1.一种基于蜂窝网络信道共享协作的非正交多址接入边缘计算时延优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

1)在一个基站的覆盖范围下有2个边缘计算用户和1个普通无线通信用户，此基站附近有1个边缘服务器，边缘计算用户用集合 表示，边缘计算用户使用非正交接入技术同时向基站发送数据，其中边缘计算用户i需要发送的数据量用 表示；

在保证边缘计算用户数据需求以及普通无线通信用户吞吐量需求的条件下，最小化上行传输时间与所有边缘计算用户完成所有计算工作量所需的总延时的优化问题描述为如下所示的优化问题DM‑P：DM‑P：min max{d1,d2}约束条件：

待优化变量：t≥0, μE,1≥0,μE,2≥0；

下面将问题中的各个变量做如下说明：di：边缘计算用户i完成自己任务所需要的延时，单位为秒；

gi：从边缘计算用户i到边缘服务器的信道功率增益；

gc：从普通无线通信用户到基站的信道功率增益；

W：边缘计算用户到基站的信道带宽，单位是赫兹；

n0：信道背景噪声的频谱功率密度；

tot

Si ：边缘计算用户i需要处理的计算工作量，单位是兆比特；

μL,i：边缘计算用户i的本地计算速率，单位是兆比特/秒；

max

Pi ：边缘计算用户i运输迁移的工作计算量到边缘服务器的总的传输功率的上限，单位是瓦特；

边缘服务器所提供的计算资源上限，单位是兆比特/秒；

max

T ：由于普通无线通信用户与边缘计算用户共享信道，无线通信用户额外增加的传输时间的上限，单位是秒；

下面将问题中的各个待优化变量做如下说明：t：2个边缘计算用户的非正交上行传输时间，单位是秒；

边缘计算用户i迁移到边缘服务器上的计算量，单位是兆比特； 边缘服务器为车载计算用户i分配的计算资源，单位是兆比特/秒；

2)，DM‑P问题中，DM‑P各约束条件具体含义如下：约束条件(2)确保了边缘服务器的分配的计算资源之和不能超过边缘服务器的计算资源上限 约束条件(3)和(4)确保了各max边缘计算用户所需的发射功率不能超过总的传输功率的上限Pi ，公式(5)表示为第i个边缘计算用户的计算任务的时延取决于本地计算时间和分流计算时间中的最大值，约束条件max(6)表示为普通无线通信用户额外增加的传输时延不能超过传输时间的上限T ；

首先引入一个辅助变量x＝max{d1,d2}，利用引入的辅助变量x，公式(5)能够转换成如下的约束：同时，约束条件(3)和(4)能被等价地转换成最后，能够将约束条件(6)转换成max max

基于公式(7)，得到如下结论：当t＜T 成立时，公式(7)一直成立；当t＞T 成立时候，公式(7)转换成s1+s2≤tWlog2M

其中，

引入另一个辅助变量θ，表示如下：由上述定义的θ，约束条件(6)等价地转换成如下约束：s1+s2≤θ

根据上述的等价转化，能够将原DM‑P问题转化成如下的等价形式问题DM‑E‑P：DM‑E‑P min x

约束条件：0≤t≤x      (8)s1+s2≤θ     (13)待优化变量：x≥0,t≥0,DM‑E‑P问题目的是为DM‑P问题可行时找到x的最小值，为了有效的解决DM‑E‑P问题，提出一个分层求解的方法来解决DM‑E‑P问题，包括在给定(x,t)前提下优化(s1,s2)的底层问题和基于底层问题的输出进一步优化(x,t)的顶层问题，如下：底层问题优化(s1,s2)：假设给定(x,t)，将考虑如下的底层优化问题：DM‑E‑Sub：

约束条件：(9),(10),(11),(13)待优化变量：

顶层问题优化(x,t)：利用底层问题输出的V(x,t)和底层问题的特性，能够进一步优化(x,t)，所以有如下的顶层优化问题：DM‑E‑Top：min x约束条件：

