[发明专利]蜂窝网联下多无人机协同移动边缘计算系统资源分配方法

摘要

蜂窝网联下多无人机协同移动边缘计算系统资源分配方法，以最小化所有无人机节点的数据处理能耗、数据发射能耗和飞行能耗之和为目标，并考虑无人机节点自身飞行条件约束和基站能耗约束，对各个无人机节点的调度方案、数据负载分流量、数据发射功率、飞行路径、速度和加速度等参量进行联合优化求解得到最佳的资源分配方法。本发明有益效果：解决了现有多无人机协同作业中移动边缘计算系统能耗优化问题，降低无人机节点的能量消耗。

主权项

1.蜂窝网联下多无人机协同移动边缘计算系统资源分配方法，其特征在于：所述多无人机移动边缘计算系统包括多个无人机节点和一个地面蜂窝网通信基站，各无人机节点均具有一定量的待处理数据比特，无人机节点按照指定路径、速度以及加速度飞行，在每一个飞行时刻，根据调度策略选择其中一个无人机节点，将该无人机节点的部分待处理数据发送给地面蜂窝网通信基站，地面蜂窝网通信基站对这些数据进行运算处理，建立三维空间直角坐标系(x,y,z)，z轴坐标表示空间的高度位置信息；地面蜂窝网通信基站的坐标w＝(xw,yw,0)T，其中，(·)T表示矩阵/向量转置，系统中存在K个无人机节点，第k个无人机节点有Lk个待处理数据信息比特，ρkLk个信息比特在第k个无人机节点进行本地计算，(1‑ρk)Lk个信息比特通过负载分流方式，在飞行过程中根据调度方案先后传输给地面蜂窝网通信基站，地面蜂窝网通信基站对这些分流数据进行处理，其中，0≤ρk≤1表示第k个无人机的信息比特分配因子，用于权衡第k个无人机节点的本地计算与负载分流的数据量比例；K个无人机节点在三维空间中以固定高度H飞行，单次飞行时间为T，将该时间段分割为N+1个时隙，每个时隙宽度为δ，即T＝δ(N+1)；第n个时隙，第k个无人机节点的飞行参量包括：位置坐标q[n]＝(x[n],y[n],H)T，飞行速度向量v[n]＝(vx[n],vy[n],0)T，加速度向量a[n]＝(ax[n],ay[n],0)T，所述能耗优化方法包括以下步骤：(1)建立第n个时隙内第k个无人机节点的数据通信能耗模型(2)建立第k个无人机节点在时间长度T内处理数据比特时的能耗模型(3)建立第k个无人机节点在单次飞行时间内的飞行能耗模型(4)基于步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)中无人机节点的数据处理能耗、数据传输能耗和飞行能耗模型，以最小化所有无人机节点的总能耗为优化目标，并考虑无人机节点飞行条件约束和基站能耗约束，建立关于无人机节点飞行参量、信息比特分配参量、数据发送功率参量和调度参量的数学模型并求解。