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【24h】

Distributed Resource Allocation for NOMA-Based Mobile Edge Computing with Content Caching

机译：用内容缓存的基于NOMA的移动边缘计算的分布式资源分配

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Nonorthogonal multiple access (NOMA) and content caching have been introduced to effectively utilize and save bandwidth resources, thus relieving network transmission pressure. Therefore, we develop a computation offloading framework blending NOMA and content caching to further improve the computational performance. We formulate the joint computation offloading decision, resources allocation, and caching decision as an utility maximization problem under the constrains of bandwidth, computing and storage resources. We convert the original non-convex problem to a convex problem via variable relaxation and substitution. We then decompose it and introduce an alternative direction method of multipliers based distributed algorithm to solve it. Finally, simulation results show that our algorithm can quickly converge and reach up to 95% of the optimal value. It also performs well over various parameter settings.
机译：已经引入非正交多次访问（NOMA）和内容缓存以有效地利用和节省带宽资源，从而减轻网络传输压力。 因此，我们开发一个计算卸载框架混合NOMA和内容缓存，以进一步提高计算性能。 在带宽，计算和存储资源的约束下，我们将联合计算卸载决策，资源分配和缓存决策作为实用性最大化问题。 我们通过可变放松和替换将原始的非凸面问题转换为凸面问题。 然后，我们将其分解并引入乘法器的分布式算法的替代方向方法来解决它。 最后，仿真结果表明，我们的算法可以快速收敛并达到最佳值的95％。 它还在各种参数设置上执行良好。

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