科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对新兴的计算密集型应用对移动用户高计算性能需求问题，该文提出一种数字孪生(DT)结合智能反射面(RIS)辅助的移动边缘计算(MEC)任务卸载方案。首先，在满足用户传输功率、用户和资源设备能耗、计算资源限制条件下，通过联合优化用户卸载决策、用户传输功率、RIS相移、波束成形矢量、计算资源分配，建立一个系统能耗最小化问题；其次，将该非凸组合优化问题分解为3个子问题，使用深度双Q网络(DDQN)方法确定用户卸载策略；然后对每个训练时间步进行一次求解，基于交替迭代方法得到问题的优化解。仿真结果表明，基于DDQN的算法训练速度较快，有效降低了系统总能耗。
- 单位
