2020年12月2日，我院廖卓凡博士以長沙理工大學(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)域的國際頂級期刊，涵蓋了物聯(lián)網(wǎng)的各個子領(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 lang="EN-US">IEEE Internet of Things Journal》由美國電氣和電子工程師協(xié)會發(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“A UAV-Assisted Dynamic Mobility-Aware Offloading for Mobile Edge Computing in 3D Space”主要研究了無人機(jī)輔助地面基站進(jìn)行計算卸載的3D部署與卸載決策問題。為了使設(shè)備大規(guī)模地接入到物聯(lián)網(wǎng)中，邊緣計算（MEC）服務(wù)器安裝在地理位置固定的地面基站（GBS）上，容易受到高密度、移動性強的終端用戶(EU)的過載流量。為了提供可靠、靈活的卸載服務(wù)，無人機(jī)輔助邊緣計算，可以減輕EUs和GBS的卸載計算壓力。然而，現(xiàn)有的無人機(jī)研究大多集中在減少卸載延遲的軌跡設(shè)計上，忽略了用戶分布的時變性和無人機(jī)的能量限制。本文提出了一種新型無人機(jī)輔助邊緣計算框架——HOTSPOT，該框架根據(jù)用戶分布的時變性對無人機(jī)進(jìn)行三維空間定位，并提供相應(yīng)的邊緣計算卸載輔助。通過將無人機(jī)定位問題轉(zhuǎn)化為最大團(tuán)問題，提出了一種基于隨機(jī)梯度下降的輕權(quán)重確定性算法來搜索無人機(jī)的最優(yōu)位置。HOTSPOT根據(jù)無人機(jī)的精確位置，進(jìn)一步給出了一種機(jī)會卸載平衡方案以達(dá)到低延遲。仿真結(jié)果表明，當(dāng)GBS負(fù)載為75%時，HOTSPOT將平均卸載延遲降低33%。當(dāng)GBS負(fù)載達(dá)到90%時，平均延遲降低高達(dá)80%。