CN111313954B - 一种基于无人机辅助无线能量协同传输的移动边缘计算方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于无人机辅助无线能量协同传输的移动边缘计算方法,在该方法中,通信过程分为三个均等时隙,无人机UAV在第一时隙以无线能量传输的方式向两个移动设备传递能量;离UAV较远的移动设备在第二时隙把卸载数据发送给离UAV较近的移动设备;离UAV较近的移动设备在第三时隙利用收集到的能量将两个移动设备的卸载数据发送给UAV。本发明有效解决基于无线能量传输的移动边缘计算系统的“双远近”效应问题,提供一种基于无人机辅助无线能量协同传输的移动边缘计算方法,有助于提升移动边缘计算系统的性能。

Description

一种基于无人机辅助无线能量协同传输的移动边缘计算方法
技术领域
本发明属于无线通信领域中的移动边缘计算技术领域,尤其是一种无人机辅助的移动边缘计算方法。
背景技术
移动边缘计算使用无线访问网络为附近的设备提供服务和边缘计算功能,能够提供高性能,低延迟和高带宽的服务环境。通过将计算任务转移到附近的设备,可以提高通信安全性,有效减少网络负载和执行任务的延迟。无线能量传输通过射频信号为低功率移动设备提供可持续的低成本能源供应,大大延长移动设备的工作时间。结合无线能量传输,强大的计算资源可以在移动边缘计算网络的边缘得到有效利用。传播损耗会严重影响能量的接收和计算,通过无人机辅助的无线能量传输可以创建短距离能量传输链路提高能量传输效率。然而,基于无线能量传输的通信系统容易受到“双远近”效应的影响,远离能量发射器的设备收到的能量比较少,但是需要更远的距离进行通信,严重影响移动边缘计算系统的性能。
发明内容
针对现有基于无线能量传输的移动边缘计算系统的“双远近”效应问题,本发明提供了一种基于无人机辅助无线能量协同传输的移动边缘计算方法,通过设备之间的协作,提升移动边缘计算系统的性能。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种基于无人机辅助无线能量协同传输的移动边缘计算方法,移动边缘计算系统由一个无人机UAV、移动设备D1和D2组成,通信过程分为三个均等时隙,所述基于无人机辅助无线能量协同传输的移动边缘计算方法包括以下步骤:
1)第一时隙,UAV以无线能量传输方式同时向D1和D2发送能量;
2)第二时隙,D1利用收到的能量发送卸载数据给D2
3)第三时隙,D2利用一部分接收到的能量帮助转发D1的卸载数据给UAV,利用另外一部分收到的能量发送自己的卸载数据给UAV;
无人机和移动设备的发送能量和功率分配问题建模为:
Figure GDA0002464526530000021
满足以下条件
Figure GDA0002464526530000022
Figure GDA0002464526530000023
Figure GDA0002464526530000024
0≤α≤1 (5)
T≥0,p1≥0,p2≥0 (6)
其中,P=[p1,p2],p1和p2分别表示D1和D2的发送功率,P0表示UAV的传输能量,
Figure GDA0002464526530000025
Figure GDA0002464526530000026
分别表示D1和D2经过信息传输和本地计算后剩余的能量,
Figure GDA0002464526530000027
表示Di卸载数据量的最小值,Li(P)表示Di卸载的数据量,Ii表示Di的总数据量,α表示D2的功率分配,T表示通信时间;
通过数学优化方法获得上述的最优能量和功率分配:
Figure GDA0002464526530000028
P0=max{P01,P02} (8)
其中,
Figure GDA0002464526530000029
h12和h2分别表示从D1到D2和D2到UAV的信道功率增益,N0和N2分别表示UAV和D2接收机的噪声功率,P01和P02根据m和n的不同取值,有3种不同取值:
①当(A1-1≤m≤A2-1)∪(m<A1-1)且P01=P01(A2-1)时
Figure GDA0002464526530000031
②当
Figure GDA0002464526530000032
且P01=P01(A1-1)时
Figure GDA0002464526530000033
③当
Figure GDA0002464526530000034
Figure GDA0002464526530000035
Figure GDA0002464526530000036
进一步,所述步骤1)中,Di收到的能量
Figure GDA0002464526530000037
表示为:
Figure GDA0002464526530000038
