基于无人机的移动边缘计算资源分配算法研究

发布时间：2021-05-26 17:00

　　移动边缘技术将计算资源下沉到用户附近,与云计算相比大大降低了通信传输时延,从而提升了用户体验。无人机作为一种部署方便成本低廉的飞行器,其可以作为移动通信平台,为边远地区提供有效的通信覆盖。基于无人机的移动边缘计算技术,扩展了边缘计算的服务覆盖范围且节省了基站部署成本,成为国内外研究的前沿方向。与此同时,偏远地区物联网终端设备供能不便,无人机可利用无线充能技术,作为移动充能平台为其提供能量补充。基于无人机的移动边缘计算虽然靠近用户,但往往受到有限的通信、计算和能量资源的限制,如何对资源进行有效地协同分配是国内外研究的关键难点。本论文依托纵向科研项目,针对基于无人机的移动边缘计算资源分配的问题模型、技术方法和算法研究开展如下工作:1)分析基于无人机的边缘计算技术的特征,针对物联网应用环境,研究基于无人机的移动边缘计算网络,确定无人机在移动边缘计算系统中的角色。2)针对基于单无人机的移动边缘计算技术,提出基于悬停时间的能量资源分配算法,给出计算、通信和能量的联合资源分配算法,实现单无人机能耗最小化。3)针对无人机移动边缘计算系统多任务并存问题,提出基于多流水线的任务调度方案,结合运筹学方法,... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第一章 绪论
    1.1 研究工作的背景与意义
    1.2 本文的主要贡献与创新
    1.3 本论文的结构安排
第二章 相关技术介绍
    2.1 MEC资源分配算法研究现状
        2.1.1 MEC资源分配前沿
        2.1.2 MEC资源分配优化算法
        2.1.3 无人机MEC中待解决问题
    2.2 无人机MEC技术
        2.2.1 MEC服务技术
        2.2.2 传统MEC网络
        2.2.3 基于无人机的MEC网络
    2.3 资源分配算法建模说明
        2.3.1 无线信道建模
        2.3.2 计算任务建模
        2.3.3 无人机能耗建模
    2.4 资源分配算法概述
        2.4.1 块坐标下降算法
        2.4.2 启发式搜索算法
    2.5 本章小结
第三章 单无人机移动边缘计算资源分配
    3.1 单无人机单流水线MEC资源分配
        3.1.1 物理问题与建模
            3.1.1.1 物理问题与场景
            3.1.1.2 单无人机边缘计算系统模型
            3.1.1.3 无人机资源分配问题
        3.1.2 优化问题分析与求解
            3.1.2.1 问题分析与松弛
            3.1.2.2 计算资源分配
            3.1.2.3 设备关联问题
    3.2 单无人机多流水线MEC资源分配
        3.2.1 无人机多流水线边缘计算架构
        3.2.2 调度问题与建模
            3.2.2.1 调度问题概述
            3.2.2.2 无人机多流水线系统模型
            3.2.2.3 多流水线资源分配优化问题
        3.2.3 优化问题分析与求解
            3.2.3.1 问题分析与松弛
            3.2.3.2 计算资源分配与设备关联
            3.2.3.3 悬停时间最小化与流水线优化
    3.3 资源分配算法与仿真
        3.3.1 单无人机单流水线资源分配算法
        3.3.2 单无人机多流水线资源分配算法
        3.3.3 资源分配算法数值仿真
            3.3.3.1 仿真参数设定
            3.3.3.2 算法仿真效果
    3.4 本章小结
第四章 多无人机移动边缘计算资源分配
    4.1 多无人机移动边缘计算系统
        4.1.1 物理场景
        4.1.2 系统建模
            4.1.2.1 无人机轨迹模型
            4.1.2.2 MEC任务模型
            4.1.2.3 无人机能耗模型
    4.2 多无人机移动边缘计算资源分配
        4.2.1 问题建模与分析
            4.2.1.1 优化问题构建
            4.2.1.2 问题分析转化
        4.2.2 悬停优化与计算资源分配
            4.2.2.1 悬停优化
            4.2.2.2 计算资源分配
        4.2.3 基于轨迹优化的能量资源分配
            4.2.3.1 优化问题分析
            4.2.3.2 多无人机路径规划
    4.3 多无人机移动边缘计算资源分配算法与仿真
        4.3.1 多无人机资源分配算法
        4.3.2 资源分配算法数值仿真
    4.4 本章小结
第五章 全文总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]最大最小目标的多旅行商问题求解[J]. 袁志.  计算机系统应用. 2018(07)



本文编号：3206730