【技术实现步骤摘要】
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
[0001]本专利技术涉及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，属于资源分配领域。
技术介绍
[0002]无人机由于其可动态部署、高度自主等特点，在军用和民用领域都扮演极其重要的角色。无人机联盟可更灵活高效的完成一系列任务，应用前景十分广阔。
[0003]移动边缘计算(MEC)作为第五代移动通信网络(5G)中最有前途的技术之一，通过将需要处理的数据卸载到周边资源丰富、性能较强的MEC服务器上，它可以显着提高延迟性能并减少移动设备的能耗。因此，该技术十分适合能量受限的无人机联盟。
[0004]不同于传统的地面MEC网络，无人机联盟网络存在以下特点：无人机小型化使得联盟成员性能较弱，无法独立完成数据处理，联盟头的高性能可帮助其所在联盟成员快速高效的完成数据处理，因此无人机分层MEC网络呈现多服务器
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多终端的特性。此外，传统的地面MEC网络中，MEC服务器设在基站或接入点中，因此无法移动。无人机的飞行动态性可用于优化MEC...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
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
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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。2.根据权利要求1所述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，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
，...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴启晖，陈佳馨，苏哲，冯斯梦，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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