Efficient Task Offloading and Load Balancing Approach in IRS-Aided IoT Network Using Edge Node Allocation

Shishir Shrivastava

doi:10.1002/dac.70497

Efficient Task Offloading and Load Balancing Approach in IRS-Aided IoT Network Using Edge Node Allocation

2026-05-25

0

PRE

AI

DOI：10.1002/dac.70497

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

随着物联网（IoT）的指数级增长，现代网络面临重大挑战，包括数据流量增加、高延迟、高能耗和通信不可靠。资源受限的物联网网络中物联网设备有限的计算能力是另一挑战。将繁重任务卸载到边缘服务器极为必要。本文提出了一种智能反射面（IRS）辅助的边缘计算框架用于物联网通信网络。IRS帮助物联网节点将计算任务卸载到边缘服务器，减少数据丢失和延迟。本文提出了两种IRS相位优化方法，动态引导信号向边缘服务器，实现高效任务卸载和负载均衡。此外，提出了边缘节点分配算法，以特定物联网节点为目标，最小化能耗并最大化计算效率。利用所提出的关联，提出了任务卸载计算模型，并评估了不同任务大小下的平均任务完成时间和每任务能耗。针对不同IRS系统配置、不同相位优化方法、用户位置、IRS位置、天线数量和IRS单元数量，评估了数据速率和功率水平。观察到当具有更多单元的IRS靠近发射机放置时，可达到18 bps/Hz的最大数据速率。功率利用影响表明，在相位优化的IRS辅助系统中，功率使用最小（14.84 dBm）。比较了不同系统场景在最优和随机相位偏移下的性能。还讨论了实际部署约束和开放研究方向。最后，提出了IRS辅助任务卸载在智能家居自动化中的用例场景。

Keyword:

data rate

edge node selection

IRS

IRS density

massive IoT

phase shift design

power savings

Efficient Task Offloading and Load Balancing Approach in IRS-Aided IoT Network Using Edge Node Allocation

摘要

期刊

机构

引用论文