CN111193537A - 优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法、系统及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例涉及飞行设备数据传输领域，公开了一种优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法。本发明构建飞行设备将数据传输至地面接收终端的时变信道速率函数，对所述时变信道速率函数进行微分求解得到所述飞行设备将数据传输至所述地面接收终端时的数据传输总量，构建所述地面接收终端接收并处理所述数据传输总量的能量消耗函数，以所述时变信道速率函数作为约束条件集，最小化所述能量消耗函数作为目标函数得到标准能量消耗模型，求解所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗。本发明还提出一种优化飞行设备传输数据时的能量消耗电子设备、装置以及计算机可读存储介质。本发明有效的结合数据处理对能量消耗的影响，提高能量消耗的优化准确率。

Description

优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法、系统及装置
技术领域
本发明实施例涉及飞行设备数据传输领域，特别涉及一种优化飞行设备传输数据时的能量消耗的方法、电子设备、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
飞行设备的应用历史悠久，特别是无人驾驶的飞行设备，如无人机等，由于具备低成本以及机动性强等优点，成为辅助无线通信的非常有前途的发展方向，如派遣无人机对多个地面接受终端进行传输数据。在传输完所有数据的情况下通过优化无人机的飞行轨迹、传输功率以及数据分配系数等使得传输数据过程中的能量消耗最小，是当前急需解决的问题。
目前对于能量消耗优化的方法，主要是结合数据的传输消耗建立数学模型，但发明人发现，在结合数据传输消耗建立的数学模型并没有考虑数据的处理消耗，进而导致能量消耗的优化并不非常准确。
发明内容
本发明实施方式的目的在于提供一种优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法、电子设备、装置及计算机可读存储介质，有效的结合数据处理对能量消耗的影响，提高能量消耗的优化准确率。
为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法，所述方法包括：
构建飞行设备将数据传输至地面接收终端时的时变信道速率函数；
对所述时变信道速率函数进行微分求解，得到所述飞行设备将数据传输至所述地面接收终端时的数据传输总量；
构建所述地面接收终端接收并处理所述数据传输总量时的能量消耗函数；
以所述时变信道速率函数作为约束条件集，最小化所述能量消耗函数作为目标函数，得到原始能量消耗模型；
对所述原始能量消耗模型进行离散化操作及解耦合操作，得到标准能量消耗模型；
求解所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗。
优选地，所述构建飞行设备将数据传输至地面接收终端时的时变信道速率函数，包括：
获取所述飞行设备的飞行轨迹；
计算所述飞行设备到所述地面接收终端的几何距离；
将所述飞行轨迹与所述几何距离相乘得到所述飞行设备的时变信道；
根据预设的数据传输的信道带宽与所述时变信道，构建得到所述时变信道速率函数。
优选地，所述构建所述地面接收终端接收并处理所述数据传输总量时的能量消耗函数，包括：
获取所述地面接收终端的CPU处理速度、功率消耗及CPU处理单位数据的处理周期；
求解所述CPU处理速度与所述处理周期的比值得到所述地面接收终端接收并处理所述数据传输总量的处理时间；
根据所述功率消耗和所述处理时间，得到所述能量消耗函数。
优选地，所述离散化操作包括：
将所述原始能量消耗模型内的传输时间拆分为相等份的时间片段；
在所述目标函数及包括所述传输时间的约束条件集内，用相等份的时间片段代替所述传输时间得到离散化后的能量消耗模型。
优选地，所述解耦合操作包括：
预构建辅助解耦变量；
在所述离散化后的能量消耗模型内，将所述目标函数的待解耦参数与所述辅助解耦变量结合并合并至所述约束条件集得到标准能量消耗模型。
优选地，所述求解所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗，包括：
若所述最目标函数及所述约束条件集不都是凸函数，则根据预构建的非凸约束方法将所述目标函数或所述约束条件集转换为凸函数，求解转换为凸函数的所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗；
