CN111464231A - 一种无人机与用户协同缓存放置方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种无人机与用户协同缓存放置方法及装置，该方法包括：通过交替方向乘子法获得无人机缓存放置信息，并通过全局贪婪算法对用户缓存放置信息进行迭代；无人机缓存放置与用户缓存放置不断迭代，判断是否达到最大迭代次数；若迭代未达到最大次数，迭代次数加1，重新对无人机缓存放置信息与用户缓存放置信息进行迭代；若迭代达到最大次数，输出此时无人机与用户缓存放置信息；本发明实施例的技术方案，能够解决现有技术中未联合优化具有缓存能力的无人机与用户缓存放置决策的技术问题。

Description

一种无人机与用户协同缓存放置方法及装置

技术领域

本发明涉及无人机通信技术的技术领域，特别地涉及一种无人机与用户协同缓存放置方法及装置。

背景技术

随着支持无线通信的小型无人机的快速发展，无人机已逐步应用于灾害恢复、热点覆盖、中继通信以及信息传播/数据收集等实际场景中，成为解决某些特定通信场景的有效技术之一。在用户密集的蜂窝小区中，海量数据请求将给基站负载带来巨大压力，无人机凭借其良好的飞行特性，可以作为空中基站迅速部署在用户周围，辅助蜂窝网络向地面用户提供通信服务，扩展系统容量，提升用户服务质量。少数流行内容反复传输是互联网内容分发的典型特征之一，在高密度用户的蜂窝小区中，流行内容的请求与传输将会更加密集，边缘缓存作为一种有效的技术，通过使内容提前缓存在离用户更近的边缘节点上，在峰值流量期间直接传输给用户，能够有效减少网络拥塞，同时降低用户获取内容的时延。

在无人机通信网络中，无人机可以携带存储设备进行内容缓存，不仅能让用户更快速地获取内容，亦能减少无人机无线回程链路有限带宽资源的消耗。但是，受尺寸和负载重量的限制，无人机的缓存空间是有限的，为了扩充网络的存储容量，提升网络的缓存性能，可利用用户设备的存储资源进行内容缓存，结合设备间通信(D2D)技术，使内容在用户间进行分享与传播。一方面，用户请求的内容可以通过D2D链路从距离更近的其他用户处获取，时延可进一步降低；另一方面，无需无人机多次频繁的与用户间进行重复数据传输，将有效减少无人机下行链路传输带来的能量消耗。然而，面对网络中极其巨大的数据量，如何在极为有限的存储空间内缓存最为合适的内容是需要解决的重要问题，尤其无人机与用户设备同时具有缓存能力时，如何协同缓存来降低用户的内容获取时延，需要设计有效的缓存放置策略。

对于引入缓存技术的无人机通信网络，前人的工作并没有考虑无人机与用户均具备缓存能力的场景以及此时无人机与用户缓存放置策略的设计。在无人机和用户都设有缓存时，由于处于网络中的不同位置，无人机和用户缓存的内容既有联系，又有区别，如何分别确定无人机和用户缓存的内容使得整体网络性能最大化至关重要。因此，本发明将无人机和用户设备的缓存放置联合优化，通过设计有效的无人机与用户协同缓存策略来降低用户的内容获取时延，提升系统性能。

发明内容

本发明的目的在于提出一种无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的方法与装置，解决现有技术中未联合优化具有缓存能力的无人机与用户缓存放置决策的技术问题。

为了达到上述目的，本发明提出的一种无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的方法，包括以下步骤：

通过交替方向乘子法获得无人机缓存放置信息，并通过全局贪婪算法获得用户缓存放置信息；

无人机缓存放置信息与用户缓存放置信息不断迭代，判断是否达到最大迭代次数；

若迭代未达到最大次数，迭代次数加1，重新对无人机缓存放置信息与用户缓存放置信息进行迭代；

若迭代达到最大次数，输出此时无人机与用户缓存放置信息。

所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的方法，其中通过交替方向乘子法获得无人机缓存放置信息进一步包括以下步骤：

步骤201：利用随机的方式初始化无人机k的缓存放置信息；

步骤202：任意迭代次数t，利用梯度下降算法根据式(1)顺序更新无人机k的每个缓存变量x^t _k,m，得到x^t+1 _k,m：

其中，L为全网用户内容获取时延D的增广拉格朗日函数，

为任意无人机，

为无人机集合，

为任意用户，

为用户集合，

为任意内容，

为内容集合，x_k,m为无人机缓存变量，x_k,m＝1表示无人机k缓存内容m，反之x_k,m＝0，矩阵

表示所有无人机的缓存放置信息，无人机k的缓存空间用Q_k个内容表示，λ_k为无人机k的拉格朗日乘子；

步骤203：根据式(2)，将所有缓存变量x^t+1 _k,m取值固定在0-1之间：

步骤204：根据式(3)，更新无人机k对应的拉格朗日乘子λ_k：λ^t _k，得到λ^t+1 _k：

ρ为调整交替方向乘子法收敛速度的常参数；

步骤205：顺序更新缓存变量、固定缓存变量范围、更新拉格朗日乘子三个步骤不断迭代，判断每一个迭代周期后用户内容获取时延值较上一迭代周期是否不再变化，即|D(X^t+1 _k)-D(X^t _k)|<ε，ε为较小的常参数，其中D(X^t+1 _k)表示当前迭代周期后用户内容获取时延值，D(X^t _k)表示上一迭代周期时延值；若用户时延D在变化，则执行步骤206；否则，执行步骤207；

