【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及边缘计算领域，更具体地说是一种边缘计算中基于无人机轨迹优化方法。
技术介绍
1、随着移动通信技术的快速发展，新型多媒体和自动驾驶等人工智能应用将成为移动用户的热门选择，这些新兴应用通常会产生大量的计算任务，并且对时延和能耗有更严格的要求，因此对用户设备计算能力的需求达到了前所未有的水平。移动边缘计算(moblieedge computing，mec)将计算任务从传统的云计算数据中心转移到靠近用户的边缘设备或边缘服务器上进行处理，以实现低时延、高效能和上下文感知的计算模式。mec将计算任务从传统的云计算数据中心转移到靠近用户的边缘设备或边缘服务器上进行处理。通过在边缘位置提供计算能力，mec可以满足大规模、高密度的计算需求，减少数据传输的时延和网络拥塞，从而提高用户体验。
2、与传统通信相比，无人机(unmanned aerial vehicle,uav)因其灵活性在各种应用中有着不可或缺的地位。uav支持的无线通信可以在没有基础设施覆盖的地区提供便捷的无线连接，为用户设备与无人机之间提供具有更高连通概率的视距链路los(line ofsight,los)。因此，无人机辅助边缘计算已成为解决移动用户大规模计算需求的新兴领域。这种技术结合了uav的灵活性和mec的高效能特点，能够为移动用户提供了快速响应、低时延的计算服务。
3、当前方法在解决时变网络资源优化问题方面存在不足，现有方法缺乏任务卸载决策、频谱分配、计算和存储资源调度的联合优化。
技术实现思路>
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种边缘计算中基于无人机轨迹优化方法。
2、本专利技术技术方案如下：
3、一种边缘计算中基于无人机轨迹优化方法，步骤为：
4、首先，对无人机的轨迹进行优化以最大程度提升他的传输速率，保证无人机辅助边缘计算的效率与质量；
5、其次，构建基站为领导者、无人机为次领导者以及用户为跟随者的三层博弈模型，利用双边匹配算法获得最佳卸载分配策略，并且证明了该算法的平衡态存在且是唯一的；
6、最后，通过仿真验证了该策略的可行性和收敛性，并与其他策略进行了比较。
7、进一步的，为了提高无人机的计算效率，首先基于无人机的传输速率和飞行能耗构建目标函数，然后利用连续凸逼近的方法对该问题进行求解，通过将发射功率与轨迹交替优化就可以得到该问题的最优解，即最优化的飞行轨迹，该轨迹下的无人机可以以高吞吐量保持飞行且在自身资源量允许的最大限度下完成所设定区域内用户的任务。
8、进一步的，基于优化后的无人机轨迹，首先提出混合博弈论算法来对卸载资源进行分配，构建以基站为领导者无人机为次领导者用户为跟随者的多层斯坦伯格博弈模型，然后通过双边匹配算法得到三者的最佳平衡状态，分析并证明该平衡态的存在性和唯一性，该平衡态即我们要求的最佳分配策略。
9、进一步的，基于无人机的传输速率和飞行能耗构建目标函数，具体为：假设每一个用户都有一个uav任务队列，则无人机的飞行能耗可以表示为：
10、
11、其中，mg表示无人机重量，v(t)表示无人机飞行速度。
12、将无人机执行任务时间t分为n个时隙[13]，每个时间隙的长度为将时隙表示为用户的集合表示为因此，通过将传输速率和飞行能耗求和得到目标函数如下：
13、
14、本专利技术的技术效果和优点：
15、相比于本地计算，全部卸载到基站，随机卸载算法，本算法有更高的吞吐量和最小的用户成本。本专利技术的研究成果将有助于推动移动边缘计算和无人机技术的融合，为未来智能移动通信领域的发展开辟新的方向。
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1.一种边缘计算中基于无人机轨迹优化方法，其特征在于：步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种边缘计算中基于无人机轨迹优化方法，其特征在于：为了提高无人机的计算效率，首先基于无人机的传输速率和飞行能耗构建目标函数，然后利用连续凸逼近的方法对该问题进行求解，通过将发射功率与轨迹交替优化就可以得到该问题的最优解，即最优化的飞行轨迹，该轨迹下的无人机可以以高吞吐量保持飞行且在自身资源量允许的最大限度下完成所设定区域内用户的任务。
3.根据权利要求1所述的一种边缘计算中基于无人机轨迹优化方法，其特征在于：基于优化后的无人机轨迹，首先提出混合博弈论算法来对卸载资源进行分配，构建以基站为领导者无人机为次领导者用户为跟随者的多层斯坦伯格博弈模型，然后通过双边匹配算法得到三者的最佳平衡状态，分析并证明该平衡态的存在性和唯一性，该平衡态即我们要求的最佳分配策略。
4.根据权利要求2所述的一种边缘计算中基于无人机轨迹优化方法，其特征在于：基于无人机的传输速率和飞行能耗构建目标函数，具体为：假设每一个用户都有一个UAV任务队列，则无人机的飞行能耗可以表示为：
【技术特征摘要】
1.一种边缘计算中基于无人机轨迹优化方法，其特征在于：步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种边缘计算中基于无人机轨迹优化方法，其特征在于：为了提高无人机的计算效率，首先基于无人机的传输速率和飞行能耗构建目标函数，然后利用连续凸逼近的方法对该问题进行求解，通过将发射功率与轨迹交替优化就可以得到该问题的最优解，即最优化的飞行轨迹，该轨迹下的无人机可以以高吞吐量保持飞行且在自身资源量允许的最大限度下完成所设定区域内用户的任务。
3.根据权利要求1所述的一种边缘计算中基于...
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