若所述目标函数及所述约束条件集都为凸函数，则求解所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗。
优选地，所述根据预构建的非凸约束方法将所述目标函数或所述约束条件集转换为凸函数，包括：
对不是凸函数的所述目标函数或所述约束条件集进行一级泰勒展开处理，得到近似凸函数；
将所述近似凸函数代替所述目标函数或所述约束条件集。
为了解决上述问题，本发明还提供一种优化飞行设备传输数据时的能量消耗装置，所述装置包括：
时变信道速率函数生成模块，用于构建飞行设备将数据传输至地面接收终端时的时变信道速率函数；
能量消耗函数构建模块，用于对所述时变信道速率函数进行微分求解，得到所述飞行设备将数据传输至所述地面接收终端时的数据传输总量，构建所述地面接收终端接收并处理所述数据传输总量时的能量消耗函数；
原始能量消耗模型构建模块，用于以所述时变信道速率函数作为约束条件集，最小化所述能量消耗函数作为目标函数，得到原始能量消耗模型；
标准能量消耗模型求解模块，用于对所述原始能量消耗模型进行离散化操作及解耦合操作，得到标准能量消耗模型，求解所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法。
本发明对构建的时变信道速率函数进行微分求解，得到飞行设备将数据传输至所述地面接收终端时的数据传输总量，并考虑地面接收终端接收并处理所述数据传输总量时的能量消耗函数，由于结合了数据传输的能量消耗，因此能量消耗的优化更加准确。
进一步地，通过计算所述飞行设备到所述地面接收终端的几何距离及所述飞行设备到所述地面接收终端的几何距离，将时变信道与空间距离和飞行轨迹联系，精确了数据传输过程的时变信道速率，另外能量消耗函数与地面接收终端的CPU处理速度、功率消耗及CPU处理单位数据的处理周期相关，因此能量消耗函数的构建也更加准确。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1为本发明实施例提供的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法中无人机数据传输示意图；
图3为本发明实施例提供的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法中S1的详细实施流程示意图；
图4为本发明实施例提供的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法中S3的详细实施流程示意图；
图5为本发明实施例提供的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法中离散化操作的详细实施流程示意图；
图6为本发明实施例提供的优化飞行设备传输数据时的能量消耗装置的模块示意图；
图7为本发明实施例提供的实现优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法的电子设备的内部结构示意图；
本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。
本发明的实施方式涉及一种优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法，本实施方式的核心在于根据能量消耗函数构建标准能量消耗模型并求解标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗解决方案，从而有效的结合数据处理对能量消耗的影响，提高能量消耗的优化准确率。下面对本实施方式的优化飞行设备传输数据时的能量消耗实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。
参阅图1所示，图1是本发明第一实施方式中优化飞行设备传输数据时的能量消耗的流程图，包括：
S1、构建飞行设备将数据传输至地面接收终端时的时变信道速率函数。
随着当前科学技术的快速发展，新型行业不断涌起并发挥重要作用，特别是利用飞行设备进行数据传输工作，如派遣无人机在通信中断的地区传输通信数据工作，通过优化无人机的飞行轨迹、传输功率、数据分配系数以及地面终端运转速率使得数据传输与处理过程中的能量消耗最小为本案的主要目的，可参阅图2的无人机数据传输示意图。
详细地，所述S1可参阅图3的详细实施流程示意图所示，包括：
S11、获取所述飞行设备的飞行轨迹。
S12、计算所述飞行设备到所述地面接收终端的几何距离。
S13、将所述飞行轨迹与所述几何距离相乘得到所述飞行设备的时变信道。
S14、根据预设的数据传输的信道带宽与所述时变信道构建得到所述时变信道速率函数。
进一步地，所述飞行轨迹可表示为：
q(t)＝[x(t) y(t)]T，0≤t≤T
