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Energy-Efficient Multi-task Multi-access Computation Offloading Via NOMA Transmission for IoTs

机译：节能多任务多址计算通过NOMA传输卸载IOTS

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Driven by the explosive growth in computation-intensive applications in future 5G networks and industries, mobile edge computing (MEC), which enables smart terminals (STs) to offload their computation workloads to nearby edge servers (ESs) in radio access networks, has attracted increasing attention. In this article, we investigate the energy-efficient multitask multiaccess MEC via nonorthogonal multiple access (NOMA). Exploiting NOMA, an ST with multiple tasks can offload the respective computation workloads of different tasks to different ESs simultaneously. To study this problem, we adopt a two-step approach. Specifically, we first consider a given task-ES assignment and formulate a joint optimization of the tasks' computation offloading, local computation-resource allocation, and the NOMA-transmission duration, with the objective of minimizing the ST's total energy consumption for completing all tasks. Next, based on the optimal offloading solution for the given task-ES assignment, we further investigate how to properly assign different tasks to the ESs for further minimizing the ST's total energy consumption. For both the formulated problems, we propose efficient algorithms to compute the respective solutions. Numerical results are provided to validate the effectiveness of our proposed algorithms. The results also show that our proposed NOMA-enabled multitask multiaccess computation offloading can outperform conventional orthogonal multiple access based offloading scheme, especially when the tasks have heavy computation-workload requirements and stringent delay limits.
机译：在未来的5G网络和行业的计算密集型应用中，移动边缘计算（MEC）的爆炸性增长驱动，这使得智能终端（STS）能够将其计算工作负载卸载到无线电接入网络中的附近边缘服务器（ESS），所吸引越来越受到关注。在本文中，我们通过非正交多访问（NOMA）调查节能多任务MultiAcess MEC。利用NOMA，一个具有多个任务的ST可以同时将不同任务的各个计算工作负载卸载到不同的ESS。为研究这个问题，我们采用了两步的方法。具体而言，我们首先考虑给定的任务 - es分配，并制定任务的联合优化，任务的计算卸载，局部计算资源分配和缺点传输持续时间，目的是最大限度地减少ST的总能量消耗来完成所有任务。接下来，基于对给定任务的任务的最佳卸载解决方案，我们进一步调查了如何正确地将不同的任务分配给ESS，以进一步最大限度地降低ST的总能耗。对于配制的问题，我们提出了高效的算法来计算各个解决方案。提供了数值结果以验证我们所提出的算法的有效性。结果还表明，我们所提出的启用NOMA的多任务多Access计算卸载可以优于基于常规的正交多次访问的卸载方案，尤其是当任务具有较重的计算工作负载要求和严格的延迟限制时。

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