步骤206：迭代次数加1；

步骤207：迭代结束，在无人机缓存空间限制下进行去松弛，将处于0-1之间的缓存变量取值转化为0或1，得到无人机k最佳的缓存内容X_k。

所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的方法，L为全网用户内容获取时延D的增广拉格朗日函数，D为全网用户的内容获取时延：

其中，λ_k为无人机k的拉格朗日乘子，

为惩罚项，ρ为调整交替方向乘子法收敛速度的常参数，f_n,m表示用户n对内容m的偏好，S表示内容的大小，b为地面基站，R_n,n′,R_k,n,R_b,n分别为用户n与相邻用户n′，无人机k以及基站b之间的无线链路传输速率，B_k,n为无人机k分配给用户n的无线回程链路传输速率，

为用户接入指示，u_n,n′＝1表示用户n与相邻用户n′建立D2D通信链路来获取内容，反之u_n,n′＝0，u_k,n＝1表示用户n接入无人机k获取内容，反之u_k,n＝0，u_b,n＝1表示用户n接入地面基站b获取内容，反之u_b,n＝0，y_n',m为用户缓存变量，y_n',m＝1表示用户n'缓存内容m，反之y_n',m＝0。

所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的方法，其中步骤202进一步包括以下步骤：

步骤301：任意梯度下降迭代次数p下，计算增广拉格朗日函数关于缓存变量x^p _k,m的梯度：

其中

λ_k为拉格朗日乘子，

为缓存变量；

步骤302：根据式(4)，更新缓存变量：

其中，p为迭代次数，l为学习率；

步骤303：更新学习率l^p+1＝l^p(0.96^p)；

步骤304：计算梯度、更新缓存变量、更新学习率三个步骤不断迭代，判断每个迭代周期后函数L的值较上一迭代周期是否不再变化，即|L(x^p+1 _k,m)-L(x^p _k,m)|<ε，ε为较小的常参数；若拉格朗日函数值L在变化，则执行步骤305；否则，执行步骤306；

步骤305：迭代次数加1；

步骤306：迭代结束，输出当前更新后的缓存变量x^t+1 _k,m的值。

所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的方法，其中通过全局贪婪算法获得用户缓存放置信息进一步包括以下步骤：

步骤401：在贪婪算法任意迭代周期s中，计算所有用户缓存每个内容可减少的全网用户内容获取时延ΔD:ΔD＝D(y_n,m＝1)-D(y_n,m＝0)，其中，y_n,m为用户缓存变量，y_n,m＝1表示用户n缓存内容m，反之y_n,m＝0，矩阵

表示所有用户的缓存放置信息；

步骤402：比较找出其中时延减小程度最大的一个用户内容对：{n,m}＝maxΔD；

步骤403：令该用户存储该内容：y_n,m＝1；

步骤404：上述步骤不断迭代，判断每一个迭代周期后所有用户的缓存空间是否已满，即

其中Q_n表示用户n的缓存空间；若是，则执行步骤406；否则，执行步骤405；

步骤405：迭代次数加1；

步骤406：迭代结束，输出最佳的用户缓存放置信息Y。

所述一种无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的装置，该装置部署在宏基站上，包括：无人机最佳缓存放置处理器、用户最佳缓存放置处理器、优化控制处理器；其中，

无人机最佳缓存放置处理器与用户最佳缓存放置处理器、优化控制处理器相连接，根据优化控制处理器输入的用户缓存放置信息，利用交替方向乘子法获得此时最佳的无人机缓存放置信息，并将此信息输入到用户最佳缓存放置处理器中；

用户最佳缓存放置处理器与无人机最佳缓存放置处理器、优化控制处理器相连接，根据无人机最佳缓存放置处理器输入的无人机缓存放置信息，利用全局贪婪算法获得此时最佳的用户缓存放置信息，并将此信息输入到优化控制处理器中；

优化控制处理器与用户最佳缓存放置处理器和无人机最佳缓存放置处理器相连接，优化控制处理器得到当前迭代过程中最佳的无人机和用户设备的协同缓存放置信息，并判断迭代次数是否小于最大迭代次数，若小于则将最佳的用户缓存放置信息输入到无人机最佳缓存放置处理器，开始新一轮迭代；否则输出当前最佳的无人机和用户协同缓存放置信息，结束处理过程。