其中，q(t)表示所述飞行轨迹，T代表预设的数据传输完成的规定时间，t表示数据传输过程的传输时间，x(t)、y(t)表示飞行设备在预构建的坐标系内的坐标表示，所述预构建的坐标系较佳地可用3维笛卡尔坐标系。
所述计算所述飞行设备到所述地面接收终端的几何距离可采用如下计算方法：
Figure BDA0002328542840000051
其中，k表示第k个地面接收终端，ωk表示第k个地面接收终端的位置，H表示所述飞行设备的飞行高度，dk(t)表示所述几何距离。
具体地，将所述飞行轨迹与所述几何距离相乘得到所述飞行设备的时变信道的相乘方法为：
Figure BDA0002328542840000052
其中，hk(t)表示所述时变信道，β0代表在几何距离d0＝1m时的信道增益，Pmax表示飞行设备传输数据时的最大传输功率，βk(t)表示功率分配系数，βk(t)Pmax代表飞行设备在t时刻对第k个地面接收终端传输数据时的传输功率。
详细地，所述时变信道速率函数为：
Figure BDA0002328542840000053
其中，R(t)表示所述时变信道速率函数，W表示所述预设的数据传输的信道带宽，
Figure BDA0002328542840000054
表示第k个地面接收终端接收数据时的高斯白噪声功率。
S2、对所述时变信道速率函数进行微分求解得到所述飞行设备将数据传输至所述地面接收终端时的数据传输总量。
详细地，所述S2中的微分求解形式可如下：
Figure BDA0002328542840000061
其中，
Figure BDA0002328542840000062
表示飞行设备将数据传输至第k个地面接收终端的数据传输总量，T表示数据传输过程的总时间。
S3、构建所述地面接收终端接收并处理所述数据传输总量时的能量消耗函数。
详细地，所述S3可参阅图4的详细实施流程示意图所示，包括：
S31、获取所述地面接收终端的CPU处理速度、功率消耗及CPU处理单位数据的处理周期；
S32、构建所述CPU处理速度与所述处理周期的比值得到所述地面接收终端接收并处理所述数据传输总量的处理时间；
S33、将所述功率消耗和所述处理时间相乘得到所述能量消耗函数。
进一步地，所述处理时间为：
Figure BDA0002328542840000063
其中，tk表示第k个地面接收终端的处理时间，L表示地面接收终端接收并处理的所有数据，αk表示飞行设备传输到第k个地面接收终端的数据占总数据L的比例，Fk表示第k个地面接收终端CPU的处理速度，而K代表第k个地面接收终端CPU处理单位数据的处理周期。
所述CPU的功耗消耗为：
Figure BDA0002328542840000064
其中，Pk表示第k个地面接收终端CPU的功耗消耗，η表示构建CPU结构的常数系数。
结合上述，将所述功率消耗及所述所述处理时间相乘得到所述能量消耗函数为：
Figure BDA0002328542840000065
其中，Ek表示第k个地面接收终端的能量消耗函数。
S4、以所述时变信道速率函数作为约束条件集，最小化所述能量消耗函数得到原始能量消耗模型。
所述原始能量消耗模型可包括最小化所述能量消耗函数及约束条件集，其中最小化所述能量消耗函数称为目标函数，进一步地可如下所示：
目标函数：
Figure BDA0002328542840000071
约束条件集：
Figure BDA0002328542840000072
Figure BDA0002328542840000073
Figure BDA0002328542840000074
Figure BDA0002328542840000075
q(0)＝q0,q(T)＝qF
Figure BDA0002328542840000076
其中，q0表示飞行设备飞行的初始点、qF表示飞行设备飞行的终点，
Figure BDA0002328542840000077
代表所述飞行轨迹q(t)关于传输时间t的一阶微分，即
Figure BDA0002328542840000078
代表飞行设备的速度矢量，而Vmax表示飞行设备的最大飞行速度。
S5、对所述原始能量消耗模型进行离散化操作及解耦合操作得到标准能量消耗模型。
详细地，所述离散化操作可参阅图5离散化操作的详细实施流程示意图所示，包括：将
S51、所述原始能量消耗模型内的传输时间拆分为相等份的时间片段；
S52、在所述最小化能量消耗函数及涉及到所述传输时间的约束条件集内，用相等份的时间片段代替所述传输时间得到离散化后的能量消耗模型。
如把传输时间T离散化为N+2份相等份的时间片段δt，即t＝nδt,n＝0,1,...N+1。
进一步地，所述解耦合操作是为了方便后续求解能量消耗模型，通过引入辅助解耦变量的形式，将最小化能量消耗函数的部分参数转入至约束条件集内。
