王岱巍，徐高潮，李 龙

（吉林大学计算机科学与技术学院，长春 130012）

0 引言

随着物联网（Internet of Things，IoT）的普及以及移动应用程序功能的日渐强大，用户设备（User Equipment，UE）的计算需求已达到前所未有的水平。移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）技术由于可以在较小的延迟下为资源受限的UE提供处理计算密集型任务的能力，受到学术界和业界的日益关注。标准化组织和行业协会如欧洲电信标准化协会（European Telecommunications Standards Institute，ETSI）和5G汽车联盟（5G Automotive Association，5GAA）已经确定了MEC 的几个应用场景，主要有智能视频加速、可感知应用程序的性能优化、万物互联、大规模机械化通信等［1-2］。MEC 的基本原理是通过在接入点（Access Point，AP）部署云服务器，使UE 的计算任务可以在无线网络的边缘完成，从而将UE 从繁重的计算工作任务中解放出来并延长其电池寿命［3-4］。

当前对于MEC 的应用中，提高系统能效或减少各种基于蜂窝网络的MEC 系统的等待时间的相关研究主要有文献［5-10］。文献［5］中研究了多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）的MEC 系统，通过联合优化通信功耗和计算资源将总能耗降至最低；文献［6］中研究了具有边缘云和中心云并存的两层异构网络，并且对计算卸载的目标选择进行了优化以最大限度地减少网络通信的能耗；文献［7-10］中考虑将无线电力传输（Wireless Powered Transmission，WPT）技术应用到MEC 系统中，这使UE 能够为其无线通信和本地计算提供可持续的能量供应，但增加了系统的复杂度。

此外，由于无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）在通信方面的诸多优势如按需部署、快速部署、视距通信等［11］，使用UAV协助的MEC服务有着巨大的前景。对此，有诸多侧重点不同的相关研究。……