論文の概要: PASS-Enhanced MEC: Joint Optimization of Task Offloading and Uplink PASS Beamforming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22948v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 03:04:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.429778
• Title: PASS-Enhanced MEC: Joint Optimization of Task Offloading and Uplink PASS Beamforming
• Title（参考訳）: PASS強化MEC:タスクオフロードとアップリンクPASSビームフォーミングの併用最適化
• Authors: Zhaoming Hu, Ruikang Zhong, Xidong Mu, Dengao Li, Yuanwei Liu,
• Abstract要約: ピンチアンテナシステム (PASS) によるモバイルエッジコンピューティング (MEC) アーキテクチャについて検討した。 PASSは、重要な経路損失と潜在的な信号遮断を効果的に軽減しつつ、短距離ライン・オブ・ライト(LoS)リンクを確立する。 ネットワーク遅延最小化問題を定式化し、アップリンクPASSビームフォーミングとタスクオフロードを共同で最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.78883135636657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A pinching-antenna system (PASS)-enhanced mobile edge computing (MEC) architecture is investigated to improve the task offloading efficiency and latency performance in dynamic wireless environments. By leveraging dielectric waveguides and flexibly adjustable pinching antennas, PASS establishes short-distance line-of-sight (LoS) links while effectively mitigating the significant path loss and potential signal blockage, making it a promising solution for high-frequency MEC systems. We formulate a network latency minimization problem to joint optimize uplink PASS beamforming and task offloading. The resulting problem is modeled as a Markov decision process (MDP) and solved via the deep reinforcement learning (DRL) method. To address the instability introduced by the $\max$ operator in the objective function, we propose a load balancing-aware proximal policy optimization (LBPPO) algorithm. LBPPO incorporates both node-level and waveguide-level load balancing information into the policy design, maintaining computational and transmission delay equilibrium, respectively. Simulation results demonstrate that the proposed PASS-enhanced MEC with adaptive uplink PASS beamforming exhibit stronger convergence capability than fixed-PA baselines and conventional MIMO-assisted MEC, especially in scenarios with a large number of UEs or high transmit power.
• Abstract（参考訳）: 動的無線環境におけるタスクオフロード効率と遅延性能を改善するため,PASS(Pinching-Anenna System)拡張移動エッジコンピューティング(MEC)アーキテクチャについて検討した。 誘電体導波路と柔軟に調整可能なピンチアンテナを利用することで、PASSは、重要な経路損失と潜在的な信号遮断を効果的に緩和しつつ、短距離ライン・オブ・ライト(LoS)リンクを確立することで、高周波MECシステムにとって有望なソリューションとなる。 ネットワーク遅延最小化問題を定式化し、アップリンクPASSビームフォーミングとタスクオフロードを共同で最適化する。 結果の問題はマルコフ決定過程 (MDP) としてモデル化され, 深部強化学習 (DRL) 法によって解かれる。 目的関数における$\max$演算子によって導入された不安定性に対処するために、負荷分散を考慮した近似ポリシー最適化(LBPPO)アルゴリズムを提案する。 LBPPOはノードレベルと導波路レベルの両方のロードバランシング情報をポリシー設計に組み込んでおり、それぞれ計算と送信遅延平衡を維持している。 シミュレーションの結果, 適応アップリンクPASSビームフォーミングを用いたPASS強化MECは, 固定PAベースラインや従来のMIMOアシストMECよりも強い収束性を示した。

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