优选地，所述解耦合操作包括：预构建辅助解耦变量，在所述离散化后的能量消耗模型内，将所述目标函数的待解耦参数与所述辅助解耦变量结合并合并至所述约束条件集得到标准能量消耗模型。
如本发明引入辅助解耦变量
Figure BDA0002328542840000079
将最小化能量消耗函数内参量αk和Fk进行解耦合，结合上述离散化将最小化能量消耗函数转化为：
Figure BDA0002328542840000081
S6、求解所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗。
详细地，所述S6包括：判断所述标准能量消耗模型内的所述最小化能量消耗函数及所述约束条件集是否为凸函数，若所述最小化能量消耗函数及所述约束条件集不都是凸函数，根据预构建的非凸约束方法将所述最小化能量消耗函数及所述约束条件集转换为凸函数，求解转换为凸函数的所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗，若所述最小化能量消耗函数及所述约束条件集都为凸函数，求解所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗。
详细地，根据预构建的非凸约束方法将所述最小化能量消耗函数及所述约束条件集转换为凸函数，包括：对不是凸函数的所述最小化能量消耗函数或所述约束条件集进行一级泰勒展开处理得到近似凸函数，将所述近似凸函数代替所述最小化能量消耗函数或所述约束条件集。
如上述约束条件集中，对包括Fk和αk的约束条件进行一级泰勒展开得到：
Figure BDA0002328542840000082
Figure BDA0002328542840000083
最终替换原约束条件集得到全为凸函数的能量消耗模型为：
目标函数：
Figure BDA0002328542840000084
约束条件：
Figure BDA0002328542840000085
||q[n+1]-q[n]||2≤Vmaxδt,n＝0,1,...N
Figure BDA0002328542840000086
Figure BDA0002328542840000087
Figure BDA0002328542840000088
Figure BDA0002328542840000089
q[0]＝q0,q[T]＝qF
Figure BDA00023285428400000810
αkKL-(T-τ)Fk≤0,k＝1,2,...K
进一步地，求解所述所述标准能量消耗模型可使用已公开的拉格朗日数乘法进行求解，进而得到飞行设备传输数据时的最优化的飞行轨迹、能量消耗函数等，从而节省了飞行设备传输数据时的能量消耗。
如图6所示，是本发明优化飞行设备传输数据时的能量消耗装置的功能模块图。
本发明所述优化飞行设备传输数据时的能量消耗装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述优化飞行设备传输数据时的能量消耗装置可以包括时变信道速率函数生成模块101、能量消耗函数构建模块102、原始能量消耗模型构建模块103和标准能量消耗模型求解模块104。本发所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
时变信道速率函数生成模块101、用于构建飞行设备将数据传输至地面接收终端时的时变信道速率函数；
能量消耗函数构建模块102、用于对所述时变信道速率函数进行微分求解，得到所述飞行设备将数据传输至所述地面接收终端时的数据传输总量，构建所述地面接收终端接收并处理所述数据传输总量时的能量消耗函数；
原始能量消耗模型构建模块103、用于以所述时变信道速率函数作为约束条件集，最小化所述能量消耗函数作为目标函数，得到原始能量消耗模型；
标准能量消耗模型求解模块104、用于对所述原始能量消耗模型进行离散化操作及解耦合操作，得到标准能量消耗模型，求解所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗。
本申请所提供的装置中的模块能够在使用时基于与上述的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法，在于根据能量消耗函数构建标准能量消耗模型并求解标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗解决方案，其在具体运行时可以取得上述的方法实施例一样的技术效果，即从而有效的结合数据处理对能量消耗的影响，提高能量消耗的优化准确率。