其中,0<vi≤1表示能量转化效率,gi表示UAV到Di的下行链路信道功率增益。
再进一步,所述步骤2)中,D1卸载到D2的数据量表示为:
Figure GDA0002464526530000039
更进一步,所述步骤3)中,D2帮助D1卸载到UAV的数据量表示为:
Figure GDA0002464526530000041
D2自己卸载到UAV的数据量表示为:
Figure GDA0002464526530000042
经过三个时隙以后,D1卸载到UAV总的数据量表示为:
L1(P)=min{L1,12(p1),L1,2(p2)} (16)
Di经过信息传输和本地计算后剩余的能量表示为:
Figure GDA0002464526530000043
其中,
Figure GDA0002464526530000044
Ci表示计算1位输入数据所需的CPU周期数,Qi表示每个CPU周期的能耗。
本发明的技术构思为:针对现有基于无线能量传输的移动边缘计算系统的“双远近”效应问题,本发明提供了一种基于无人机辅助无线能量协同传输的移动边缘计算方法,通过设备之间的协作,提升移动边缘计算系统的性能。
本发明的有益效果主要表现在:解决基于无线能量传输的移动边缘计算系统的“双远近”效应问题,利用设备之间的协作提高无线能量传输的移动边缘计算系统的性能。
附图说明
图1是本发明方法的基于无人机辅助无线能量协同传输的移动边缘计算方法的系统模型示意图;
图2是本发明的无人机最小平均发射功率在不同通信时间下随着计算数据大小的变化图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1和图2,一种基于无人机辅助无线能量协同传输的移动边缘计算方法,是基于现有的无线通信系统实现的,移动边缘计算系统由一个无人机UAV、移动设备D1和D2组成,通信过程分为三个均等时隙。
本实施方式的方法中,第一时隙,UAV以无线能量传输方式同时向D1和D2发送能量。第二时隙,D1利用收到的能量发送卸载数据给D2。第三时隙,D2利用一部分接收到的能量帮助转发D1的卸载数据给UAV,利用另外一部分收到的能量发送自己的卸载数据给UAV;
本实施方式中,Di收到的能量
Figure GDA0002464526530000051
表示为:
Figure GDA0002464526530000052
D1卸载到D2的数据量表示为:
Figure GDA0002464526530000053
D2帮助D1卸载到UAV的数据量表示为:
Figure GDA0002464526530000054
D2自己卸载到UAV的数据量表示为:
Figure GDA0002464526530000055
经过三个时隙以后,D1卸载到UAV总的数据量表示为:
L1(P)=min{L1,12(p1),L1,2(p2)} (16)
Di经过信息传输和本地计算后剩余的能量表示为:
Figure GDA0002464526530000061
无人机和移动设备的发送能量和功率分配问题建模为:
Figure GDA0002464526530000062
满足以下条件
Figure GDA0002464526530000063
Figure GDA0002464526530000064
Figure GDA0002464526530000065
0≤α≤1 (5)
T≥0,p1≥0,p2≥0 (6)
通过数学优化方法获得上述的最优能量和功率分配:
Figure GDA0002464526530000066
P0=max{P01,P02} (8)
其中,
Figure GDA0002464526530000067
h12和h2分别表示从D1到D2和D2到UAV的信道功率增益,N0和N2分别表示UAV和D2接收机的噪声功率,P01和P02根据m和n的不同取值,有3种不同取值:
①当(A1-1≤m≤A2-1)∪(m<A1-1)且P01=P01(A2-1)时
Figure GDA0002464526530000068
②当
Figure GDA0002464526530000069
且P01=P01(A1-1)时
Figure GDA0002464526530000071
③当
Figure GDA0002464526530000072
Figure GDA0002464526530000073
Figure GDA0002464526530000074
本实施例的基于无人机辅助无线能量协同传输的移动边缘计算方法,解决基于无线能量传输的移动边缘计算系统的“双远近”效应问题,提高无线能量传输的移动边缘计算系统的性能。
本实施例的移动边缘计算方法中,利用设备之间的协作提高无线能量传输的移动边缘计算系统的性能,解决基于无线能量传输的移动边缘计算系统的“双远近”效应问题。