待优化变量：x≥0,t≥0

在给定(x,t)的前提下，首先求解底层问题DM‑E‑Sub，在给定(x,t)的前提下s2的可行区域为：根据公式(14)，考虑以下两种情况来得到问题DM‑E‑Sub的最优解，即Case‑I：和Case‑II： 如下：

(Case‑I： )：在Case‑I，s2的区间转换成，在Case‑I时，能够得到s1的可行区间，I

其中B和 的表达式如下，

I

注意到在给定(x,t)的前提下，利用公式(16)和(17)来获得B 和 的值，在给定(x,t)且成立的前提下，关于问题DMP‑E‑Sub的输出解为：相应地，V(x,t)的值为

(Case‑II： )：在Case‑II，s2的区间转换成，在Case‑II时，能够得到s1的可行区间，II

其中B 和 的表达式如下，

II

注意到在给定(x,t)的前提下，利用公式(22)和(23)来获得B 和 的值，在给定(x,t)且 成立的前提下，问题DM‑E‑Sub的输出解为：相应地，V(x,t)的值为

3)求解DM‑P问题的过程是：将DM‑P问题转化为DM‑E‑P问题,此时问题有四个待优化变量x,t,s1和s2，将DM‑E‑P问题分解为DM‑E‑Sub问题和DM‑E‑Top问题进行求解，在DM‑E‑Top问*题上，如果给定一个t满足 则计算DM‑E‑Sub问题，求出V(x,t)和{s1 ,* *

s2}(x,t)返回到DM‑E‑Top问题，利用对分搜索方法进而求出x，即DM‑P问题的目标函数值；

4)求解问题DM‑E‑Sub的Sub‑ValueV算法，步骤如下：步骤4.1：初始化V＝∞，

步骤4.2：根据(13)计算θ；

II

步骤4.3：根据(22)和(23)计算B 和步骤4.4：若 则执行步骤4.5，否则执行步骤4.6；

步骤4.5：根据(24)和(25)分别计算 和 并且设置 根据(26)计算 并且设置

I

步骤4.6：根据(16)和(17)计算B和步骤4.7：若 则执行步骤4.8，否则执行步骤4.9；

步骤4.8：根据(18)和(19)分别计算 和 并且设置 根据(20)计算 并且设置

* *

步骤4.9：输出V(x,t)和{s1 ,s2}(x,t)；

5)基于步骤4)，得到求解DM‑E‑Top问题的Algorithm‑Top算法，步骤如下：步骤5.1：初始化对分搜索的可容忍的计算误差∈，设置t＝Δ,CBV＝∞和步骤5.2：若 则执行步骤5.3，否则执行步骤5.15；

low

步骤5.3：计算x ＝t+Δ和步骤5.4：利用Sub‑ValueV算法计算 和步骤5.5：若 则执行步骤5.14，否则执行步骤5.6；

cur low

步骤5.6：若 则设置x ＝x 且执行步骤5.12，否则执行步骤5.7；

upp low

步骤5.7：若|x ‑x |＞∈，则执行步骤5.8，否则执行步骤5.12；

步骤5.8：设置 利用Sub‑ValueV算法计算步骤5.9：若 则执行步骤5.10，否则执行步骤5.11；

upp cur

步骤5.10：设置x ＝x ；

low cur

步骤5.11：设置x ＝x ；

cur

步骤5.12：若x ≤CBV，则执行步骤5.13，否则执行步骤5.14；

cur cur

步骤5.13：更新CBV＝x 和CBS＝{x ,t}；

步骤5.14：更新t＝t+Δ；

步骤5.15：输出CBV和CBS；

Algorithm‑Top算法输出的CBV代表：DM‑E‑Top问题所求边缘计算用户完成所有计算工作量所需要的总延迟最小值；输出的CBS代表DM‑E‑P问题对应的最优解。