所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的装置，所述无人机最佳缓存放置处理器执行以下步骤：

利用随机的方式初始化无人机k的缓存放置信息；

任意迭代次数t下，利用梯度下降算法根据式(1)顺序更新无人机k的每个缓存变量x^t _k,m，得到x^t+1 _k,m：

其中，L为全网用户内容获取时延D的增广拉格朗日函数，D为全网用户的内容获取时延，

为任意无人机，

为无人机集合，

为任意用户，

为用户集合，

为任意内容，

为内容集合，x_k,m为无人机缓存变量，x_k,m＝1表示无人机k缓存内容m，反之x_k,m＝0，矩阵

表示所有无人机的缓存放置信息，无人机k的缓存空间用Q_k个内容表示，λ_k为无人机k的拉格朗日乘子；

其中，λ_k为无人机k的拉格朗日乘子，

为惩罚项，ρ为调整交替方向乘子法收敛速度的常参数，f_n,m表示用户n对内容m的偏好，S表示内容的大小，b为地面基站，R_n,n′,R_k,n,R_b,n分别为用户n与相邻用户n′，无人机k以及基站b之间的无线链路传输速率，B_k,n为无人机k分配给用户n的无线回程链路传输速率，

为用户接入指示，u_n,n′＝1表示用户n与相邻用户n′建立D2D通信链路来获取内容，反之u_n,n′＝0，u_k,n＝1表示用户n接入无人机k获取内容，反之u_k,n＝0，u_b,n＝1表示用户n接入地面基站b获取内容，反之u_b,n＝0，y_n',m为用户缓存变量，y_n',m＝1表示用户n'缓存内容m，反之y_n',m＝0；

根据式

将所有缓存变量x_k,m取值固定在0-1之间；

根据式

更新无人机k对应的拉格朗日乘子λ_k；

顺序更新缓存变量、固定缓存变量范围、更新拉格朗日乘子三个步骤不断迭代，判断每一个迭代周期后用户内容获取时延值较上一迭代周期是否不再变化，即|D(X^t+1 _k)-D(X^t _k)|<ε，ε为较小的常参数，其中D(X^t+1 _k)表示当前迭代周期后用户内容获取时延值，D(X^t _k)表示上一迭代周期时延值；

用户时延仍在不断降低，迭代次数加1；

用户时延不在变化，迭代结束，在无人机缓存空间限制下进行去松弛，将处于0-1之间的缓存变量取值转化为0或1，得到无人机k最佳的缓存内容X_k。

所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的装置，其中优化每个无人机缓存变量x^t+1 _k,m的梯度下降算法的步骤为：

在每个梯度下降迭代周期p中，计算增广拉格朗日函数的梯度

根据式

更新x_k,m，l为学习率；

根据式l^p+1＝l^p(0.96^p)更新学习率；

计算梯度、更新缓存变量、更新学习率三个步骤不断迭代，判断每个迭代周期后函数L的值较上一迭代周期是否不再变化，即|L(x^p+1 _k,m)-L(x^p _k,m)|<ε，ε为较小的常参数；

拉格朗日函数L的值仍在不断降低，迭代次数加1；

拉格朗日函数L的值不在变化，迭代结束，输出当前更新后的缓存变量x^t+1 _k,m的值。

所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的装置，所述用户最佳缓存放置处理器执行以下步骤：

在贪婪算法任意迭代周期s中，计算所有用户缓存每个内容可减少的全网用户内容获取时延ΔD:ΔD＝D(y_n,m＝1)-D(y_n,m＝0)，其中，y_n,m为用户缓存变量，y_n,m＝1表示用户n缓存内容m，反之y_n,m＝0，矩阵

表示所有用户的缓存放置信息；

比较找出其中时延减小程度最大的一个用户内容对：{n,m}＝maxΔD；

令该用户存储该内容：y_n,m＝1；

重复上述步骤，判断每一个迭代周期后所有用户的缓存空间是否已满，即

其中Q_n表示用户n的缓存空间；

若仍有用户可缓存，迭代次数加1；

所有用户缓存空间已满，迭代结束，输出最佳的用户缓存放置信息。

所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的装置，优化控制处理器判断当前迭代周期是否小于最大迭代次数，若小于，则将用户缓存放置信息作为输入进行下一次迭代，否则迭代结束，输出此时最终的无人机和用户协同缓存放置信息{X^*,Y^*}。

通过上述技术方案可知，本发明提供的无人机与用户系统缓存放置的方法和装置，将无人机与用户的缓存放置决策联合考虑，使无人机与用户相互配合，协同缓存，得到较优的系统时延性能；同时对于无人机与用户协同缓存问题，利用迭代的方式获得收敛的优化结果，该方法可以在较低的算法复杂度下获得较好的时延优化性能。

与现有技术相比，本发明的优点在于：(1)在无人机通信网络中引入缓存的思想，通过同时在无人机与用户设备上部署缓存，用户所需的内容可通过D2D通信从邻近用户获取，或者直接由无人机缓存提供，无需向距离较远的核心网进行请求，因此可有效降低用户获取内容的时延，同时，减少了无人机无线回程及下行链路数据传输带来的资源和能量消耗，提升系统性能，相对于传统的单独在某一位置部署缓存的方式来说，无人机与用户可相互配合，满足用户不同场景下的内容获取需求，共同降低用户的内容获取时延；(2)将无人机与用户缓存的内容联合优化，通过迭代的方式进行无人机与用户的协同缓存，用户在无人机缓存决策的基础上选择各自缓存的内容，无人机亦在所有用户的缓存内容基础上调整自身的缓存决策，相对于单独考虑并优化的方法来说，能够获得整体的性能增益，进一步优化系统的时延性能。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置方法的流程示意图；

