2020年10月20日，我院廖卓凡博士以長(zhǎng)沙理工大學(xué)作為第一作者單位的論文被《IEEE Internet of Things Journal》錄用。該期刊是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的國(guó)際頂級(jí)期刊，涵蓋了物聯(lián)網(wǎng)的各個(gè)子領(lǐng)域，包括：物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，通信和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，安全和隱私，物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)和應(yīng)用等?！?/span>IEEE Internet of Things Journal》由美國(guó)電氣和電子工程師協(xié)會(huì)發(fā)行，中科院一區(qū)Top期刊，2020年最新影響因子為9.936。

該論文“Distributed Probabilistic Offloading in Edge Computing for 6G-enabled Massive Internet of Things”主要研究了稠密基站環(huán)境下的邊緣計(jì)算任務(wù)卸載問題。移動(dòng)邊緣計(jì)算（Mobile Edge Computing, MEC）能為物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）與下一代網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的大規(guī)模計(jì)算提供可靠、低延遲的計(jì)算；而下一代網(wǎng)絡(luò)（6G）的實(shí)現(xiàn)有賴于網(wǎng)絡(luò)基站的致密性部署，這為邊緣計(jì)算帶來(lái)了新的卸載挑戰(zhàn)，即如何針對(duì)加密服務(wù)器做出卸載決策的同時(shí)，考慮信道干擾和排隊(duì)？這是一個(gè)NP難問題。本文提出了一種分布式兩級(jí)結(jié)構(gòu)提供權(quán)衡解決方案的卸載（DTSO）策略。一開始階段，通過引入排隊(duì)論和考慮信道提出了一個(gè)組合優(yōu)化問題計(jì)算每個(gè)站點(diǎn)的卸載概率。在第二階段，將原問題轉(zhuǎn)化為非線性問題優(yōu)化問題，并設(shè)計(jì)了二次規(guī)劃（SQP）算法來(lái)獲得較優(yōu)解。另外，DTSO卸載策略中，還設(shè)計(jì)了關(guān)鍵彈性參數(shù)，使得邊計(jì)算能考慮物聯(lián)網(wǎng)終端對(duì)延遲和能量的不同需求進(jìn)行權(quán)衡卸載，仿真結(jié)果表明，與最新研究表明，DTSO可以有效地降低延遲和能量。