【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于noma的无人机辅助任务卸载与资源分配方法、装置及介质，属于通信。
技术介绍
1、随着信息技术的发展，许多智能应用正在不断涌现，如人脸识别、交互式游戏和虚拟现实等。这些应用通常具有计算密型和延迟敏感等特点，移动边缘计算(mobile edgecomputing，mec)的出现为这些计算任务的实现提供了方便.在实际应用中，由于阴影衰落和多径效应，地面通信的信号衰减严重，因此，无人机(unmanned aerial vehicle，uav)辅助的mec系统以其灵活的机动性和低成本得到重视.在移动边缘计算系统中，边缘服务缓存是指在mec服务器上预先存储执行计算任务所需的程序。
2、由于地面终端设备将数据卸载到mec服务器，然后通过无线通信返回计算结果，因此mec网络对稀缺的无线电频谱施加了沉重的负担。为了提高任务卸载率，必须增加发射功率，这加剧了对其他通信的干扰，并缩短了本地设备的电池寿命。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于noma系统的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，该方法针对系统的加权能耗，无人机和地面终端设备采用部分卸载，地面终端设备通过分组减少系统能耗。
2、为达到上述目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：
3、第一方面，本专利技术提供了一种基于noma系统的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，基于一种结合非正交多址(noma)的节能无人机(uav)mec框架，包括相连接的无人机
4、所述方法包括：
5、在给定计算任务和时间的情况下，建立计算资源以及无人机轨迹规划的联合优化，使加权系统能耗最小的优化问题。
6、将所述使加权系统能耗最小的优化问题分解为三个子问题，包括地面终端设备分组、给定无人机轨迹无人机和地面终端设备的计算资源的最优分配和基于给定资源分配方案的轨迹规划。
7、分别求解地面终端设备分组、给定无人机轨迹无人机和地面终端设备的计算资源的最优分配和基于给定资源分配方案的轨迹规划，得到地面终端设备分组、地面终端设备计算资源分配、无人机资源分配和无人机轨迹规划。
8、在某些实施例中，所述方法还包括：
9、s1.地面终端设备发出任务请求，每个地面终端设备根据地面终端设备计算资源分配和无人机资源分配进行本地计算，同时将其部分任务卸载到无人机上的mec服务器；
10、s2.地面终端设备选择访问一架无人机，无人机根据地面终端设备分组选择接受或拒绝的申请，从而进行地面终端设备的分组，确定无人机和地面终端设备的配组关系。
11、s3.无人机按照优化得到的无人机轨迹进行飞行，无人机和地面终端设备按照优化得到的地面终端设备计算资源分配和无人机资源分配对地面终端设备进行资源分配，无人机上的mec服务器和地面终端设备接收到卸载的数据后，开始分配计算资源，从下一个时隙开始执行这任务。
12、在某些实施例中，最小化加权系统能耗优化问题p1包括：
13、p1:
14、
15、
16、
17、
18、
19、
20、
21、其中，e为系统的加权总能耗，q＝(qk[n]：k∈k,n∈n)为无人机k的水平位置坐标的集和；为地面终端设备m在第n个时隙的cpu频率的集和；为uavk在第n个时隙分配给地面终端设备m的任务的cpu频率的集和，表示任意。c1表示地面终端设备m的最大计算能力，k＝{1,2,...,k}和m＝{1,2,...,m}分别为uav和地面终端设备的集合，n＝{1,2,...,n}为时隙间隔，为地面终端设备m在第n个时隙的cpu频率，地面终端设备m的最高cpu频率，c2表示无人机k的最大计算能力，为uavk在第n个时隙分配给地面终端设备m的任务的cpu频率，为无人机k上的mec服务器cpu最高主频；c3表示任务卸载与边缘计算之间的因果关系，rm,k[n]为地面终端设备m在第n个时隙向无人机k卸载的比特数，为无人机k为地面终端设备m在时隙n完成的比特数。c4是确保系统在给定的时间间隔内完成所有计算任务，为地面终端设备m在时隙n内完成的比特数，dm为每组的地面终端设备m要执行的比特数。c5为地面终端设备传输功率限制，pm.k[n]为地面终端设备m将任务卸载给无人机k所使用的发射功率，为地面终端设备m最大功率。c6为无人机k的速度限制，qk[n]为无人机k的水平位置坐标，为无人机k的最大速度；c7是无人机k的初始和最终位置的极限。qi,为无人机的初始位置，qf为无人机的最终位置。
22、在某些实施例中，在给定计算任务和时间的情况下，建立计算资源以及无人机轨迹规划的联合优化，使加权系统能耗最小的优化问题，包括：
23、由于基站的覆盖问题，区域中的地面终端设备无法直接与bs通信。noma允许多个地面终端设备在将任务卸载到同一台服务器时共享同一频段，对于前端链路，每个无人机覆盖范围内的地面终端设备采用正交频分多址，多个地面终端设备之间均分带宽，假设上行/下行通信总带宽均为b，则无人机k到地面终端设备的双向无线通信频谱带宽为b/|mk|，其中mk为无人机k所服务的地面终端设备总数。