图2为本发明实施例的无人机通信网络中无人机缓存放置的流程示意图；

图3为本发明实施例的利用梯度下降算法顺序更新无人机缓存变量的流程示意图；

图4为本发明实施例的无人机通信网络中用户缓存放置的流程示意图；

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸地连接，或者一体地连接；可以是机械连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。若本说明书中出现“工序”的用语，其不仅是指独立的工序，在与其它工序无法明确区别时，只要能实现所述工序所预期的作用则也包括在本用语中。另外，本说明书中用“-”表示的数值范围是指将“-”前后记载的数值分别作为最小值及最大值包括在内的范围。在附图中，结构相似或相同的单元用相同的标号表示。

实施例一

针对互联网中存在的大量数据重复传输问题，在无人机通信网络中，缓存技术可以通过将某些流行的内容提前放在离用户更近的无人机、用户等边缘节点上，使用户更快速、便捷地获取内容。本发明的目的在于为了有效降低全网用户内容获取时延而提供一种无人机与用户协同缓存放置方法。对于由无人机、用户以及地面基站组成的通信网络，无人机与用户同时具备缓存能力，通过对无人机与用户缓存的联合优化，利用无人机的缓存内容指导用户的缓存决策，同时，针对用户的缓存决策调整无人机缓存的内容，可得到基于整体网络环境不同位置的缓存节点最佳的存储内容。该方法实现了无人机与用户的协同缓存，能够整体提升无人机通信网络的缓存性能，有效降低用户获取内容的时延。

场景假设：在无人机通信网络中，有一个地面基站b、K个无人机

以及N个用户

网络中有M个内容

假设所有内容大小相同，为S bits，其中，任意无人机用k表示；任意用户用n表示；任意内容用m表示。无人机与用户都具备缓存能力，用矩阵

表示无人机缓存的内容，其中，x_k,m＝1表示无人机k缓存内容m，反之x_k,m＝0；用矩阵

表示用户缓存的内容，其中，y_n,m＝1表示用户n缓存内容m，反之y_n,m＝0。无人机k的缓存空间用Q_k个内容表示、用户n的缓存空间用Q_n个内容表示。当用户进行内容请求时，会首先查看自身缓存，若已缓存该内容，则直接通过自身缓存获取；若未缓存该内容，则向通信范围内的其他用户广播内容请求，若附近用户有缓存该内容，则与该用户建立D2D通信链路获取；若无附近用户缓存该内容，则用户根据最大信噪比接入无人机或地面基站获取内容，此时，若接入的无人机已缓存该内容，则直接由无人机存储的内容副本满足该内容请求；若无人机未缓存该内容，则需通过回程链路向核心网请求该内容再传输给用户。因此，用户可通过自身缓存、相邻用户缓存、无人机缓存以及连接的无人机或基站通过核心网请求而获取内容，用u_n,i表示用户的内容服务接入情况，i表示用户可接入获取内容的对象，根据上述分析，可以是用户通信范围内的相邻用户、无人机以及地面基站，即

u_n,i＝1代表用户n与i建立通信链路，反之u_n,i＝0。假设基站通过高容量有线光纤线路接入核心网，基站与核心网之间的数据传输时延可忽略不计，则用户获取内容的时延为：

其中，R_n,n′,R_k,n,R_b,n分别为用户n与相邻用户n′，无人机k以及基站b之间的无线链路传输速率，B_k,n为无人机k分配给用户n的无线回程链路传输速率，u_n,n,u_n,n′,u_k,n,u_b,n分别表示用户n通过自身缓存、与相邻用户n′建立D2D通信链路、接入无人机k、接入基站b获取内容，y_n',m＝1表示用户n'缓存内容m，S表示内容的大小。用户的请求受内容偏好的影响，用f_n,m表示用户n对内容m的偏好，0≤f_n,m≤1，f_n,m越大，用户n对内容m的偏好越高，请求内容m的概率越大，因此，全网用户内容获取时延为：

图1示出了无人机通信网络中的无人机与用户协同缓存放置的方法的流程图，下面结合图1，该方法包括如下流程步骤：

本实施例中使用原理的总体流程为：根据当前用户设备缓存的内容利用ADMM(交替方向乘子法)算法得到最佳的无人机缓存放置信息X，将无人机缓存放置信息X作为输入；根据输入的无人机缓存放置信息利用全局贪婪算法得到用户最佳的缓存放置信息Y；将得到的无人机与用户缓存放置信息作为新一轮迭代的输入得到下一次迭代周期中最佳的无人机与用户缓存放置信息，重复迭代直到达到最大迭代次数，得到最终的无人机与用户协同缓存放置信息，其中无人机缓存放置和用户缓存放置各执行一次记为一个迭代周期。

步骤101：流程开始；

步骤102：通过ADMM(交替方向乘子法)算法获得无人机缓存放置信息；

图2示出了获取无人机通信网络中无人机缓存放置信息的流程图。根据输入的用户缓存放置信息，利用ADMM(交替方向乘子法)算法分布式优化每个无人机的内容缓存，得到最佳的无人机缓存放置信息，进一步为：以无人机k为例，首先利用随机的方式初始化无人机k的内容缓存

