Secure Split Offloading and Trajectory Design for UAV-Assisted Multi-Exit Collaborative DNN Inference

Mengru Wu

doi:10.1109/tmc.2026.3708394

Secure Split Offloading and Trajectory Design for UAV-Assisted Multi-Exit Collaborative DNN Inference

2026-07-01

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DOI：10.1109/tmc.2026.3708394

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协作推理（CI）已成为移动边缘计算中的一种有前景的范式，其中深度神经网络（DNN）模型被分割并由无线设备和边缘服务器协同处理，以减少通信开销并提高推理效率。具有敏捷移动性的无人机（UAV）在此类系统中作为边缘服务器具有巨大潜力。然而，UAV服务器的计算资源有限以及地面到空中信道的固有安全漏洞给UAV辅助CI带来了挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于多出口DNN和协作干扰的UAV辅助CI框架。具体而言，该框架集成了早期退出（EE）机制以减轻计算负担，并采用协作UAV干扰器传输干扰信号以确保安全的分割卸载。我们的目标是在满足推理延迟要求和安全卸载速率约束的条件下，通过联合优化双UAV轨迹、EE选择、DNN分割和计算资源分配，最小化总能耗并最大化推理精度。为了求解所建立的混合整数非线性规划问题，我们首先推导出计算资源分配的闭式解，并相应地重新表述优化问题。然后，我们开发了一种高效的交替优化算法，该算法采用连续凸近似方法进行UAV轨迹设计，并使用离散鲸鱼优化算法进行EE选择和DNN分割。广泛的仿真结果表明，所提出的方案优于基线方案。

Keyword:

Computation offloading

mobile edge computing

resource allocation

unmanned aerial vehicle

Secure Split Offloading and Trajectory Design for UAV-Assisted Multi-Exit Collaborative DNN Inference

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