[发明专利]一种基于无人机边缘计算的高效能频谱感知方法、系统及应用

权利要求书

1.一种基于无人机边缘计算的高效能频谱感知方法，其特征在于，所述基于无人机边缘计算的高效能频谱感知方法包括：

第一步，根据地空A2G信道的特征，将地面无线设备WD和无人机UAV间的信道模型考虑为大尺度衰落和小尺度衰落，并在大尺度衰落中同时使用视距LoS链路与非视距NLoS链路；

第二步，地面无线设备WD用户的计算模型为同时进行本地计算和数据卸载，在进行数据卸载时，无人机是作为次用户SU利用的是已授权频谱，需进行频谱感知以确定主网络中用户的状态；

第三步，在基于无人机UAV的移动边缘计算网络中，地面无线设备WD和无人机UAV作为次级链路；

第四步，通过迭代优化得出最佳传输功率、最佳感知时间和WD的接入策略。

2.如权利要求1所述的基于无人机边缘计算的高效能频谱感知方法，其特征在于，所述第二步每个时隙的T时长内，WD的感知时间为τ_m[n]，传输时间为T-τ_m[n]；和分别表示第m个WD在第n个时隙的检测概率和虚警概率，R_m(n)则表示第m个WD在第n个时隙的传输速率。

3.如权利要求2所述的高效能频谱感知方法，其特征在于，第m个WD用户在第n个时隙首先以感知时长τ_m[n]和感知功率P_s对主用户的状态进行感知，以发射功率与UAV进行数据卸载，平均能量消耗为E_m[n]；

得到第m个WD在第n个时隙中进行边缘计算的能量效率

4.如权利要求1所述的基于无人机边缘计算的高效能频谱感知方法，其特征在于，所述第三步WD的能效问题概括如下：

其中k_m[n]＝0表示第m个WD处于空闲状态，而k_m[n]＝1表示第m个WD处于与UAV通信的状态；

将非凸问题分解为子问题A和子问题B。

5.如权利要求4所述的基于无人机边缘计算的高效能频谱感知方法，其特征在于，当传输功率固定时，存在最佳的感知时间使WD的能效最高，且最佳感知时间τ_m[n]^*可由二分法搜索得到，因此该函数被定义为：

当感知时间固定时，存在唯一的最佳传输功率使WD的能效最大，最佳传输功率同样可由二分法搜索得到，结合约束条件表示为该函数定义如式所示。

6.如权利要求1所述的基于无人机边缘计算的高效能频谱感知方法，其特征在于，所述第四步通过迭代优化得出最佳传输功率最佳感知时间τ_m[n]^*和WD的接入策略。

7.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：

第一步，根据地空A2G信道的特征，将地面无线设备WD和无人机UAV间的信道模型考虑为大尺度衰落和小尺度衰落，并在大尺度衰落中同时考虑视距LoS链路与非视距NLoS链路；

第二步，地面无线设备WD用户的计算模型为同时进行本地计算和数据卸载，在进行数据卸载时，无人机是作为次用户SU利用的是已授权频谱，进行频谱感知以确定主网络中用户的状态。

第三步，在基于无人机UAV的移动边缘计算网络中，地面无线设备WD和无人机UAV作为次级链路；

第四步，通过迭代优化得出最佳传输功率、最佳感知时间和WD的接入策略。