然后通过ADMM(交替方向乘子法)迭代过程优化无人机k的所有缓存变量x_k,m，最终在无人机k缓存空间限制下

进行去松弛，将缓存变量的取值固定为0或1。下面结合图2，来详细介绍步骤102的具体步骤。

步骤201：利用随机的方式初始化无人机k的缓存放置信息；

步骤202：任意迭代次数t下，利用梯度下降算法根据式(1)顺序更新无人机k的每个缓存变量x^t _k,m，得到x^t+1 _k,m：

其中，L为全网用户内容获取时延D的增广拉格朗日函数，D为全网用户的内容获取时延：

其中，λ_k为无人机k的拉格朗日乘子，

为惩罚项，ρ为调整交替方向乘子法收敛速度的常参数；

步骤203：根据式(2)，将所有缓存变量x^t+1 _k,m取值固定在0-1之间：

步骤204：根据式(3)，更新无人机k对应的拉格朗日乘子λ^t _k，得到λ^t+1 _k：

步骤205：顺序更新缓存变量、固定缓存变量范围、更新拉格朗日乘子三个步骤不断迭代，判断每一个迭代周期后用户内容获取时延值较上一迭代周期是否不再变化，即|D(X^t+1 _k)-D(X^t _k)|<ε，ε为较小的常参数，其中D(X^t+1 _k)表示当前迭代周期后用户内容获取时延值，D(X^t _k)表示上一迭代周期时延值；若用户时延D在变化，则执行步骤206；否则，执行步骤207；

步骤206：迭代次数加1；

步骤207：迭代结束，在无人机缓存空间限制下进行去松弛，将处于0-1之间的缓存变量取值转化为0或1，得到无人机k最佳的缓存内容X_k。

待所有无人机均运行上述过程后输出此时最佳的无人机缓存放置信息X。

图3示出了步骤202中利用梯度下降算法顺序更新无人机缓存变量的流程图。下面参考图3，进一步详细介绍步骤202：

步骤301：任意梯度下降迭代次数p下，计算增广拉格朗日函数关于缓存变量x^p _k,m的梯度：

其中

λ_k为拉格朗日乘子，

为缓存变量；

步骤302：根据式(4)，更新缓存变量：

其中，p为迭代次数，l为学习率；

步骤303：更新学习率l^p+1＝l^p(0.96^p)；

步骤304：计算梯度、更新缓存变量、更新学习率三个步骤不断迭代，判断每个迭代次数后函数L的值较上一迭代周期是否不再变化，即|L(x^p+1 _k,m)-L(x^p _k,m)|<ε，ε为较小的常参数；若拉格朗日函数值L在变化，则执行步骤305；否则，执行步骤306；

步骤305：迭代次数加1；

步骤306：迭代结束，输出当前更新后的缓存变量x^t+1 _k,m的值。

步骤103：通过全局贪婪算法获得用户缓存放置信息；

图4示出了无人机通信网络中用户缓存放置的流程图。在得到最佳无人机缓存放置信息后，利用全局贪婪算法来获得当前状态下最佳的用户缓存放置信息，下面结合图4，进一步详细介绍步骤103。

步骤401：在贪婪算法任意迭代周期s中，计算所有用户缓存每个内容可减少的全网用户内容获取时延ΔD:ΔD＝D(y_n,m＝1)-D(y_n,m＝0)；

步骤402：比较找出其中时延减小程度最大的一个用户内容对：{n,m}＝maxΔD；

步骤403：令该用户存储该内容：y_n,m＝1；

步骤404：上述步骤不断迭代，判断每一个迭代周期后所有用户的缓存空间是否已满，即

其中Q_n表示用户n的缓存空间；若是，则执行步骤406；否则，执行步骤405；

步骤405：迭代次数加1；

步骤406：迭代结束，输出最佳的用户缓存放置信息Y。

步骤104：判断无人机缓存放置与用户缓存放置的迭代次数r是否达到最大迭代次数；若是，则执行步骤106；否则，执行步骤105。

步骤105：迭代次数加1，即，r＝r+1并返回步骤102；

步骤106：输出此时无人机与用户缓存放置信息；

步骤107：流程结束。

通过不断的迭代步骤102和103,直至达到最大迭代次数，获得最佳的无人机与用户协同缓存放置信息，大大提升系统时延性能。

实施例二

本发明实施例还公开了一种无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置装置。下面简要介绍无人机与用户协同缓存放置装置的结构组成，该装置部署在宏基站上，对网络中所有无人机与用户的内容缓存进行优化。该装置包括：无人机最佳缓存放置处理器、用户最佳缓存放置处理器、优化控制处理器。

无人机最佳缓存放置处理器与用户最佳缓存放置处理器、优化控制处理器相连接。根据优化控制处理器输入的用户缓存放置信息，利用ADMM(交替方向乘子法)获得此时最佳的无人机缓存放置信息，并将此信息输入到用户最佳缓存放置处理器中。

用户最佳缓存放置处理器与无人机最佳缓存放置处理器、优化控制处理器相连接。根据无人机最佳缓存放置处理器输入的无人机缓存放置信息，利用全局贪婪算法获得此时最佳的用户缓存放置信息，并将此信息输入到优化控制处理器中。

