.png){kind=icon}
返回
Multimodal Mobile Edge Computing: Multi-Objective Optimization With Synchronization Constraint
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1109/TMC.2025.3646465.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
新兴的多模态系统对移动边缘网络处理多模态数据提出了新的要求。本文提出了一种新颖的多模态移动边缘计算（MEC）框架，该框架同步多模态数据采集、通信和计算，以确保一致性和效率。关键目标是在同步和资源约束下同时最大化多模态数据吞吐量并最小化移动终端（MTs）的能量消耗。构建了一个多目标优化（MOP）模型，其中传感器激活时间、计算卸载和资源分配被联合优化。为解决该非凸问题，开发了一种双层拉格朗日乘数法（D-LMM）。它将优化解耦为上层吞吐量最大化和下层能量最小化。前者通过二次变换转化为凸问题，得到传感器激活时间的平稳解，而后者通过交替优化求解。D-LMM算法被证明收敛到局部最优解。仿真结果表明，所提出的框架显著提高了吞吐量并降低了MT的能量消耗。同步感知的多模态协调进一步确保了充分的数据收集和跨不同网络规模及资源条件下的鲁棒性能，实现了可靠的下游操作。
Keyword:
Mobile edge computing
multimodal data
task offloading
resource allocation
期刊
IF:
9.2
论文数:
5.9K
被引数:
1.8W
机构
引用论文
Computation Rate Maximization in UAV-Enabled Wireless-Powered Mobile-Edge Computing Systems支持无人机的无线移动边缘计算系统中的计算速率最大化
OAAI
.png){kind=icon}
OAAI分享收藏
Multi-Modal 3D Object Detection in Autonomous Driving: A Survey and Taxonomy自动驾驶中的多模态3D物体检测: 综述和分类法
PREAI
分享收藏
查看更多内容