[发明专利]基于博弈论的无人机分层移动边缘计算网络的能耗优化方法

权利要求书

1.一种基于博弈论的无人机分层移动边缘计算网络的能耗优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，建立无人机分层移动边缘计算场景，所述场景包含两层，其中上层为无人机联盟头，下层为无人机联盟成员，同时，分析推导出联盟成员进行本地计算和任务卸载时的代价函数，以及联盟头作为中继和服务商时的代价函数；

步骤2，将无人机分层移动边缘计算网络的能耗问题建模为斯坦伯格博弈模型，博弈领导者为上层无人机联盟头，博弈跟随者为下层的无人机联盟成员；

步骤3，利用基于对数线性-最优响应的分层迭代学习算法求解上下层无人机的最优策略，使下层无人机联盟成员获得最优信道选择，上层无人机联盟头获得最优位置选择和角色选择；

所述步骤1中，考虑一个基于联盟的无人机分层移动边缘计算网络，包含N个无人机联盟头以及Q个无人机联盟成员，

对于联盟成员m_n,k，其坐标表示为其中分别表示联盟成员m_n,k在三维空间中的横坐标，纵坐标以及离水平地面的垂直距离，定义为联盟成员m_n,k信道选择，其中为网络中的可用信道集合，若则表示成员m_n,k进行本地计算，若则表示成员m_n,k通过信道进行数据卸载；对于联盟头h_n，其策略定义为联合角色与位置选择其中为联盟头的角色选择，relay表示中继角色，server表示服务商角色，为联盟头的位置选择，其中分别表示联盟头h_n在三维空间中的横坐标，纵坐标以及离水平地面的垂直距离；定义联盟成员进行本地计算的能耗为：

其中，是联盟成员m_n,k与芯片结构有关的有效切换电容参数，表示所需CPU运算转数，为联盟成员m_n,k的计算能力；

若联盟成员m_n,k选择在信道向其联盟头h_n进行数据卸载，假设m_n,k以恒定发射功率进行数据卸载，则其传输速率为：

其中，B_lower表示成员用于任务卸载的信道带宽，和p_i分别表示成员m_n,k和成员i的发射功率，a_i表示成员i的信道选择，N₀是背景噪声，表示成员m_n,k到其联盟头h_n的信道增益，考虑自由空间传播模型，即其中，为成员m_n,k到其联盟头h_n的距离，α为路径损耗因子；同理，表示成员i到联盟头h_n的信道增益，即其中x_i，y_i，z_i分别表示成员i在三维空间中的横坐标，纵坐标以及离水平地面的垂直距离，SET_member为下层所有无人机联盟成员的集合，因此，联盟成员m_n,k数据卸载能耗表示为：

其中，为联盟成员m_n,k所需处理的数据量；

若联盟头h_n为服务商，则其计算能耗表示为：

其中是联盟头h_n与芯片结构有关的有效切换电容参数，为联盟头h_n所管理的所有无人机联盟成员的集合，为联盟头h_n的计算能力，若联盟头h_n为中继，则其将数据再次卸载给位于(x_center,y_center,h_center)的中央无人机，其中x_center，y_center，h_center分别表示中央无人机在三维空间中的横坐标，纵坐标以及离水平地面的垂直距离；假设联盟头至中央无人机的信道资源已预先分配好，则联盟头之间不存在相互干扰，给定信道带宽B_upper，联盟头h_n将数据中继给中央无人机的速率为：

其中表示联盟头h_n发射功率，N₀是背景噪声，表示联盟头h_n到中央无人机的信道增益，其中为联盟头h_n到中央无人机的距离；因此，联盟头作为中继的传输能耗为：

因此，定义联盟成员m_n,k和联盟头h_n的代价函数分别为：

优化目标就是使得联盟头和联盟成员的能耗最小化。