优化控制处理器与用户最佳缓存放置处理器和无人机最佳缓存放置处理器相连接。优化控制处理器得到当前迭代过程中最佳的无人机和用户设备的协同缓存放置信息，并判断迭代次数是否小于最大迭代次数，若小于则将最佳的用户缓存放置信息输入到无人机最佳缓存放置处理器，开始新一轮迭代；否则输出当前最佳的无人机和用户协同缓存放置信息，结束处理过程。

下面来具体介绍无人机通信网络无人机与用户协同缓存放置装置的运行过程，具体为：

在由多个无人机组成的通信网络中，无人机集合

任意无人机用k表示；用户集合

任意用户用n表示；网络中的内容集合

任意内容用m表示。系统中的无人机与用户均设有高速缓存设备。用矩阵

表示无人机缓存的内容，其中，x_k,m＝1表示无人机k缓存内容m，反之x_k,m＝0。用矩阵

表示用户缓存的内容，其中，y_n,m＝1表示用户n缓存内容m，反之y_n,m＝0。无人机k的缓存空间用Q_k个内容表示、用户n的缓存空间用Q_n个内容表示。

在无人机最佳缓存放置处理器中，根据输入的用户缓存放置信息利用ADMM(交替方向乘子法)算法得到无人机最佳的缓存内容X；在用户最佳缓存放置处理器中，根据输入的无人机缓存放置信息利用全局贪婪算法得到用户最佳的缓存内容Y；在优化控制处理器中，将得到的无人机与用户缓存放置信息作为新一轮迭代的输入得到下一次迭代周期中最佳的无人机与用户缓存的内容，重复迭代直到达到预设的迭代次数，输出此时无人机与用户协同缓存放置信息。具体处理过程我们在下面给予详细说明。

在无人机最佳缓存放置处理器中，根据输入的用户缓存放置信息，利用ADMM(交替方向乘子法)算法分布式优化每个无人机的内容缓存，得到最佳的无人机缓存放置信息，进一步为：以无人机k为例，首先利用随机的方式初始化无人机k的内容缓存

然后通过ADMM(交替方向乘子法)迭代过程优化无人机k的所有缓存变量x_k,m，最终在无人机k缓存空间限制下

进行去松弛，将缓存变量的取值固定为0或1。具体地，在ADMM(交替方向乘子法)迭代过程中，任意迭代次数t下，首先利用梯度下降算法根据式

顺序优化无人机k的每个缓存变量得到x^t+1 _k,m，其中，L为全网用户内容获取时延D的增广拉格朗日函数，D为全网用户的内容获取时延：

其中，λ_k为无人机k的拉格朗日乘子，ρ为调整ADMM(交替方向乘子法)收敛速度的常参数；然后根据式

将得到的x^t+1 _k,m取值限制在0-1之间；最后根据式

更新拉格朗日乘子λ^t+1 _k。上述过程不断迭代，直到全网用户的内容获取时延不再变化，即|D(X^t+1 _k)-D(X^t _k)|<ε，ε为较小的常参数，迭代结束，得到当前无人机k最佳的缓存内容X_k。其他无人机亦如此处理，最终得到此时最佳的无人机缓存放置信息X。

其中，优化每个无人机缓存变量x^t+1 _k,m的梯度下降算法流程为：在每个梯度下降迭代次数p中，首先计算增广拉格朗日函数的梯度

然后根据式

更新x_k,m，l为学习率；最后根据式l^p+1＝l^p(0.96^p)更新学习率。上述过程不断迭代，直到函数L的值不再变化，即|L(x^p+1 _k,m)-L(x^p _k,m)|<ε，迭代结束，得到此时更新的x^t+1 _k,m。

在用户最佳缓存放置处理器中，根据输入的无人机缓存放置信息，利用全局贪婪算法来获得当前状态下最佳的用户缓存放置信息，进一步为：在贪婪算法任意迭代周期s中，计算用户n缓存内容m可减少的全网用户内容获取时延，即ΔD＝D(y_n,m＝1)-D(y_n,m＝0)，然后通过比较找出其中时延减小程度最大的一个，令其y_n,m＝1；重复上述过程直到所有用户缓存空间已满，即

迭代结束，得到此时最佳的用户缓存放置信息Y。

至此我们得到某一整体迭代周期r内最佳的无人机和用户协同缓存的内容{X^r,Y^r}。优化控制处理器判断当前迭代周期是否小于最大迭代次数，若小于，则将用户缓存放置信息作为输入进行下一次迭代，否则迭代结束，输出此时最终的无人机和用户协同缓存放置信息{X^*,Y^*}。

以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的方法，包括以下步骤：

通过交替方向乘子法获得无人机缓存放置信息，并通过全局贪婪算法获得用户缓存放置信息；

无人机缓存放置信息与用户缓存放置信息不断迭代，判断是否达到最大迭代次数；

若迭代未达到最大次数，迭代次数加1，重新对无人机缓存放置信息与用户缓存放置信息进行迭代；

若迭代达到最大次数，输出此时无人机与用户缓存放置信息。

2.根据权利要求1所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的方法，其中通过交替方向乘子法获得无人机缓存放置信息进一步包括以下步骤：