如图7所示，是本发明实现优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器12、存储器11和总线，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器12上运行的计算机程序。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(SecureDigital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如优化飞行设备传输数据时的能量消耗程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器12在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器12是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行优化飞行设备传输数据时的能量消耗程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器12等之间的连接通信。
图7仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图7示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的请求优化飞行设备传输数据时的能量消耗程序12是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
步骤一、构建飞行设备将数据传输至地面接收终端时的时变信道速率函数。
随着当前科学技术的快速发展，新型行业不断涌起并发挥重要作用，特别是利用飞行设备进行数据传输工作，如派遣无人机在通信中断的地区传输通信数据工作，通过优化无人机的飞行轨迹、传输功率、数据分配系数以及地面终端运转速率使得数据传输与处理过程中的能量消耗最小为本案的主要目的。
详细地，所述步骤一包括：获取所述飞行设备的飞行轨迹，计算所述飞行设备到所述地面接收终端的几何距离，将所述飞行轨迹与所述几何距离相乘得到所述飞行设备的时变信道，根据预设的数据传输的信道带宽与所述时变信道构建得到所述时变信道速率函数。
进一步地，所述飞行轨迹可表示为：
q(t)＝[x(t) y(t)]T，0≤t≤T
其中，q(t)表示所述飞行轨迹，T代表预设的数据传输完成的规定时间，t表示数据传输过程的传输时间，x(t)、y(t)表示飞行设备在预构建的坐标系内的坐标表示，所述预构建的坐标系较佳地可用3维笛卡尔坐标系。
所述计算所述飞行设备到所述地面接收终端的几何距离可采用如下计算方法：
Figure BDA0002328542840000111
其中，k表示第k个地面接收终端，ωk表示第k个地面接收终端的位置，H表示所述飞行设备的飞行高度，dk(t)表示所述几何距离。
具体地，将所述飞行轨迹与所述几何距离相乘得到所述飞行设备的时变信道的相乘方法为：
Figure BDA0002328542840000112
其中，hk(t)表示所述时变信道，β0代表在几何距离d0＝1m时的信道增益，Pmax表示飞行设备传输数据时的最大传输功率，βk(t)表示功率分配系数，βk(t)Pmax代表飞行设备在t时刻对第k个地面接收终端传输数据时的传输功率。
详细地，所述时变信道速率函数为：
Figure BDA0002328542840000121
其中，R(t)表示所述时变信道速率函数，W表示所述预设的数据传输的信道带宽，
Figure BDA0002328542840000126
表示第k个地面接收终端接收数据时的高斯白噪声功率。
步骤二、对所述时变信道速率函数进行微分求解得到所述飞行设备将数据传输至所述地面接收终端时的数据传输总量。
详细地，所述步骤二中的微分求解形式可如下：
Figure BDA0002328542840000122
其中，
Figure BDA0002328542840000123
表示飞行设备将数据传输至第k个地面接收终端的数据传输总量，T表示数据传输过程的总时间。
步骤三、构建所述地面接收终端接收并处理所述数据传输总量时的能量消耗函数。
详细地，所述步骤三包括：获取所述地面接收终端的CPU处理速度、功率消耗及CPU处理单位数据的处理周期；构建所述CPU处理速度与所述处理周期的比值得到所述地面接收终端接收并处理所述数据传输总量的处理时间，将所述功率消耗和所述处理时间相乘得到所述能量消耗函数。
进一步地，所述处理时间为：
Figure BDA0002328542840000124
其中，tk表示第k个地面接收终端的处理时间，L表示地面接收终端接收并处理的所有数据，αk表示飞行设备传输到第k个地面接收终端的数据占总数据L的比例，Fk表示第k个地面接收终端CPU的处理速度，而K代表第k个地面接收终端CPU处理单位数据的处理周期。
所述CPU的功耗消耗为：
Figure BDA0002328542840000125
