基于二元加载机制下无人机充电边缘计算网络的资源分配方法组成比例

一种基于二元加载机制的无人机充电边缘计算网络的资源分配方案，步骤是：设置功率及初始化参数；计算最佳中央处理器频率，加载时间和用户发射功率；计算拉格朗日乘子；计算用户操作选择方案，更新迭代次数；判断目标函数值是否满足终止条件；初始化迭代次数j＝1；计算最佳无人机轨迹，更新迭代次数和轨迹；判断无人机轨迹是否满足终止条件；将第j次迭代获得

【技术实现步骤摘要】
基于二元加载机制下无人机充电边缘计算网络的资源分配方法
本专利技术属于无线通信
，更进一步涉及边缘计算通信
中的一种基于二元加载机制的无人机充电边缘计算网络的资源分配方案。
技术介绍
随着移动设备的不断更新，具有增强现实，移动在线游戏，自动驾驶和多媒体转换等先进功能的新兴应用正在涌现，物联网得到了快速发展。同时，以上应用程序均需要在大规模无线设备上执行数据量巨大和对延时敏感的计算任务。然而，由于移动设备通常体积小，存储能量有限，因此如何为它们提供足够计算能力和减少计算延时，以提高服务质量是一项至关重要且又极具挑战性的任务。近年来，移动边缘计算和无线充电被认为是解决上述挑战的两个有前景的技术。当移动边缘计算网络需要执行的计算任务无法分离时，移动边缘计算操作模式以二元加载机制运行，即计算任务可在本地执行或全部加载到移动边缘计算服务器执行。通过在无线通信网络(例如接入点和基站)的边缘部署移动边缘计算服务器以提供类似云计算功能，使得无线设备可以将数据量巨大且对延时敏感的计算任务加载到接入点或基站，以便在其已安装的移动边缘计算服务器上进行远程计算，这明显减轻了移动设备的计算负担。另一方面，基于射频的无线充电技术已成为有效解决电池容量有限难题的方案。具体来说，无线充电技术使用专用的射频能量发射器，可以为低功耗移动设备提供可持续和高成本效益的能量供应。目前，商用无线能量传输发射器可以有效地提供几十微瓦的射频功率和覆盖半径超过10米的范围，这足以为许多低功耗移动设备的运行提供能量。因此，通过在移动边缘计算网络中集成无线能量传输可以显著提高移动设备的计算性能。同时，考虑到无线能量传输电路设计和先进的信号处理技术(例如能量波束形成和分布式多点无线能量传输)的快速发展，我们预期在不久的将来无线充电技术可提供更高效和更稳定的电源。由于射频信号的广播性质，无线充电技术特别适用于为大量分布式存在的移动设备供电，如在无线传感网络和物联网中部署的感知器。无线充电技术和移动边缘计算技术的融合引入了一种新的无线充电移动边缘计算模式，可以解决物联网网络中移动设备储能有限和计算能力有限问题。然而，移动设备获得无线能量传输的能量受到信道衰落的严重影响。最近，受无人机辅助无线通信技术发展的启示，研究人员已经提出了基于无人机辅助的无线充电技术来提高无线能量传输的效率。在此技术下，无人机给地面分布的多个移动设备提供能量。结果表明，由于短距离视距能量传输链路的高可能性，通过适当的轨迹设计及利用无人机可控的机动性，无线能量传输效率可以显著提高。通过使用无人机辅助移动边缘计算二元加载机制，也可以提高计算性能。此外，无人机辅助架构在灵活部署和低运营成本方面具有优势，并且有助于避免通信系统被自然灾害破坏的情况。因此，如何将无人机计算应用到无线充电边缘计算网络中具有重要的研究意义和应用价值。J.Xu,Y.Zeng,andR.Zhang等人在其发表的论文“UAV-enabledwirelesspowertransfer:Trajectorydesignandenergyregioncharaterization”(inProc.IEEEGlobalCommun.Conf.Singapore,2017.)中提出了一种无人机无线能量传输的轨迹设计和能量区域表征方案。该方案考虑使用双用户的无人机无线能量传输系统，装备有无人机的能量发射器广播无线能量以对地面上的分布式能量收集器进行充电，通过轨迹设计优化无人机移动性，以最大限度地提高有限充电时间内传输给两个能量接收器的能量。该资源分配方案存在的不足之处是：所提出的无人机无线能量传输方案无法适用于移动边缘计算网络中，并不能提高移动边缘计算系统的计算性能。S.Mao,S.Leng,K.Yang,X.Huang,andQ.Zhao等人在其发表的论文“Fairenergy-efficientschedulinginwirelesspoweredfull-duplexmobile-egdecomputingsystems”(inProc.IEEEGlobalCommun.Conf.,Singapore,2017.)中提出一种借助无线充电技术，移动边缘计算和全双工等先进的无线通信技术，联合优化物联网通信，计算和能量资源的分配方案。该方案通过联合优化发射功率，加载位，计算能量消耗以及用于计算加载和能量转移的时隙，最大化了全双工无线移动边缘计算系统的能量效率。该资源分配方案存在的不足之处是：所提出资源分配方案无法适用于无人机辅助的无线充电边缘计算网络中，因为计算性能不仅取决于能量，通信和计算资源的优化，而且还取决于所设计的无人机飞行轨迹。S.BiandY.Zhang等人在其发表的论文“Computationratemaximizationforwirelesspoweredmobileegdecomputingwithbinarycomputationoffloading”(IEEETransactionsonWirelessCommunications.2018,EarlyAccess.)中提出了一种使用二元计算加载策略的多用户无线充电移动边缘计算网络中的资源分配优化方案。考虑由无线充电技术支持的多用户移动边缘计算网络，其中每个无线设备能量采集遵循二元计算加载策略，即任务数据量必须作为整体通过本地执行或加载任务在无线边缘计算服务器上执行。并通过联合优化个体计算模式选择(本地计算或加载)和系统传输时间分配(在无线能量传输和任务加载上)来最大化网络中所有无线设备的加权计算比特之和。该资源分配方案存在的不足之处是：利用无线充电技术所收获的能量受信道衰落的严重影响，当能量发射器与无线设备之间的距离较大时，能量转换效率非常低。
技术实现思路
本专利技术针对上述现有技术的不足，提出一种基于二元加载机制的无人机充电边缘计算网络的资源分配方案，可以使移动设备加权计算比特之和最大化和获得最佳资源分配，并应用于无人机充电边缘计算网络中。本专利技术是在二元加载计算模式下，根据能量收集因果约束和无人机速度约束的影响，通过联合优化中央处理器频率，加载时间，用户发射功率，用户计算模式选择以及无人机飞行轨迹，实现最大化加权用户计算比特之和的目的。为了实现上述目的，本专利技术的技术方法包括如下步骤：(1)设置功率分配参数：(1a)设置容错误差ξ,ξ1和ξ2，其取值范围为(0,1)；(1b)设置无人机传输功率P0，持续飞行时间T，时间块T离散成相等的N份，无人机最大飞行速度V0；(1c)设置无人机初始位置q0和最终位置qF；(2)初始化资源分配参数：(2a)将选择执行本地计算的用户迭代次数i初始化为1；(2b)初始化拉格朗日乘子和以及无人机飞行轨迹(3)初始化资源分配参数：(3a)将次级梯度迭代算法的迭代次数l初始化为1；(3b)初始化模式选择(4)计算最佳中央处理器频率，加载时间和用户发射功率：(4a)按照下式，对给定的无人机飞行轨迹和最佳二进制变量计算第m个用户在第n个时隙第i次迭代的最佳中央处理器频率和最佳传输功率否则，其中ωm表示第m个用户的权重，考虑了用户间的优先级和公平性。C表示每个用户计算一位原始数据所需的中央处理器周期数。γc表示第m个用户处理器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于二元加载机制下无人机充电边缘计算网络的资源分配方法，包括如下步骤：(1)设置功率分配参数：(1a)设置容错误差ξ,ξ1和ξ2，其取值范围为(0,1)；(1b)设置无人机传输功率P0，持续飞行时间T，时间块T离散成相等的N份，无人机最大飞行速度V0；(1c)设置无人机初始位置q0和最终位置qF；(2)初始化资源分配参数：(2a)将选择执行本地计算的用户迭代次数i初始化为1；(2b)初始化拉格朗日乘子