在本实施方式中,宽带和通信时间分别设置为B=45MHz,T=0.2s~0.3s,信道的功率增益设置为
Figure GDA0002464526530000075
j∈{1,2,12},θ=2。d1=30m,d2=25m,d12=15m,上下行信道的增益是对等的,即g1=h1,g2=h2。对于每个用户Di,i∈{1,2},CPU的工作频率fi=0.2G,Hνi=1.0,计算任务大小Ii∈[0,350]KB,每比特所需要的CPU周期数C1=2000周期/比特,C2=1500周期/比特。图2中显示了随着移动设备计算任务的增加,UAV的最小传输功率P0也在不断增大。

Claims (4)

1.一种基于无人机辅助无线能量协同传输的移动边缘计算方法,其特征在于,移动边缘计算系统由一个无人机UAV、移动设备D1和D2组成,通信过程分为三个均等时隙,所述基于无线能量协同传输的移动边缘计算方法包括以下步骤:
1)第一时隙,UAV以无线能量传输方式同时向D1和D2发送能量;
2)第二时隙,D1利用收到的能量发送卸载数据给D2
3)第三时隙,D2利用一部分接收到的能量帮助转发D1的卸载数据给UAV,利用另外一部分收到的能量发送自己的卸载数据给UAV;
无人机和移动设备的发送能量和功率分配问题建模为:
Figure FDA0003130270690000011
满足以下条件
Figure FDA0003130270690000012
Figure FDA0003130270690000013
Figure FDA0003130270690000014
0≤α≤1 (5)
T≥0,p1≥0,p2≥0 (6)
其中,P=[p1,p2],p1和p2分别表示D1和D2的发送功率,P0表示UAV的传输能量,
Figure FDA0003130270690000015
Figure FDA0003130270690000016
分别表示D1和D2经过信息传输和本地计算后剩余的能量,
Figure FDA0003130270690000017
表示Di卸载数据量的最小值,Li(P)表示Di卸载的数据量,Ii表示Di的总数据量,α表示D2的功率分配,T表示通信时间;
通过数学优化方法获得上述的最优能量和功率分配:
Figure FDA0003130270690000018
P0=max{P01,P02} (8)
其中,
Figure FDA0003130270690000021
h12和h2分别表示从D1到D2和D2到UAV的信道功率增益,N0和N2分别表示UAV和D2接收机的噪声功率,P01和P02根据m和n的不同取值,有3种不同取值:
①当(A1-1≤m≤A2-1)∪(m<A1-1)且P01=P01(A2-1)时
Figure FDA0003130270690000022
②当
Figure FDA0003130270690000023
P01=P01(A1-1)时
Figure FDA0003130270690000024
③当
Figure FDA0003130270690000025
Figure FDA0003130270690000026
Figure FDA0003130270690000027
2.如权利要求1所述的基于无人机辅助无线能量协同传输的移动边缘计算方法,其特征在于:所述步骤1)中,Di收到的能量
Figure FDA0003130270690000028
表示为:
Figure FDA0003130270690000029
其中,0<vi≤1表示能量转化效率,gi表示UAV到Di的下行链路信道功率增益。
3.如权利要求1或2所述的基于无人机辅助无线能量协同传输的移动边缘计算方法,其特征在于:所述步骤2)中,D1卸载到D2的数据量表示为:
Figure FDA0003130270690000031
4.如权利要求1或2所述的基于无人机辅助无线能量协同传输的移动边缘计算方法,其特征在于:所述步骤3)中,D2帮助D1卸载到UAV的数据量表示为:
Figure FDA0003130270690000032
D2自己卸载到UAV的数据量表示为:
Figure FDA0003130270690000033
经过三个时隙以后,D1卸载到UAV总的数据量表示为:
L1(P)=min{L1,12(p1),L1,2(p2)} (16)
Di经过信息传输和本地计算后剩余的能量表示为:
Figure FDA0003130270690000034
其中,
Figure FDA0003130270690000035
Ci表示计算1位输入数据所需的CPU周期数,Qi表示每个CPU周期的能耗。
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