其中，Pk表示第k个地面接收终端CPU的功耗消耗，η表示构建CPU结构的常数系数。
结合上述，将所述功率消耗及所述所述处理时间相乘得到所述能量消耗函数为：
Figure BDA0002328542840000131
其中，Ek表示第k个地面接收终端的能量消耗函数。
步骤四、以所述时变信道速率函数作为约束条件集，最小化所述能量消耗函数得到原始能量消耗模型。
所述原始能量消耗模型可包括最小化所述能量消耗函数及约束条件集，其中最小化所述能量消耗函数称为目标函数，进一步地可如下所示：
目标函数：
Figure BDA0002328542840000132
约束条件集：
Figure BDA0002328542840000133
Figure BDA0002328542840000134
Figure BDA0002328542840000135
Figure BDA0002328542840000136
k＝1,2,...K
q(0)＝q0,q(T)＝qF
Figure BDA0002328542840000137
其中，q0表示飞行设备飞行的初始点、qF表示飞行设备飞行的终点，
Figure BDA0002328542840000138
代表所述飞行轨迹q(t)关于传输时间t的一阶微分，即
Figure BDA0002328542840000139
代表飞行设备的速度矢量，而Vmax表示飞行设备的最大飞行速度。
步骤五、对所述原始能量消耗模型进行离散化操作及解耦合操作得到标准能量消耗模型。
详细地，所述离散化操作包括：将所述原始能量消耗模型内的传输时间拆分为相等份的时间片段；在所述最小化能量消耗函数及涉及到所述传输时间的约束条件集内，用相等份的时间片段代替所述传输时间得到离散化后的能量消耗模型。
如把传输时间T离散化为N+2份相等份的时间片段δt，即t＝nδt,n＝0,1,...N+1。
进一步地，所述解耦合操作是为了方便后续求解能量消耗模型，通过引入辅助解耦变量的形式，将最小化能量消耗函数的部分参数转入至约束条件集内。
优选地，所述解耦合操作包括：预构建辅助解耦变量，在所述离散化后的能量消耗模型内，将所述目标函数的待解耦参数与所述辅助解耦变量结合并合并至所述约束条件集得到标准能量消耗模型。
如本发明引入辅助解耦变量
Figure BDA0002328542840000141
将最小化能量消耗函数内参量αk和Fk进行解耦合，结合上述离散化将最小化能量消耗函数转化为：
Figure BDA0002328542840000142
步骤六、求解所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗。
详细地，所述步骤六包括：判断所述标准能量消耗模型内的所述最小化能量消耗函数及所述约束条件集是否为凸函数，若所述最小化能量消耗函数及所述约束条件集不都是凸函数，根据预构建的非凸约束方法将所述最小化能量消耗函数及所述约束条件集转换为凸函数，求解转换为凸函数的所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗，若所述最小化能量消耗函数及所述约束条件集都为凸函数，求解所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗。
详细地，根据预构建的非凸约束方法将所述最小化能量消耗函数及所述约束条件集转换为凸函数，包括：对不是凸函数的所述最小化能量消耗函数或所述约束条件集进行一级泰勒展开处理得到近似凸函数，将所述近似凸函数代替所述最小化能量消耗函数或所述约束条件集。
如上述约束条件集中，对包括Fk和αk的约束条件进行一级泰勒展开得到：
Figure BDA0002328542840000143
Figure BDA0002328542840000144
最终替换原约束条件集得到全为凸函数的能量消耗模型为：
目标函数：
Figure BDA0002328542840000145
约束条件：
Figure BDA0002328542840000146
||q[n+1]-q[n]||2≤Vmaxδt,n＝0,1,...N
Figure BDA0002328542840000151
Figure BDA0002328542840000152
Figure BDA0002328542840000153
Figure BDA0002328542840000154
q[0]＝q0,q[T]＝qF
Figure BDA0002328542840000155
αkKL-(T-τ)Fk≤0,k＝1,2,...K
进一步地，求解所述所述标准能量消耗模型可使用已公开的拉格朗日数乘法进行求解，进而得到飞行设备传输数据时的最优化的飞行轨迹、能量消耗函数等，从而节省了飞行设备传输数据时的能量消耗。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法，其特征在于，所述方法包括：
