实验室高振国老师等指导学生许庆龙等撰写论文被顶刊《IEEE Transactions on Vehicular Technology》录用! 

论文题目为Joint optimization of 3D UAV deployment and task offloading for UAV-based MEC systems with adjustable communication beamwidth。目前已在线发表

https://doi.org/10.1109/TVT.2025.3593992。该工作得到了国家自然基金支持(编号62372190)。

      随着物联网（IoT）技术的发展，无人机（UAV）辅助移动边缘计算已成为移动边缘计算（MEC）系统中的研究热点，为资源受限的节点提供高质量的计算服务。

本文聚焦于搭载边缘服务器的多无人机为地面终端提供服务的 MEC 系统。与以往研究不同，本文额外假设无人机配备具有可调波束宽度的锥形通信波束，

且能在三维网络空间中自由移动。本文研究的核心问题为 “基于无人机的 MEC 系统可调通信波束宽度联合优化问题（JUMECB）”，目标是通过联合优化

无人机的三维位置、波束宽度，以及任务卸载、传输功率、CPU 频率和带宽分配等决策，最小化系统的总能耗。

      针对具有挑战性的非凸 JUMECB 问题，本文结合块坐标下降（BCD）和逐次凸逼近（SCA）方法，提出一种四层交替迭代算法。

具体而言，原始的 JUMECB 问题被分解为四个相互关联且更易处理的子问题，每个子问题对应一组特定的优化变量。在每次迭代中，

算法在固定其他变量的前提下优化当前子问题的相关变量，并对非凸组件进行凸化处理以提升收敛效率。仿真结果表明，

与基准算法相比，本文提出的算法能有效降低 18.06% 的总能耗。