（一）

计算机科学与技术学院鼎新学者孙泽敏等的论文“A Two Time-Scale Joint Optimization Approach for UAV-assisted MEC” 被IEEE International Conference on Computer Communications（IEEE INFOCOM 2024）录用。论文第一作者为孙泽敏博士，通讯作者为其博士后合作导师孙庚副教授，其他作者还有刘衍珩教授等。

考虑到计算密集型和延迟敏感型任务带来的边端供需异构性和无人机机载能量有限性等挑战，该工作提出了一个双时间尺度无人机辅助边缘计算的联合优化方法。首先，提出了一个融合空地边缘能力的层次架构；其次，构建了一个联合计算资源分配、计算卸载和轨迹控制的优化问题，用以最大化系统效用；再次，提出了一个双时间尺度的联合计算资源分配、计算卸载和轨迹控制方法；最后，给出了所提方法稳定性、最优性和复杂性的理论证明。实验结果表明了所提方法在系统效用、移动用户效用以及边缘服务器效用上均具有较突出的性能。

（二）

计算机科学与技术学院孙庚副教授指导的2021级博士生李家辉等的论文“Two-Way Aerial Secure Communications via Distributed Collaborative Beamforming under Eavesdropper Collusion” 被IEEE International Conference on Computer Communications（IEEE INFOCOM 2024）录用。论文第一作者为李家辉，通讯作者为孙庚副教授，其他作者还有上海交通大学武庆庆教授、大连理工大学王鹏飞副教授和新加坡南洋理工大学的Dusit Niyato教授。

由于无人机的高视距概率，无人机之间的空中通信容易受到窃听攻击，特别是当多个窃听者合谋时。该工作将分布式协作波束成形引入到无人机蜂群中，通过控制相应的信号分布来处理窃听者合谋问题，并同时优化了双向已知保密容量、最大旁瓣电平和无人机能耗。根据问题中的可推导原理，提出了一种增强的启发式多目标优化算法。仿真结果表明，所提算法优于最先进的基线算法。另外，该工作还搭建了硬件实验平台和原型系统，实验测试结果验证了所提方法在计算能力有限的无人机平台上进行实际部署的可行性。

（三）

计算机科学与技术学院孙庚副教授指导的2023级博士生何龙等的论文“An Online Joint Optimization Approach for QoE Maximization in UAV-Enabled Mobile Edge Computing” 被IEEE International Conference on Computer Communications（IEEE INFOCOM 2024）录用。论文第一作者为何龙，通讯作者为孙庚副教授，其他作者还有大连理工大学王鹏飞副教授和新加坡南洋理工大学的Dusit Niyato教授。

由于无人机灵活的移动性、快速的部署能力以及较低的成本，无人机辅助边缘计算可以有效弥补地面边缘设施覆盖能力不足和部署不灵活等缺陷。然而，无人机有限的电池容量、计算资源和频谱资源为无人机辅助边缘计算带来了挑战。据此，该工作提出了一种无人机移动边缘计算中QoE最大化的在线联合优化方法。首先，考虑了一种无人机辅助的移动边缘计算场景，其中无人机作为空中边缘服务器为多个地面用户设备提供计算服务；其次，构建了一个联合任务卸载、资源分配和无人机轨迹规划的优化问题，用以最大化用户设备的体验质量并满足无人机能量约束；最后，提出了一种在线联合优化方法用以解决该问题。仿真结果表明，所提方法与其他基准方案相比能够获得更优越的系统性能。

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