构建飞行设备将数据传输至地面接收终端时的时变信道速率函数；
对所述时变信道速率函数进行微分求解，得到所述飞行设备将数据传输至所述地面接收终端时的数据传输总量；
构建所述地面接收终端接收并处理所述数据传输总量时的能量消耗函数；
以所述时变信道速率函数作为约束条件集，最小化所述能量消耗函数作为目标函数，得到原始能量消耗模型；
对所述原始能量消耗模型进行离散化操作及解耦合操作，得到标准能量消耗模型；
求解所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗。
2.根据权利要求1所述的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法，其特征在于，所述构建飞行设备将数据传输至地面接收终端时的时变信道速率函数，包括：
获取所述飞行设备的飞行轨迹；
计算所述飞行设备到所述地面接收终端的几何距离；
将所述飞行轨迹与所述几何距离相乘得到所述飞行设备的时变信道；
根据预设的数据传输的信道带宽与所述时变信道，构建得到所述时变信道速率函数。
3.根据权利要求1所述的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法，其特征在于，所述构建所述地面接收终端接收并处理所述数据传输总量时的能量消耗函数，包括：
获取所述地面接收终端的CPU处理速度、功率消耗及CPU处理单位数据的处理周期；
求解所述CPU处理速度与所述处理周期的比值得到所述地面接收终端接收并处理所述数据传输总量的处理时间；
根据所述功率消耗和所述处理时间，得到所述能量消耗函数。
4.根据权利要求1所述的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法，其特征在于，所述离散化操作包括：
将所述原始能量消耗模型内的传输时间拆分为相等份的时间片段；
在所述目标函数及包括所述传输时间的约束条件集内，用相等份的时间片段代替所述传输时间得到离散化后的能量消耗模型。
5.根据权利要求4所述的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法，其特征在于，所述解耦合操作包括：
预构建辅助解耦变量；
在所述离散化后的能量消耗模型内，将所述目标函数的待解耦参数与所述辅助解耦变量结合并合并至所述约束条件集得到标准能量消耗模型。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法，其特征在于，所述求解所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗，包括：
若所述最目标函数及所述约束条件集不都是凸函数，则根据预构建的非凸约束方法将所述目标函数或所述约束条件集转换为凸函数，求解转换为凸函数的所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗；
若所述目标函数及所述约束条件集都为凸函数，则求解所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗。
7.根据权利要求6所述的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法，其特征在于，所述根据预构建的非凸约束方法将所述目标函数或所述约束条件集转换为凸函数，包括：
对不是凸函数的所述目标函数或所述约束条件集进行一级泰勒展开处理，得到近似凸函数；
将所述近似凸函数代替所述目标函数或所述约束条件集。
8.一种优化飞行设备传输数据时的能量消耗装置，其特征在于，所述装置包括：
时变信道速率函数生成模块，用于构建飞行设备将数据传输至地面接收终端时的时变信道速率函数；
能量消耗函数构建模块，用于对所述时变信道速率函数进行微分求解，得到所述飞行设备将数据传输至所述地面接收终端时的数据传输总量，构建所述地面接收终端接收并处理所述数据传输总量时的能量消耗函数；
原始能量消耗模型构建模块，用于以所述时变信道速率函数作为约束条件集，最小化所述能量消耗函数作为目标函数，得到原始能量消耗模型；
标准能量消耗模型求解模块，用于对所述原始能量消耗模型进行离散化操作及解耦合操作，得到标准能量消耗模型，求解所述标准能量消耗模型得到最优化的能量消耗。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一所述的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的优化飞行设备传输数据时的能量消耗方法。
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