1.一种基于MEC的NOMA窄带物联网的系统能耗最小化方法，所述方法包括以下步骤：

1)在基于MEC的NOMA窄带物联网中通过联合优化计算资源分配、用户传输功率和解码排序实现系统能耗最小化，该优化问题描述为一个多变量优化：受限于:

在此，问题P1的各参数定义如下：用户数据信号的连续干扰消除SIC解码排序；

dn：解码排序中第n个解码的用户；

用户dn的传输能耗，单位是焦耳；

用户dn的计算能耗，单位是焦耳；

用户dn需要计算的任务数据量，单位是比特；

用户dn的传输功率；

用户dn的传输速率；

r：边缘移动计算单元的计算能耗效用系数；

边缘移动计算单元计算用户dn的任务时所分配的计算资源；

用户dn传输任务数据到移动边缘计算单元的传输延迟，单位是秒；

移动边缘计算单元计算用户dn的任务数据的计算耗时，单位是秒；

C：移动边缘计算单元的总计算容量，单位是Mbps；

T：每个用户任务执行时延的最大上限，单位是秒；

窄带物联网中的用户集{1,···,N}；

为集合{1,···,N}的排列集合；

2)由于问题P1是混合整数非线性优化问题，故将P1分解为两个子优化问题：优化资源分配和优化解码排序，其中，针对资源分配的优化，所述资源分配包括用户传输功率和计算资源分配，首先引入新变量 定义其为窄带物联网设备dn接收到的信噪比，其计算公式为：对需要优化的变量进行对数变换，即令 在给定解码排序的情况下，问题P1等效地转换为以下问题P2：受限于:

其中，式中参数定义如下：

N0：加性高斯噪声功率；

用户dn和基站之间的信道增益；

W：所有窄带物联网用户共享的带宽；

3)根据一对一对数变换已将P1问题转换成P2的凸问题，再通过梯度下降算法来优化用户传输功率和计算资源分配的问题，该过程包括如下步骤：步骤3.1：由于问题P2为凸问题，则得到一个拉格朗日函数：其中，式中参数定义如下：

优化参量 的向量表示；

优化参量 的向量表示；

优化参量 的向量表示；

μ，ψ λ：拉格朗日函数乘子系数和向量；

步骤3.2：对于P2问题中的目标函数，令再对该拉格朗日函数求偏导得到以下式子：步骤3.3：利用梯度下降法，得到优化变量的下降方向：经过k次的迭代更新优化变量的值，得到：拉格朗日函数系数通过次梯度法进行更新迭代，得到公式：步骤3.4：随机给定各个参量所需要的参数，即信噪比 传输速率 计算资源(0) (0) (0)以及拉格朗日乘子μ ，ψ ， λ ,设置初始迭代次数k＝1；

步骤3.5：设定最大容忍误差ε，计算二范数 的值,作为循环的停止条件，更新迭代次数k为k＝k+1并重新回到步骤3.3开始新一轮的计算,直到满足终止标准问题P1获得最优解信噪比 速率 计算资源

4)其次针对用户解码排序的优化，采用禁忌搜索算法来优化变量 该过程包括如下步骤：步骤4.1：根据凸优化的参数选定初始可行解 并给出禁忌列表 设置初始迭代次数m＝1；

步骤4.2：在第m次迭代中，通过交换第m-1次的排序，即 中任意两个窄带物联网设备的解码排序来生成 在满足禁忌要求的候选集 和T(m-1)中选一个最优的解决方案并记录当前最优的解 更新禁忌列表T(m)；

步骤4.3：若满足停止条件，即当 不可解时，则停止计算，否则重复步骤4.2，并更新迭代更新次数m＝m+1，最终得到解码排序的最优解