as a multi-access edge computing (MEC) server, which can compute the task or further offload it to an available high-altitude platform station (HAPS) or to a low-earth orbit (LEO) satellite for remote computing. We formulate a problem that has as objective the minimization of the weighted sum delay of the tasks. Given the non-convex nature of the problem, and acknowledging that the complexity of the optimization algorithms impact their performance, we derive a low-complexity joint subchannel allocation and offloading decision algorithm with dynamic computing resource initialization, developed as a greedy heuristic based on convex optimization criteria. Simulations show the gain obtained by including the different non-terrestrial nodes against architectures without them.
主题: 系统与控制 (eess.SY)
引用方式: arXiv:2507.13242 [eess.SY]
  (或者 arXiv:2507.13242v1 [eess.SY] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.13242
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: Xavier Alejandro Flores Cabezas [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 7 月 17 日 15:52:14 UTC (177 KB)
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