华中科技大学硕士学位论文
摘要
第五代移动通信技术的发展和智能终端的普及催生了蜂窝网中大量的计算密集
型和时延敏感型任务。通过在靠近用户设备的网络边缘部署服务器，降低计算任务的
处理时延和能耗。考虑到接入蜂窝网的用户设备数量快速增长的趋势、用户设备空间
分布上不均匀的特性和多样化的应用需求，逐个优化的方式会带来高计算复杂度和
大量的通信开销。因此，从分布的角度研究用户设备的卸载决策，有利于解决上述问
题。考虑到卸载决策实质上是用户设备与边缘服务器之间计算任务的运输方案，优化
目标是运输过程中的代价，因此本文将最优运输理论引入边缘卸载的决策优化中。本
文具体研究内容如下：
（1）研究了蜂窝网中多基站场景下，用户设备计算任务连续型卸载过程的平均时
延优化问题。综合考虑基站侧边缘服务器不同的服务能力、用户设备的空间分布和多
样性的应用需求，建立计算任务上传、边缘侧计算和结果回传的时延模型，并在边缘
服务器的计算过程中考虑了排队情况。基于最优运输理论中半连续代价函数的性质
对卸载过程的时延优化问题进行分析，提出了基于最优运输理论的时延优化算法。仿
真结果表明，与基于最近距离的卸载机制相比，本文提出的基于时延优化的卸载机制
使卸载过程的平均时延降低了81.06%。
（2）研究了蜂窝网中多基站场景下，用户设备计算任务周期型卸载过程的总能耗
优化问题。综合考虑计算任务卸载的周期信息、用户设备的空间分布和多样化的应用
需求，本文建立了计算任务上传、边缘侧计算和结果回传的能耗模型。基于最优运输
理论中瓦瑟斯坦距离的性质对卸载过程的能耗优化问题进行分析，证明了基站最优
服务区域的存在性和唯一性定理，并提出了基于最优运输理论的能耗优化算法。仿真
结果表明，与基于最近距离的卸载机制相比，本文提出的基于能耗优化的卸载机制使
卸载过程的总能耗降低了28.09%。
（3）研究了蜂窝网中多无人机辅助卸载的悬停时间优化问题。在难以布设地面基
站的地方，可以通过布设无人机将收集到的计算任务传输给远处的地面基站，并将处
理结果回传用户设备。本文根据用户设备的空间分布情况、业务情况和无人机被基站
I
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分配的传输带宽情况，合理规划无人机服务区域，最大化无人机的平均悬停时间。根
据最优运输理论中2阶瓦瑟斯坦距离性质对无人机悬停优化问题进行分析，提出一
种基于最优运输理论的悬停优化算法。仿真结果表明，与基于最近距离的服务机制相
比，基于悬停优化的服务机制使无人机的平均悬停时间提高了153.49%。
关键词：边缘卸载；最优运输理论；时延优化；能耗优化；无人机悬停优化
II
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Abstract
Thedevelopmentoffifth-generationmobilecommunicationtechnologiesand
pervasiveintelligentterminalspromotecomputation-intensiveandlatency-sensitivetasks
incellularnetworks.Bydeployingcomputationserversattheedgeofcellularnetworks,the
processingtimeandenergycostofcomputingtaskscanbereduced.Consideringthelarge
numberofuserdevices(UDs)connectedtocellularnetworks,theunevendistributionof
UDsanddiverseapplicationdemands,thetraditionalindividuallyoptimizingmethodwill
bringhighcomputationalcom