步骤201：利用随机的方式初始化无人机k的缓存放置信息；

步骤202：任意迭代次数t，利用梯度下降算法根据式(1)顺序更新无人机k的每个缓存变量x^t _k,m，得到x^t+1 _k,m：

其中，L为全网用户内容获取时延D的增广拉格朗日函数，

为任意无人机，

为无人机集合，

为任意用户，

为用户集合，

为任意内容，

为内容集合，x_k,m为无人机缓存变量，x_k,m＝1表示无人机k缓存内容m，反之x_k,m＝0，矩阵

表示所有无人机的缓存放置信息，无人机k的缓存空间用Q_k个内容表示，λ_k为无人机k的拉格朗日乘子；

步骤203：根据式(2)，将所有缓存变量x^t+1 _k,m取值固定在0-1之间：

步骤204：根据式(3)，更新无人机k对应的拉格朗日乘子λ_k：λ^t _k，得到λ^t+1 _k：

ρ为调整交替方向乘子法收敛速度的常参数；

步骤205：顺序更新缓存变量、固定缓存变量范围、更新拉格朗日乘子三个步骤不断迭代，判断每一个迭代周期后用户内容获取时延值较上一迭代周期是否不再变化，即|D(X^{t +1} _k)-D(X^t _k)|<ε，ε为较小的常参数，其中D(X^t+1 _k)表示当前迭代周期后用户内容获取时延值，D(X^t _k)表示上一迭代周期时延值；若用户时延D在变化，则执行步骤206；否则，执行步骤207；

步骤206：迭代次数加1；

步骤207：迭代结束，在无人机缓存空间限制下进行去松弛，将处于0-1之间的缓存变量取值转化为0或1，得到无人机k最佳的缓存内容X_k。

3.根据权利要求2所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的方法，L为全网用户内容获取时延D的增广拉格朗日函数，D为全网用户的内容获取时延：

其中，λ_k为无人机k的拉格朗日乘子，

为惩罚项，ρ为调整交替方向乘子法收敛速度的常参数，f_n,m表示用户n对内容m的偏好，S表示内容的大小，b为地面基站，R_n,n′,R_k,n,R_b,n分别为用户n与相邻用户n′，无人机k以及基站b之间的无线链路传输速率，B_k,n为无人机k分配给用户n的无线回程链路传输速率，

为用户接入指示，u_n,n′＝1表示用户n与相邻用户n′建立D2D通信链路来获取内容，反之u_n,n′＝0，u_k,n＝1表示用户n接入无人机k获取内容，反之u_k,n＝0，u_b,n＝1表示用户n接入地面基站b获取内容，反之u_b,n＝0，y_n',m为用户缓存变量，y_n',m＝1表示用户n'缓存内容m，反之y_n',m＝0。

4.根据权利要求3所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的方法，其中步骤202进一步包括以下步骤：

步骤301：任意梯度下降迭代次数p下，计算增广拉格朗日函数关于缓存变量x^p _k,m的梯度：

其中

λ_k为拉格朗日乘子，

为缓存变量；

步骤302：根据式(4)，更新缓存变量：

其中，p为迭代次数，l为学习率；

步骤303：更新学习率l^p+1＝l^p(0.96^p)；

步骤304：计算梯度、更新缓存变量、更新学习率三个步骤不断迭代，判断每个迭代周期后函数L的值较上一迭代周期是否不再变化，即|L(x^p+1 _k,m)-L(x^p _k,m)|<ε，ε为较小的常参数；若拉格朗日函数值L在变化，则执行步骤305；否则，执行步骤306；

步骤305：迭代次数加1；

步骤306：迭代结束，输出当前更新后的缓存变量x^t+1 _k,m的值。

5.根据权利要求4所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的方法，其中通过全局贪婪算法获得用户缓存放置信息进一步包括以下步骤：

步骤401：在贪婪算法任意迭代周期s中，计算所有用户缓存每个内容可减少的全网用户内容获取时延ΔD:ΔD＝D(y_n,m＝1)-D(y_n,m＝0)，其中，y_n,m为用户缓存变量，y_n,m＝1表示用户n缓存内容m，反之y_n,m＝0，矩阵

表示所有用户的缓存放置信息；

步骤402：比较找出其中时延减小程度最大的一个用户内容对：{n,m}＝maxΔD；

步骤403：令该用户存储该内容：y_n,m＝1；

步骤404：上述步骤不断迭代，判断每一个迭代周期后所有用户的缓存空间是否已满，即

其中Q_n表示用户n的缓存空间；若是，则执行步骤406；否则，执行步骤405；

步骤405：迭代次数加1；

步骤406：迭代结束，输出最佳的用户缓存放置信息Y。

6.一种无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的装置，该装置部署在宏基站上，包括：无人机最佳缓存放置处理器、用户最佳缓存放置处理器、优化控制处理器；其中，

无人机最佳缓存放置处理器与用户最佳缓存放置处理器、优化控制处理器相连接，根据优化控制处理器输入的用户缓存放置信息，利用交替方向乘子法获得此时最佳的无人机缓存放置信息，并将此信息输入到用户最佳缓存放置处理器中；

