罗志勇，黄 澳，孙韶辉，辛 宁

(1.中山大学 电子与通信工程学院，广东 广州 518107;2.大唐移动通信设备有限公司，北京 100083;3.中国空间技术研究院通信与导航卫星总体部，北京 100094；4.国家航天局卫星通信系统创新中心，北京 100094)

0 引言

计算卸载策略一直是边缘计算技术(Mobile Edge Computing，MEC)推广应用过程中重要的研究内容[1-3]。一方面，通信技术的不断发展使得数据流量不断增加、业务需求不断提高[4]，而终端设备计算能力与能量储备却是有限的，难以满足业务在时延和能耗方面的需求。因此，在传统通信网络中终端设备通常将任务传输给远处的云计算中心进行处理[5]，在边缘网络中则是需要将任务卸载到边缘节点(Edge Computing Node,ECN)上[6]。另一方面，因为ECN具有轻量化特点，部署资源有限，同时移动设备进行卸载时自身也有能量资源消耗，所以也需要有合适的计算卸载策略来优化卸载过程。

Wu H等人[7]将响应时延作为主要研究对象，提出GAMEC策略进行卸载节点的选择决策。余翔等人[8]提出基于博弈论的功率分配算法，对功率和计算卸载进行联合优化，提高卸载性能。文献[9-10]基于联合思想，将计算卸载同计算资源分配联合为一个NP-hard优化问题，各自采用不同方法分两步进行了求解。

在具体的MEC网络中，ECN对部署资源的分配非常重要。尤其是当多设备同时卸载竞争资源时，通信信道被大量占用导致设备相互干扰加大，进而影响整体网络性能。

在天地融合网络这一应用场景下，由于星上资源的宝贵，这样的问题更加突出[11-12]。……