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本发明涉及一种移动边缘计算网络中联合任务卸载和资源分配方法，属于无线通信和移动边缘计算领域。该方法包括：UE产生新的计算任务，向MEC服务器发送任务卸载请求；MEC服务器收集本时隙内所有用户端发送的计算卸载请求信息；将用户计算任务和MEC服务器资源进行首次匹配，构成初始卸载策略集，计算初始目标函数的值；求得最小的目标函数值和获得最优目标函数值的用户。更新所有用户的卸载决定，判断得到的最优的目标函数不小于上一次的目标函数值是否成立，成立则输出卸载决定，信道分配矩阵和最优计算资源。本发明降低了用户卸载的成本开销，节约了移动用户总的成本；能够接纳更多的计算卸载任务，提升了系统的任务执行效率。

本发明涉及一种毫米波异构网络资源分配联合优化方法，属于无线通信技术领域，包括步骤：S1：建立异构网络系统模型，毫米波链路信道模型，设置每个基站关联的用户数量；S2：根据信道模型建立异构网络用户的，系统吞吐量和系统能效；S3：给出能效优化目标函数F以及限制条件；S4：融合Dinkelbach原理与DC原理将目标函数转化为两个凹函数之差F*＝f1-f2；S5：将f2进行一阶泰勒展开得到 此时 为一个凹函数；S6：初始化，能效ηEE[s]，迭代次数s＝1，收敛阈值ζ＞0；S7：当F[s]＞ξ时，将ηEE[s]代入到F[s]之中，求得子信道分配矩阵C[s]，功率分配矩阵P[s]；S8：将所求C[s]，P[s]代入F中得到ηEE[s+1]；S9：循环执行S7，S8直到F[s]＜＝ξ时结束。本发明能够获得更高的系统能效。

本发明公开了一种异构网络中的干扰管理和资源分配方法，包括采用分离频谱与共享频谱共存的混合频谱分配机制：宏基站与和它邻近的小小区基站簇间采用分离频谱方案，MBS与和它相距远的SC BS簇间采用共享频谱方案；采用自适应分配法实现Macrocell与Small cell间的频谱分配；在满足用户速率需求及保证公平的条件下，采用对偶分解法求解目标规划问题；采用最优资源分配算法和次优分配算法对每个簇内的SC BS进行信道和功率分配；本发明在保证用户满意度和公平性前提下，既可以有效抑制干扰，又可以提高资源利用率。