[发明专利]基于用户协作的无人机辅助移动边缘计算系统优化方法

说明书

本发明公开了基于用户协作的无人机辅助移动边缘计算系统优化方法，包括一个无人机计算节点和若干地面用户，地面用户包括近用户和远用户，且地面用户都有一定量待处理计算任务。由于无人机电池能量的限制，为了减少无人机的飞行能耗，地面用户合作将计算任务卸载给无人机。远用户的待处理计算任务中继给近用户，近用户再将远用户的待处理计算任务卸载给无人机进行计算处理。本发明在满足用户服务质量的基础上最小化无人机和地面用户的加权总能耗为目标，实现了基于两步迭代算法的无人机飞行轨迹、地面用户中继和卸载的待处理计算任务数据量、地面用户以及无人机的CPU计算频率联合优化。

技术领域

本发明涉及基于用户协作的无人机辅助移动边缘计算系统优化方法，属于无线通信与物联网技技术领域。

背景技术

随着物联网和5G通信技术的快速发展，智能家居、人脸识别和增强现实等应用已经出现在我们的生活中。这也促进了移动通信设备朝着低延迟、低功耗、高可靠性和高密度连接的方向发展。然而，由于其移动设备的电池和计算能力的限制，现有通信系统在执行计算密集型和延迟敏感型任务方面具有挑战性。为了解决这一问题，移动边缘计算(MobileEdge Computing System，MEC)是一种有效的技术，MEC是指部署在网络边缘的服务器可以为用户提供服务。由于边缘服务器位于用户附近，因此它们能够以更低的能源成本和低延迟为用户提供计算服务。然而，受到复杂地形和不确定需求的影响，边缘服务器在固定位置的部署会存在服务覆盖调整不灵活和困难问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供基于用户协作的无人机辅助移动边缘计算系统优化方法。

为达到上述目的，本发明提供基于用户协作的无人机辅助移动边缘计算系统优化方法，包括：

地面用户中，远用户m_i和近用户i关联配对，m_i∈[1,M],i∈R，R＝{1,…,I}，M＝I；

基于无人机辅助移动边缘计算系统模型，将最优数量的远用户m_i的待处理计算任务中继给近用户i；

基于无人机辅助移动边缘计算系统模型，将最优数量的远用户m_i中继给近用户i的待处理计算任务和最优数量的近用户i的待处理计算任务卸载给无人机进行计算。

优先地，1)构建用户协作的无人机辅助移动边缘计算系统初始模型；

2)设置迭代次数变量ζ＝1,迭代终止精度给定无人机飞行轨迹U；

3)在给定无人机飞行轨迹的条件下，优化无人机辅助移动边缘计算系统初始模型，直至子问题满足收敛条件，停止迭代，获得最优的地面用户以及无人机的CPU计算频率F和地面用户中继和卸载的待处理计算任务的总数量L；

4)将最优的地面用户以及无人机的CPU计算频率F和地面用户中继和卸载的待处理计算任务的总数量L，输入并优化无人机辅助移动边缘计算系统初始模型，直到满足设定的收敛条件，输出最优的无人机飞行轨迹U；

5)将步骤3)和步骤4)获得的最优的F，L和U输入无人机辅助移动边缘计算系统初始模型的最小目标函数，获得值E_ζ；

6)更新迭代次数变量ζ＝ζ+1；

7)将最优的无人机飞行轨迹U代入步骤3)，重复步骤3)到步骤6)，直到无人机辅助移动边缘计算系统初始模型满足收敛条件迭代终止，获得无人机辅助移动边缘计算系统模型。

优先地，在任务完成时间T内，无人机以固定高度H飞行，远用户m_i和近用户i的高度为0米且位置固定，近用户i的坐标为s_i＝(x_i,y_i)，远用户m_i的坐标为近用户与无人机采用时分复用方式通信；