基于MEC（移动边缘计算）的负载均衡框架，用于支持DFA-IRS（分布式故障检测与恢复）的可穿戴医疗健康网络

《Scientific Reports》：MEC-enabled load balancing framework for DFA-IRS aided wearable healthcare networks

　　

摘要

可穿戴电子市场面临的主要挑战是有限的电力和处理能力，这通常导致无法处理复杂的计算任务。为了解决计算需求与资源限制之间的矛盾，本文探讨了智能反射表面（IRSs）的潜力。本文介绍了一种可穿戴电子网络，在该网络中，可穿戴节点通过双面主动（DFA）IRSs进行通信。通过同时控制反射和传输链路并利用主动放大技术，DFA-IRSs能够实现基于移动边缘计算（MEC）的任务卸载，将计算任务从可穿戴设备转移到附近的处理节点。本文提出了一种资源利用（RU）算法，用于将设备与DFA-IRSs配对。研究确定了DFA-IRSs的最佳相位偏移值。进一步分析了发射功率\(P_{T}\)、DFA-IRSs的数量\(I_D\)、每个IRS元件的数量\(N\)、每个元件的放大系数\(\alpha _n\)以及功率预算\(P_{I,out}\)对系统平均总速率的影响。实验结果表明，在\(N = 120\)、\(P_{I,out} = 20dBm\)的条件下，采用最佳相位偏移\(\theta _{r,n}\)（反射链路）和\(\theta _{t,n}\)（传输链路）时，DFA-IRSs辅助系统的平均总速率为8.2bps/Hz；与随机相位偏移相比，平均总速率提高了5.80%。此外，本文还对比了传统IRS、单面主动（SFA）IRS以及同时具备传输和反射功能的（STAR）IRSs。最后，讨论了该网络在个性化医疗保健中的应用案例。