15、面向延迟敏感型应用的联合计算与通信资源管理

面向延迟敏感型应用的联合计算与通信资源管理

在当今的网络环境中，延迟敏感型应用对计算和通信资源的管理提出了更高的要求。本文将深入探讨如何进行联合计算与通信资源管理，以实现延迟最小化的任务调度。

1. 2C资源管理框架

1.1 系统模型

为了便于分析，我们考虑准静态场景，将时间划分为相同的小时隙，使得在每个时隙内网络条件和用户分布可视为静态。在任意特定时隙，用 $\mathcal{N} = {1, 2, …, N}$ 表示任务集（TNs），用 $\mathcal{K} = {1, 2, …, K}$ 表示辅助节点集（HNs）。

任务分配策略可以用矩阵 $A \in [0, 1]^{N×(K + 1)}$ 来描述，其中 $(n, k)$ 项 $a_{n}^{k} \in [0, 1]$ 表示任务 $n$ 在 HN $k$ 上处理的比例。对于不可拆分任务，$a_{n}^{k} \in {0, 1}$，且满足 $a_{n}^{0} + \sum_{k \in \mathcal{K}} a_{n}^{k} = 1$，这里索引 0 代表本地 TN。

此外，引入矩阵 $B = (b_{1}^{T}, b_{2}^{T}, …, b_{N}^{T})^{T}$ 表示 TNs 和 HNs 之间的连接性，其中 $b_{n} = (b_{1}^{n}, \cdots, b_{K}^{n})$。若 $b_{n}^{k} = 1$，则 TN $n$ 可以访问 HN $k$；否则，无法访问。连接矩阵可由距离或信号干扰加噪声比（SINR）确定。

在计算卸载过程中，通常需要考虑一个三相协议，涉及联合通信和计算资源管理。TNs 先将任务传输到 HNs