一种多无人机辅助边缘计算联合卸载和部署方法技术

本发明专利技术公开了一种多无人机辅助边缘计算联合卸载和部署方法，该方法包括步骤1：获取地面用户的位置信息；步骤2：根据每个地面用户的位置信息，采用聚类算法对地面用户聚类，生成M个簇；步骤3：为每个簇设置一个无人机UAV，每个UAV配备一个空中边缘服务器，以执行簇中地面用户卸载过来的DL任务；步骤4：通过联合优化子任务卸载策略和UAV位置部署，从而使得所有的DL任务的最大完工时间最小化；步骤5：采用优化后的子任务卸载策略和UAV位置部署结果，对子任务进行卸载以及对无人机的位置进行部署。本发明专利技术的方法有效降低了计算任务的最大完工时间。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线通信，特别涉及一种多无人机辅助边缘计算联合卸载和部署方法。

技术介绍

1、5g基础设施和物联网(internet of things,iot)的迅速发展，带来了像增强现实(augmented reality,ar)、自动驾驶和智能医疗保健系统等创新移动应用的快速兴起，亟待快速而可靠的连接性和低延迟的计算能力作为应用的支撑。然而，很多iot设备均面临着能耗和计算资源的限制。为应对这些挑战，移动边缘计算(mobile edge computing,mec)成为了一种至关重要的解决方案。mec允许设备卸载任务到附近的边缘服务器，这相比于传统的云计算减少了延迟和开销。尽管mec存在许多优点，它仍受到静态边缘服务器有限覆盖和固定位置的限制，因此，无人机(unmanned aerial vehicles,uavs)支持的mec应运而生。uav提供了灵活的部署、成本效益和高机动性，从而快速地为有需求的地区按需提供服务。此外，无人机可以与地面用户(ground users,gus)建立视距(line-of-sight,los)链路，提高连接的稳定性和可靠本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多无人机辅助边缘计算联合卸载和部署方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种多无人机辅助边缘计算联合卸载和部署方法，其特征在于，通过下式计算：

3.根据权利要求2所述的一种多无人机辅助边缘计算联合卸载和部署方法，其特征在于，传输延迟依赖于子任务依赖的子任务在设备d'上的完成时间子任务在传输队列的等待时间以及子任务生成的输出结果数据发送到子任务的执行设备所需的时间即

4.根据权利要求3所述的一种多无人机辅助边缘计算联合卸载和部署方法，其特征在于，所述方法还包括步骤4中的P1问题转化为两个子问题，即子任务卸载决策问题和UAV位置部署问题...

【技术特征摘要】

1.一种多无人机辅助边缘计算联合卸载和部署方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种多无人机辅助边缘计算联合卸载和部署方法，其特征在于，通过下式计算：

3.根据权利要求2所述的一种多无人机辅助边缘计算联合卸载和部署方法，其特征在于，传输延迟依赖于子任务依赖的子任务在设备d'上的完成时间子任务在传输队列的等待时间以及子任务生成的输出结果数据发送到子任务的执行设备所需的时间即

4.根据权利要求3所述的一种多无人机辅助边缘计算联合卸载和部署方法，其特征在于，所述方法还包括步骤4中的p1问题转化为两个子问题，即子任务卸载决策问题和uav位置部署问题，并利用交替迭代优化方法对两个子问题进行交替迭代优化，从而得到最优的子任务卸载策略和uav位置部署，其中，交替迭代优化的过程为：

5.根据权利要求4所述的一种多无人机辅助边缘计算联合卸载和部署方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：詹成，刘巍，龚奕文，杨蝶，
申请(专利权)人：西南大学，
类型：发明
国别省市：