用户最佳缓存放置处理器与无人机最佳缓存放置处理器、优化控制处理器相连接，根据无人机最佳缓存放置处理器输入的无人机缓存放置信息，利用全局贪婪算法获得此时最佳的用户缓存放置信息，并将此信息输入到优化控制处理器中；

优化控制处理器与用户最佳缓存放置处理器和无人机最佳缓存放置处理器相连接，优化控制处理器得到当前迭代过程中最佳的无人机和用户设备的协同缓存放置信息，并判断迭代次数是否小于最大迭代次数，若小于则将最佳的用户缓存放置信息输入到无人机最佳缓存放置处理器，开始新一轮迭代；否则输出当前最佳的无人机和用户协同缓存放置信息，结束处理过程。

7.根据权利要求6所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的装置，所述无人机最佳缓存放置处理器执行以下步骤：

利用随机的方式初始化无人机k的缓存放置信息；

任意迭代次数t下，利用梯度下降算法根据式(1)顺序更新无人机k的每个缓存变量x^t _k,m，得到x^t+1 _k,m：

其中，L为全网用户内容获取时延D的增广拉格朗日函数，D为全网用户的内容获取时延，

为任意无人机，

为无人机集合，

为任意用户，

为用户集合，

为任意内容，

为内容集合，x_k,m为无人机缓存变量，x_k,m＝1表示无人机k缓存内容m，反之x_k,m＝0，矩阵

表示所有无人机的缓存放置信息，无人机k的缓存空间用Q_k个内容表示，λ_k为无人机k的拉格朗日乘子；

其中，λ_k为无人机k的拉格朗日乘子，

为惩罚项，ρ为调整交替方向乘子法收敛速度的常参数，f_n,m表示用户n对内容m的偏好，S表示内容的大小，b为地面基站，R_n,n′,R_k,n,R_b,n分别为用户n与相邻用户n′，无人机k以及基站b之间的无线链路传输速率，B_k,n为无人机k分配给用户n的无线回程链路传输速率，

为用户接入指示，u_n,n′＝1表示用户n与相邻用户n′建立D2D通信链路来获取内容，反之u_n,n′＝0，u_k,n＝1表示用户n接入无人机k获取内容，反之u_k,n＝0，u_b,n＝1表示用户n接入地面基站b获取内容，反之u_b,n＝0，y_n',m为用户缓存变量，y_n',m＝1表示用户n'缓存内容m，反之y_n',m＝0；

根据式

将所有缓存变量x_k,m取值固定在0-1之间；

根据式

更新无人机k对应的拉格朗日乘子λ_k；

顺序更新缓存变量、固定缓存变量范围、更新拉格朗日乘子三个步骤不断迭代，判断每一个迭代周期后用户内容获取时延值较上一迭代周期是否不再变化，即|D(X^t+1 _k)-D(X^t _k)|<ε，ε为较小的常参数，其中D(X^t+1 _k)表示当前迭代周期后用户内容获取时延值，D(X^t _k)表示上一迭代周期时延值；

用户时延仍在不断降低，迭代次数加1；

用户时延不在变化，迭代结束，在无人机缓存空间限制下进行去松弛，将处于0-1之间的缓存变量取值转化为0或1，得到无人机k最佳的缓存内容X_k。

8.根据权利要求7所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的装置，其中优化每个无人机缓存变量x^t+1 _k,m的梯度下降算法的步骤为：

在每个梯度下降迭代周期p中，计算增广拉格朗日函数的梯度

根据式

更新x_k,m，l为学习率；

根据式l^p+1＝l^p(0.96^p)更新学习率；

计算梯度、更新缓存变量、更新学习率三个步骤不断迭代，判断每个迭代周期后函数L的值较上一迭代周期是否不再变化，即|L(x^p+1 _k,m)-L(x^p _k,m)|<ε，ε为较小的常参数；

拉格朗日函数L的值仍在不断降低，迭代次数加1；

拉格朗日函数L的值不在变化，迭代结束，输出当前更新后的缓存变量x^t+1 _k,m的值。

9.根据权利要求8所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的装置，所述用户最佳缓存放置处理器执行以下步骤：

在贪婪算法任意迭代周期s中，计算所有用户缓存每个内容可减少的全网用户内容获取时延ΔD:ΔD＝D(y_n,m＝1)-D(y_n,m＝0)，其中，y_n,m为用户缓存变量，y_n,m＝1表示用户n缓存内容m，反之y_n,m＝0，矩阵

表示所有用户的缓存放置信息；

比较找出其中时延减小程度最大的一个用户内容对：{n,m}＝maxΔD；

令该用户存储该内容：y_n,m＝1；

重复上述步骤，判断每一个迭代周期后所有用户的缓存空间是否已满，即

其中Q_n表示用户n的缓存空间；

若仍有用户可缓存，迭代次数加1；

所有用户缓存空间已满，迭代结束，输出最佳的用户缓存放置信息。

10.根据权利要求9所述的无人机通信网络中无人机与用户协同缓存放置的装置，优化控制处理器判断当前迭代周期是否小于最大迭代次数，若小于，则将用户缓存放置信息作为输入进行下一次迭代，否则迭代结束，输出此时最终的无人机和用户协同缓存放置信息{X^*,Y^*}。

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