5G计算与通信能效联合优化研究文献综述

随着5G技术的快速发展和普及，移动设备数量激增，数据流量呈爆炸式增长，这对移动网络的容量和能耗都提出了严峻挑战。

为了满足用户对更高数据速率和更低延迟的需求，同时降低网络能耗，5G网络架构引入了移动边缘计算（MEC）等新兴技术，将计算资源部署到网络边缘，通过计算和通信资源的联合优化，提高资源利用效率，降低网络能耗，成为当前学术界和工业界研究的热点。

本文首先阐述了5G计算与通信能效联合优化的研究背景和意义，并对国内外研究现状进行了综述，分析了现有研究存在的挑战。

然后，详细介绍了5G网络架构、移动边缘计算技术和能效优化技术等关键技术。

在此基础上，探讨了5G计算与通信能效联合优化模型和算法，包括基于凸优化的资源分配算法和基于机器学习的资源调度算法等。

最后，总结了全文的主要内容和研究展望。

关键词：5G网络；移动边缘计算；能效优化；资源分配；机器学习

近年来，随着移动互联网、物联网等技术的快速发展，移动数据流量呈爆炸式增长，给移动通信网络带来了巨大的挑战。

传统的移动网络架构主要依赖集中式的云计算中心处理数据，但随着用户对数据速率、时延和可靠性要求的不断提高，这种集中式的网络架构暴露出越来越多的弊端，如传输延迟高、网络拥塞严重、能耗过高等。

为了应对这些挑战，第五代移动通信技术（5G）应运而生。