24、每个地面终端设备都有计算任务要在时间间隔t上完成。虽然整个计算过程在时间上是连续的，但区间可以离散成n(n＞1)个等长度τ的时隙。定义n＝{1,2,...,n}为时隙间隔。
25、假设mk为无人机k所服务的地面终端设备数。其中每个地面终端设备都有一个计算任务需求。
26、采用三维笛卡尔坐标系对uav和地面终端设备位置进行描述。无人机k的水平位置坐标为qk[n]＝(xk[n],yk[n]，h)，高度固定h，地面终端设备m的水平位置坐标为qm[n]＝(xm[n],ym[n],0)，则地面终端设备m与无人机k之间的距离为地面终端设备m与无人机k之间的信道增益为其中h0为表示参考距离为1m时的信道增益。
27、假设每组的地面终端设备m要执行的比特数是dm。采用部分卸载策略，即每个地面终端设备m可以进行本地计算，同时将其部分任务卸载到无人机上的mec服务器。在mec服务器接收到卸载的数据后，它们将开始分配计算资源，以便从下一个时隙开始执行这任务。地面终端设备m在第n个时隙向无人机k卸载的比特数为rk,m[n]。
28、地面终端设备m在时隙n内完成的比特数为
29、
30、其中，为地面终端设备m在第n个时隙的cpu频率，地面终端设备m的最高cpu频率，表示完成地面终端设备m的一个计算任务所需的cpu周期数。
31、在第n个时隙，uavk分配给地面终端设备m的任务的cpu频率为无人机k上的mec服务器cpu最高主频为其中
32、无人本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于NOMA系统的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，基于一种结合非正交多址的节能无人机MEC框架，包括相连接的无人机和地面终端设备，所述无人机作为边缘服务器，为地面地面终端设备提供计算辅助，并采用NOMA来降低任务卸载的能耗；
2.根据权利要求1所述的基于NOMA系统的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于NOMA系统的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，最小化加权系统能耗优化问题P1包括：
4.根据权利要求3所述的基于NOMA系统的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，在给定计算任务和时间的情况下，建立计算资源以及无人机轨迹规划的联合优化，使加权系统能耗最小的优化问题，包括：
5.根据权利要求4所述的基于NOMA系统的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，分别求解地面终端设备分组、给定无人机轨迹无人机和地面终端设备的计算资源的最优分配和基于给定资源分配方案的轨迹规划，得到地面终端设备分组、地面终端设备计算资源分配、无人机资源分配和无
6.根据权利要求5所述的基于NOMA系统的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，采用匹配博弈算法分别求解分组问题，得到地面终端设备分组，包括：
7.根据权利要求3所述的基于NOMA系统的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，将所述使加权系统能耗最小的优化问题分解为三个更易于管理的子问题，即地面终端设备分组、给定无人机轨迹无人机和地面终端设备的计算资源的最优分配和基于给定资源分配方案的轨迹规划，包括：
8.一种基于基于NOMA系统的无人机辅助任务卸载与资源分配装置，其特征在于，包括处理器及存储介质；
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于noma系统的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，基于一种结合非正交多址的节能无人机mec框架，包括相连接的无人机和地面终端设备，所述无人机作为边缘服务器，为地面地面终端设备提供计算辅助，并采用noma来降低任务卸载的能耗；
2.根据权利要求1所述的基于noma系统的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于noma系统的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，最小化加权系统能耗优化问题p1包括：
4.根据权利要求3所述的基于noma系统的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，在给定计算任务和时间的情况下，建立计算资源以及无人机轨迹规划的联合优化，使加权系统能耗最小的优化问题，包括：
5.根据权利要求4所述的基于noma系统的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，分别求解地面终端设备分组、给定无人机轨迹无人机和地面终端设备的...
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