[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

说明书

本发明属于无线通信技术领域，公开了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，据地空A2G信道的特征，将地面无线设备和无人机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链路与非视距链路；地面无线设备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；在基于无人机的移动边缘计算网络中，地面无线设备和无人机作为次级链路；通过迭代优化得出最佳传输功率、最佳感知时间和地面无线设备的接入策略。本发明在完成本地计算的同时根据无人机的位置变化使地面无线设备的能效最大化。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及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。

背景技术

目前，在计算密集型和能量受限型的应用场景中，移动边缘计算有望解决计算时延大、资源匮乏等问题。具有计算需求的终端只需向边缘服务器卸载数据并接收计算结果，无需占用自身计算资源。与此同时，基于UAV的边缘计算也正处于高速发展期，并引起研究人员的广泛关注。当前基于边缘计算的技术中，主要研究基于传输和计算资源联合决策的计算任务卸载方案，以及多用户、多MEC节点的网络场景。然而在现有的研究方案中，边缘服务器的位置通常部署在固定的地面节点，在此基础上考虑卸载决策、计算资源分配及卸载系统实现等问题。然而在实际应用场景中，将UAV作为边缘服务器可以通过视距链路大幅度优化信道环境，降低路径损耗的影响，其灵活机动性将有利于提高吞吐量和能量效率。通过接入策略选择，UAV与WD之间的通信距离可被有效缩短，在视距链路下进一步提升信道增益从而优化系统性能。

高质量的数据传输需求使目前的频谱资源越来越紧缺，地面用户很难做到实时不间断向UAV卸载数据，因此需要结合认知无线电技术来开发频谱资源、提高频谱利用率。UAV的机动性和抗毁性使其具有巨大的应用价值，基于其轨迹设计和资源分配的研究已取得初步进展。UAV在通信场景中通常充当中继或基站，使通信任务得以高质量完成。而在移动边缘计算场景中，UAV则作为边缘服务器辅助WD完成计算任务。然而地面WD的数量预估将在2020年超过2120亿，如此高速的增长将使频谱资源短缺的问题更为严重。

认知无线电的概念最早是由J.Mitola提出的，其可以重新探索并利用已被使用的频谱资源。根据频谱感知结果，次用户可以机会性利用已授权频谱。在Overlay模式下，次用户只有在感知到主用户未使用授权频谱时才能工作。而在Underlay模式下，次用户通过限制自身发射功率可以在不干扰主用户通信质量的情况下持续使用授权频谱。在该情况下，次用户需要使用超宽带才能满足自身地传输速率需求。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的5G场景下通信任务量大、计算复杂度高、云计算时延大和频谱拥挤。

解决以上问题及缺陷的难度为：边缘服务器通常部署于固定的地面节点，路径损耗较大且效率较低。现有技术大部分都是基于固定边缘服务器进行研究的，设计难度和效率相对较低。

解决以上问题及缺陷的意义为：将UAV作为边缘服务器可以通过视距链路大幅度优化信道环境，降低路径损耗的影响，其灵活机动性将有利于提高吞吐量和能量效率。通过接入策略选择，UAV与WD之间的通信距离可被有效缩短，在视距链路下进一步提升信道增益从而优化系统性能。认知无线电技术的引入将使频谱短缺问题得到缓解，在现有频谱资源无法分配情况下将UAV作为边缘服务器可以通过视距链路大幅度优化信道环境，降低路径损耗的影响，其灵活机动性将有利于提高吞吐量和能量效率。通过接入策略选择，UAV与WD之间的通信距离可被有效缩短，在视距链路下进一步提升信道增益从而优化系统性能。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了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。

本发明是这样实现的，一种基于无人机边缘计算的高效能频谱感知方法，所述基于无人机边缘计算的高效能频谱感知方法包括：