一种多无人机辅助的密集用户MEC系统资源分配方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种多无人机辅助的密集用户MEC系统资源分配方法，包括以下步骤：构建多无人机协助移动边缘计算的网络结构；构建磁耦合谐振无线能量等效电路结构;获取用户能量消耗、计算资源、通信资源和用户发射功率的限制条件；在满足用户卸载模式、计算资源、通信资源、能量消耗和用户发射功率的限制条件下，构建时延最小化的优化模型；采用量子行为粒子群优化算法对时延最小化的优化模型求解，确定用户计算卸载模式、计算资源、通信资源和用户发射功率的最佳分配结果。本发明专利技术解决用户请求的计算任务超出地面基站边缘计算服务器计算能力的问题，联合分配用户卸载模式、计算资源、用户发射功率和通信资源，实现系统时延最小化。实现系统时延最小化。实现系统时延最小化。

【技术实现步骤摘要】
一种多无人机辅助的密集用户MEC系统资源分配方法及系统


[0001]本专利技术属于无线通信技术和移动边缘计算领域，具体涉及一种多无人机辅助的密集用户MEC系统资源分配方法及系统。

技术介绍

[0002]随着移动无线通信网络和物联网的快速发展，用户如何在短时间获得足够的能量和可靠的计算服务成为了一个热点问题。移动边缘计算具有超低延迟、高带宽和直接访问实时网络等优点。用户可以将密集的计算任务卸载到基站的边缘服务器上，大大提高了用户在资源密集型任务中的计算能力，但面对一些特殊情况(如地质灾害等等)，导致固定在基站上的边缘服务器无法正常工作。于是，无人机协助的边缘计算被提出，UAV有着高灵活性、易部署、成本低等优点。另外，设计资源分配优化策略也能提高用户的服务质量，因此，研究无人机辅助的MEC资源分配策略具有重要意义。
[0003]然而，大部分场景都是考虑单无人机进行计算卸载。由于单无人机有限的计算能力，只能提供非常有限的任务卸载性能。于是多无人机辅助的MEC系统受到了广泛关注，但是却没有考虑多无人机之间的协同合作。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种多无人机辅助的密集用户MEC系统资源分配方法及系统，解决用户请求的计算任务超出地面基站边缘计算服务器计算能力的问题，联合分配用户卸载模式、计算资源、用户发射功率和通信资源，以实现系统时延最小化。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一种多无人机辅助的密集用户MEC系统资源分配方法，包括以下步骤：
[0007]构建多无人机协助移动边缘计算的网络结构；
[0008]构建磁耦合谐振无线能量等效电路结构；
[0009]获取用户能量消耗、计算资源、通信资源和用户发射功率的限制条件；
[0010]在满足用户卸载模式、计算资源、通信资源、能量消耗和用户发射功率的限制条件下，构建时延最小化的优化模型；
[0011]采用量子行为粒子群优化算法对时延最小化的优化模型求解，确定用户计算卸载模式、计算资源、通信资源和用户发射功率的最佳分配结果。
[0012]进一步的，所述多无人机协助移动边缘计算的网络结构，具体为：
[0013]设有M个用户、K架无人机和一架中央无人机，无人机上装MEC服务器，为用户提供MEC服务，用户的位置在地面上随机分布，使用K
‑
means算法将M个用户分组为K个群组，群组集合
[0014]其中，第U
k
、U
s
个群组中的用户集合为个群组中的用户集合为参加卸载计算的无人机集合
[0015]每个群组范围内都有一个无线充电站；设第k架无人机为繁忙无人机，第s架无人机为空闲无人机，第k架、第s架无人机坐标分别为ω
k
＝(x
k
,y
k
,H)、ω
s
＝(x
s
,y
s
,H)，；第U
k
个群组中的第j
k
个用户坐标为中央无人机的坐标为ω
c
＝(x
c
,y
c
,H1),其中H1＞H；用户j
k
和第k架无人机的距离为无人机k和无人机s的距离表示为
[0016]进一步的，所述磁耦合谐振无线能量等效电路结构，具体为：
[0017]当发射线圈和接收线圈都为螺线管结构且同轴放置时，两线圈之间的互感计算公式如下：
[0018][0019]其中，μ表示自由空间磁导率；N
t
和N
r
分别代表发射端和接收端的线圈匝数；a
t
和a
r
分别是指发射端和接收端的线圈半径；d表示用户与WCS之间的感应充电距离；
[0020]若系统角频率为ω，则两线圈回路的自阻抗分别为：
[0021]Z
11
＝(R
s
+R
T
)+j(ωL1‑
1/ωC1)，Z
22
＝(R
X
+R
L
)+j(ωL2‑
1/ωC2)
[0022]根据基尔霍夫电压定律建模，列出回路方程：
[0023]U
s
＝Z
11
I1+jωMI2，0＝Z
22
I2+jωMI1；
[0024]并解得：
[0025]I1＝U
s
Z
22
/(Z
11
Z
22
+ω2M2)，I2＝
‑
U
s
ωMj/(Z
11
Z
22
+ω2M2)；
[0026]系统效率的表达式为：
[0027][0028]当MCR
‑
WPT系统共振时，共振电路只表现出电阻特性，容抗和感抗的综合作用为0，η重新建模为η＝ω2M2R
L
/[(R
X
+R
L
)2]R
T
+ω2M2(R
L
+R
X
)。
[0029]进一步的，所述无人机有两种计算卸载模式：第一种是无人机只需计算自己群组区域内用户卸载的任务量；第二种是无人机计算完自己群组区域内用户卸载的任务量后，作为中继无人机，帮助其它无人机卸载计算。