【技术特征摘要】
1.一种基于二元加载机制下无人机充电边缘计算网络的资源分配方法，包括如下步骤：(1)设置功率分配参数：(1a)设置容错误差ξ,ξ1和ξ2，其取值范围为(0,1)；(1b)设置无人机传输功率P0，持续飞行时间T，时间块T离散成相等的N份，无人机最大飞行速度V0；(1c)设置无人机初始位置q0和最终位置qF；(2)初始化资源分配参数：(2a)将选择执行本地计算的用户迭代次数i初始化为1；(2b)初始化拉格朗日乘子和以及无人机飞行轨迹(3)初始化资源分配参数：(3a)将次级梯度迭代算法的迭代次数l初始化为1；(3b)初始化模式选择(4)计算最佳中央处理器频率，加载时间和用户发射功率：(4a)按照下式，对给定的无人机飞行轨迹和最佳二进制变量计算第m个用户在第n个时隙第i次迭代的最佳中央处理器频率和最佳传输功率否则,其中ωm表示第m个用户的权重，考虑了用户间的优先级和公平性；C表示每个用户计算一位原始数据所需的中央处理器周期数；γc表示第m个用户处理器芯片的有效电容系数，且γc取决于第m个用户的芯片架构；υm,k≥0表示与能量收集和执行本地计算能量消耗约束条件相应的拉格朗日乘子；tm[n]表示第m个用户在第n个时隙加载时间；B表示通信带宽，vm表示第m个用户加载任务中包含的通信开销，ln2表示2的自然对数；表示第m个用户的噪声功率，hm[n]表示无人机与第m个用户之间在第n个时隙的信道功率增益；[a]+＝max(a,0)，且max(a,0)表示取a和0中较大值；(4b)对给定的轨迹通过使用二分法处理下式，得到第m个用户在第n个时隙的最佳加载时间其中，hm[n]表示无人机与第m个用户之间在第n个时隙的信道功率增益，zm[n]＝tm[n]Pm[n]，tm[n]表示第m个用户在第n个时隙加载时间，Pm[n]表示第m个用户在第n个时隙的传输功率，表示第m个用户的噪声功率，vm表示第m个用户加载任务中包含的通信开销，N表示时间块T离散成相等的第N份，εn表示第m个用户在第n个时隙选择执行本地计算还是任务加载对应的拉格朗日乘子，B表示通信带宽，T表示无人机持续飞...

【专利技术属性】
技术研发人员：林洪城，周福辉，周辉林，王玉皞，周小雨，吴雨航，张祥，张雄健，周奕帆，钟宜洁，
申请(专利权)人：南昌大学，
类型：发明
国别省市：江西,36