唐 群，朱国强

湖南省气象局 气象服务中心，长沙 410118

1 引言

随着智能手机的快速普及，多种移动应用程序爆发式出现，如人脸识别、自然语言处理、虚拟现实、增强现实应用[1]等。这导致无线蜂窝网络对高数据速率以及高计算能力的需求呈指数级增长[2]。

一方面，近期提出的一些解决数据速率问题的研究方案主要围绕使用小基站[3-5]展开。然而这些方案存在的蜂窝间干扰会显著降低网络性能。如果没有适当的干扰管理，网络的整体频谱效率和能效可能会比没有小基站的网络更差[6-7]。

另一方面，为了有效提升计算性能，移动边缘计算（MEC）正在被标准化以分配无线蜂窝网络中的计算资源[8]。MEC允许移动用户设备（UE）通过无线蜂窝网络将计算任务卸载到MEC服务器上。每个UE与MEC服务器中的一个克隆相关联，该克隆代表该UE执行计算任务。

虽然目前在计算卸载和干扰管理两方面已进行了不少研究，但总结目前的研究成果可以发现这两个影响网络性能的重要因素通常都被分开考虑。同时，研究发现端到端应用（如视频应用）体验表明在整个系统的某一段进行优化后的性能并不能保证端到端用户体验[9]。

此外，如果多个UE同时选择通过小型蜂窝网络卸载计算任务到MEC服务器，就会产生严重的干扰。并且，MEC服务器可能会过载。因此，应该部分UE可选择卸载计算，而其他UE需在本地执行它们的计算。

基于以上研究及总结，本文提出综合考虑计算卸载和干扰管理的集成框架以提高移动边缘计算的无线蜂窝网络性能。……