[0030]进一步的，无人机在进行转发时存在一个最大极限距离D
max
，定义一个二进制变量Δ
k
，当Δ
k
＝1时，无人机k不可作为中继无人机；当Δ
k
＝0时，无人机k可以作为中继无人机；
[0031]无人机不能同时向周围的多架无人机进行转发；
[0032]中央无人机获取每个群组所有用户的任务卸载量和无人机的坐标，将每个群组中所要卸载的任务量进行排序，按大小排序后得到一个新的群组队列
[0033]判断两个群组中的无人机距离是否符合D
max
，若不符合，继而判断这两个群组中的无人机的距离是否符合D
max
，若一直不符合，则以此类推下去，直至所有无人机都不能参与中继转发；
[0034]若符合，群组中的无人机充当中继；群组中的无人机能帮助群组中的无
人机进行卸载计算，然后将这两个群组剔除出去，继续判断两个群组中的无人机的距离是否符合D
max
；直到所有群组都判断完毕。
[0035]进一步的，能量限制条件为其中为第j
k
个用户传输信息所消耗的能量，为第j
k
个用户从WCS中获取的能量；
[0036]计算资源分配限制条件为
[0037]其中，F
k
为UAVk搭载的MEC服务器最大的计算能力，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多无人机辅助的密集用户MEC系统资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：构建多无人机协助移动边缘计算的网络结构；构建磁耦合谐振无线能量等效电路结构；获取用户能量消耗、计算资源、通信资源和用户发射功率的限制条件；在满足用户卸载模式、计算资源、通信资源、能量消耗和用户发射功率的限制条件下，构建时延最小化的优化模型；采用量子行为粒子群优化算法对时延最小化的优化模型求解，确定用户计算卸载模式、计算资源、通信资源和用户发射功率的最佳分配结果。2.根据权利要求1所述的一种多无人机辅助的密集用户MEC系统资源分配方法，其特征在于，所述多无人机协助移动边缘计算的网络结构，具体为：设有M个用户、K架无人机和一架中央无人机，无人机上装MEC服务器，为用户提供MEC服务，用户的位置在地面上随机分布，使用K
‑
means算法将M个用户分组为K个群组，群组集合其中，第U
k
、U
s
个群组中的用户集合为个群组中的用户集合为参加卸载计算的无人机集合每个群组范围内都有一个无线充电站；设第k架无人机为繁忙无人机，第s架无人机为空闲无人机，第k架、第s架无人机坐标分别为ω
k
＝(x
k
,y
k
,H)、ω
s
＝(x
s
,y
s
,H)，；第U
k
个群组中的第j
k
个用户坐标为中央无人机的坐标为ω
c
＝(x
c
,y
c
,H1),其中H1＞H；用户j
k
和第k架无人机的距离为无人机k和无人机s的距离表示为3.根据权利要求1所述的一种多无人机辅助的密集用户MEC系统资源分配方法，其特征在于，所述磁耦合谐振无线能量等效电路结构，具体为：当发射线圈和接收线圈都为螺线管结构且同轴放置时，两线圈之间的互感计算公式如下：其中，μ表示自由空间磁导率；N
t
和N
r
分别代表发射端和接收端的线圈匝数；a
t
和a
r
分别是指发射端和接收端的线圈半径；d表示用户与WCS之间的感应充电距离；若系统角频率为ω，则两线圈回路的自阻抗分别为：Z
11
＝(R
s
+R
T
)+j(ωL1‑
1/ωC1)，Z
22
＝(R
X
+R
L
)+j(ωL2‑
1/ωC2)根据基尔霍夫电压定律建模，列出回路方程：U
s
＝Z
11
I1+jωMI2，0＝Z
22
I2+jωMI1；并解得：I1＝U
s
Z
22
/(Z
11
Z
22
+ω2M2)，I2＝
‑
U
s
ωMj/(Z
11
Z
22
+ω2M2)；系统效率的表达式为：
当MCR
‑
WPT系统共振时，共振电路只表现出电阻特性，容抗和感抗的综合作用为0，η重新建模为η＝ω2M2R
L
/[(R
X
+R
L
)2]R
T
+ω2M2(R
L
+R
X
)。4.根据权利要求1所述的一种多无人机辅助的密集用户MEC系统资源分配方法，其特征在于，所述无人机有两种计算卸载模式：第一种是无人机只需计算自己群组区域内用户卸载的任务量；第二种是无人机计算完自己群组区域内用户卸载的任务量后，作为中继无人机，帮助其它无人机卸载计算。5.根据权利要求1所述的一种多无人机辅助的密集用户MEC系统资源分配方法，其特征在于，无人机在进行转发时存在一个最大极限距离D
max
，定义一个二进制变量Δ
k
，当Δ
k
＝1时，无人机k不可作为中继无人机；当Δ
k
＝0时，无人机k可以作为中继无人机；无人机不能同时向周围的多架无人机进行转发；中央无人机获取每个群组所有用户的任务卸载量和无人机的坐标，将每个群组中所要卸载的任务量进行排序，按大小排序后得到一个新的群组队列判断两个群组中的无人机距离是否符合D
max
，若不符合，继而判断这两个群组中的无人机的距离是否符合D
max
，若一直不符合，则以此类推下去，直至所有无人机都不能参与中继转发；若符合，群组中的无人机充当中继；群组中的无人机能帮助群组中的无人机进行卸载计算，然后将这两个群组剔除出去，继续判断两个群组中的无人机的距...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宜升，梁立，张鑫宇，菅凯歌，尤鸿艺，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：