【摘 要】
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因快速部署、灵活机动等特点,无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAVs)已广泛应用在环境监测、火灾探测、灾难救援等场景。然而,受限于通信和负载能力,如何将收集到的紧要信息高效传递给控制中心,是无人机通信面临的挑战之一。将移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术用于无人机,有望满足无人机对计算密集型与时延敏感型应用需求。为此,本文针对无人机群场景
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因快速部署、灵活机动等特点,无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAVs)已广泛应用在环境监测、火灾探测、灾难救援等场景。然而,受限于通信和负载能力,如何将收集到的紧要信息高效传递给控制中心,是无人机通信面临的挑战之一。将移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术用于无人机,有望满足无人机对计算密集型与时延敏感型应用需求。为此,本文针对无人机群场景研究通信计算联合的集中式与分布式系统模型和信息低时延传输优化方法。本文的主要贡献为两部分:(1)针对无人机收集信息无法高效快速回传的难题,本文提出了集中式通信计算联合系统模型,采用随机几何理论推导出机群在三维空间分布下的单链路与多链路通信成功概率。结合排队论,得到了无人机群通信计算联合系统响应时延的理论最优闭式解,并设计了响应时延优化算法。仿真验证了本文所提算法与传统算法相比,可降低时延10%～20%。(2)针对无人机群无法满足低时延业务要求的问题,提出了涵盖云端业务支持(Cloud Service Support,CSS)无人机与本地业务支持(Local Service Support,LSS)无人机的分布式通信计算联合系统模型。针对CSS无人机场景,建立了一种增强型协同计算模型并采用排队论推导出采用该模型的判决门限函数。针对LSS无人机场景,提出了一种基于信息年龄(Age of Information,AoI)的LSS无人机系统状态更新算法。设计并搭建了软件仿真与硬件平台,验证了本文所提算法可降低无人机群的响应时延23%,提高信息时效性20%。
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