2020年12月2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 lang="EN-US">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“A UAV-Assisted Dynamic Mobility-Aware Offloading for Mobile Edge Computing in 3D Space”主要研究了無(wú)人機(jī)輔助地面基站進(jìn)行計(jì)算卸載的3D部署與卸載決策問(wèn)題。為了使設(shè)備大規(guī)模地接入到物聯(lián)網(wǎng)中，邊緣計(jì)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(dòng)性強(qiáng)的終端用戶(hù)(EU)的過(guò)載流量。為了提供可靠、靈活的卸載服務(wù)，無(wú)人機(jī)輔助邊緣計(jì)算，可以減輕EUs和GBS的卸載計(jì)算壓力。然而，現(xiàn)有的無(wú)人機(jī)研究大多集中在減少卸載延遲的軌跡設(shè)計(jì)上，忽略了用戶(hù)分布的時(shí)變性和無(wú)人機(jī)的能量限制。本文提出了一種新型無(wú)人機(jī)輔助邊緣計(jì)算框架——HOTSPOT，該框架根據(jù)用戶(hù)分布的時(shí)變性對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行三維空間定位，并提供相應(yīng)的邊緣計(jì)算卸載輔助。通過(guò)將無(wú)人機(jī)定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最大團(tuán)問(wèn)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(lái)搜索無(wú)人機(jī)的最優(yōu)位置。HOTSPOT根據(jù)無(wú)人機(jī)的精確位置，進(jìn)一步給出了一種機(jī)會(huì)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(shí)，HOTSPOT將平均卸載延遲降低33%。當(dāng)GBS負(fù)載達(dá)到90%時(shí)，平均延遲降低高達(dá)80%。