计算机工程与应用 ›› 2023, Vol. 59 ›› Issue (16): 248-255.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2204-0005
祝长鸿,廖栋森,余琪琦,任君玉,万海斌,覃团发
ZHU Changhong, LIAO Dongsen, YU Qiqi, REN Junyu, WAN Haibin, QIN Tuanfa
摘要: 移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)近年来成为解决无线体域网(wireless body area network,WBAN)计算资源匮乏的热门方法之一,但在现有的研究工作中,并没有将患者身边的计算资源充分利用起来,容易造成网络的拥堵。针对这种情况,提出了一种联合蜂窝、WiFi网络与设备到设备(device to device,D2D)通信的高效任务卸载方案,充分利用了WBAN应用场景中的多种计算资源,有效减少了蜂窝网络的负载,提高了系统的可靠性。设计了一种低复杂度的遗传算法,在同时考虑患者时延、能耗以及经济开销条件下,得到系统的最小卸载总成本。实验仿真结果表明,相比于随机卸载、蜂窝卸载、无WiFi卸载、无D2D卸载,该方案可以更有效降低系统总成本,为患者提供更高的服务质量。