论文研究 - 基于K-Means分组技术的无线网络中的节能MTC数据分载

机器类型通信（MTC）设备可提供广泛的数据收集，尤其是在海量数据生成的环境（例如城市，工业和事件启用区域）上。 在密集部署中，MTC设备之间最近的位置收集的数据在空间上相关。 在本文中，我们提出了一种k-均值分组技术，以基于空间相关性组合所有MTC设备。 MTC设备在基于事件的区域上收集数据，然后传输到集中式聚合器以进行处理和计算。 由于集中聚合器上计算资源的限制，一些分组的MTC设备数据被卸载到与移动边缘计算服务器并置的附近基站。 作为在MTC设备上采用的传感能力，我们使用幂指数函数模型来计算MTC设备之间存在的相关系数。 在此框架的基础上，我们将所有数据在集中式聚合器上本地处理或在移动边缘计算服务器上卸载时的能耗与通过蛮力方法获得的最佳解决方案进行比较。 然后，仿真结果表明，所提出的k均值分组技术在满足所需完成时间的同时降低了集中式聚合器的能耗。