[发明专利]基于蜂窝网联的无人机移动边缘计算系统能耗优化方法

说明书

基于蜂窝网联的无人机移动边缘计算系统能耗优化方法，以最小化无人机节点的数据处理能耗和飞行能耗为目标，并考虑无人机节点自身飞行条件约束和地面蜂窝网通信基站能耗约束，建立模型对无人机节点的数据分流量以及无人机节点的飞行路径、速度和加速度等参量进行联合优化。本发明有益效果：解决了现有无人机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。

技术领域

本发明涉及无线通信与云计算技术领域，具体地说是基于蜂窝网联的无人 机移动边缘计算系统能耗优化方法。

背景技术

随着无人机(UnmannedAerial Vehicle,UAV)技术的快速发展与不断成熟， 为基于无人机空中平台的相关行业带来了广阔的发展机遇，诸如，空中道路监管， 农林区域监视，无人机物流配送，空中中继应急通信，热点区域无人机基站负载 分流等方面。与此同时，随着无线通信、图像信号处理等信息技术的飞速发展， 通过在无人机上搭载先进的数据处理模块、射频通信模块、音视频传感器等，使 得移动互联网应用在无人机平台的应用越来越广泛，诸如实时高清图像回传，目 标识别，虚拟现实等。然而，随着这些移动应用的普及，对于无人机的计算资源、 能量资源、存储资源等也提出了更高的要求。特别是对计算敏感型的移动应用而 言，大量的数据信息需要实时处理和运算，由此会大幅消耗无人机平台的能量资 源，并占用过多的硬件计算资源。对于物理尺寸有限的无人机平台而言，其电池 能量和运算资源都是十分受限的，特别是目前绝大多数无人机主要依靠自带电源 模块或油箱进行供电。无人机除了数据处理时的能量消耗，另一部分则主要源自 于无人机在飞行或悬停阶段的能耗。如何在无人机能量受限的条件下，充分利用 有效的能量资源用于无人机的数据处理和飞行是未来无人机应用的一个关键问 题。

为了应对能量受限型无人机节点在信息处理时的能量和资源消耗问题，各 大研究机构和学者提出了移动云计算系统(Mobile Cloud Computing System)，即 无人机节点通过无线传输方式将部分数据处理任务传送到远端的云资源池进行 数据负载分流，从而降无人机节点在本地的数据处理能量消耗。为了进一步降低 无人机节点到远端云资源池的传输时延和路径损耗，节省无人机节点的能量消 耗，并保证系统服务质量，研究人员又提出了移动边缘计算系统(Mobile Edge Computing System)，即在无人机节点的近距离区域部署数据处理节点，从而对无 人机节点的数据处理任务进行负载分流。然而，对于无人机节点而言，由于其飞 行路径机动灵活，其在地理位置上具有随机分布特性。移动边缘计算系统为了实 现较好的边缘计算节点覆盖，必须通过部署大量的边缘计算节点，从而拉近与无 人机节点的距离，完成近距离区域内的负载分流，然而这样会造成移动边缘计算 系统部署成本的大幅攀升。

考虑到现有蜂窝通信网络已经非常成熟，蜂窝小区中的基站在计算资源、 能量供给、覆盖范围和站点数量等方面均具有较大的优势。利用蜂窝网络通信基 站作为边缘计算节点，与其覆盖范围内的无人机节点进行数据传输，并在基站进 行数据处理，构成基于蜂窝网联的无人机移动边缘计算系统，是一种高效的数据 负载分流模式。值得注意的是，无人机节点在数据负载分流的过程中需要向基站 发送数据信号，而这一过程将消耗自身的能量。因此，是将更多的数据分流至基 站，还是将更多的数据留在无人机节点进行本地处理，是一个复杂的折中优化问 题。另一方面，无人机节点在飞行过程中，其到基站之间的无线信道条件也会随 飞行路径发生变化，好的信道条件下更适合于传送数据，而信道条件较差时，则 更倾向于少传输数据。因此，从无人机节点能耗的角度出发，如何在无人机节点的每一飞行时刻，对无人机节点与基站之间的数据信息比特分配、无人机的飞行 路径、飞行速度和加速度等参量进行优化，将具有十分重要的现实意义。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供基于蜂窝网联的无人机移动边缘计算 系统能耗优化方法，解决现有无人机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。