CN113709728B - 一种基于noma及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法及系统 - Google Patents

一种基于noma及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法及系统，应用于通信系统中，该通信系统中包括用户群、中继无人机组和地面基站，用户群通过中继无人机组与地面基站进行通信。用户群中的每个用户均执行：获取该用户群中的每个用户的任务量，并计算该用户群中用户的平均任务量，当该用户的任务量大于等于平均任务量时，将该用户确定为完全卸载用户，完全卸载用户将其任务量完全卸载至中继无人机组中确定的中继无人机中；中继无人机接收完全卸载用户发出的任务量，并根据计算好的任务卸载比率将接收的任务量中的一部分卸载至地面基站中；本发明在通信系统中合理进行用户任务数据卸载，可以提高通信系统性能。

Description

一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法及系统
技术领域
本发明属于移动通信技术领域，尤其涉及一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法及系统。
背景技术
随着移动无线通信技术的发展以及移动无线通信用户的数量增多，数据流量呈现爆炸式增长。无人机(Unmanned aerial vehicle，UAV)作为一种新兴的移动设备，由于其高度的自由度和可操作性，已经成为第五代移动通信技术(5G)和未来移动无线通信网络的重要组成部分。无人机辅助的移动无线通信由于其视距链路(Line of sight，LOS)主导的信道环境以及高灵活性，可以为用户提供高质量和多种类型的通信服务。
但是，同样由于无人机视距链路主导的信道环境，无人机辅助的移动无线通信很容易被窃听和攻击。以上所述的情况对用户数据传输的效率和隐蔽性都提出了更高的要求。在此背景下，多种通信技术被提出。非正交多址接入(Non-orthogonal multipleaccess，NOMA)技术是一种新兴的多址接入技术，在该技术中系统可以为用户分配不同的功率，在相同时间或频域内为多个用户服务。由于发射机的叠加编码和接收机的连续干扰抵消(Successive interference cancellation，SIC)，NOMA比传统的正交多址接入(Orthogonal multiple access，OMA)技术具有更高的频谱效率。NOMA还可以实现大规模用户接入，获得超低时延，提高抗衰落与抗小区间干扰性能。
考虑到5G的海量数据对现有的集中式网络架构的影响，边缘计算(Edgecomputing)也成为了无线通信网络的一个热点技术。典型的边缘计算主要通过地面基站为用户提供计算和存储服务。边缘计算使数据处理中心更加接近用户，并且利用这一优势显著降低了传输延迟和传输流量的压力。
然而，传统的基于地面基站的边缘计算难以适应5G背景下具有高度灵活性的通信环境。因此，具有高灵活性的无人机成为了理想的移动边缘计算(Mobile edge computing，MEC)平台。MEC有两种卸载模式：部分卸载以及完全卸载。部分卸载模式下，用户的计算任务一部分在本地服务器进行计算，另一部分需要卸载到MEC服务器进行计算；完全卸载模式下，用户的全部计算任务在本地执行或卸载到MEC服务器。
考虑到当前以及可预见的未来移动无线通信网络中的海量设备，协作通信重要性显著提升。协作通信技术充分利用了无线电波的全向广播特性，使无线网络中的节点相互协作形成虚拟的天线阵列来获得空间分集增益。协作通信的一个要点是如何选择合适的协作中继节点。因此中继选择(Relay selection)技术已经成为了无线通信网络中的一种重要技术。在无线移动通信网络中引入NOMA、UAV、MEC和中继选择技术，可以有效提升系统性能。
但是在实际系统中，用户任务数据量存在差异，MEC设备存在性能限制，导致全部用户都进行卸载或者全部用户以固定的卸载比率进行卸载会降低系统的时间效率性能。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法及系统，在通信系统中合理进行用户任务数据卸载，以提高通信系统性能。
本发明采用以下技术方案：一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法，应用于通信系统中，该通信系统中包括用户群、中继无人机组和地面基站，用户群通过中继无人机组与地面基站进行通信，具体包括以下步骤：
用户群中的每个用户均执行：获取该用户群中的每个用户的任务量，并计算该用户群中用户的平均任务量，当该用户的任务量大于等于平均任务量时，将该用户确定为完全卸载用户，完全卸载用户将其任务量完全卸载至中继无人机组中确定的中继无人机中；
中继无人机接收完全卸载用户发出的任务量，并根据计算好的任务卸载比率将接收的任务量中的一部分卸载至地面基站中。
进一步的，从中继无人机组中确定中继无人机的方法为：
根据中继无人机组中的无人机与用户群的传输速率，从中继无人机组中选择若干个备选中继无人机；
从备选中继无人机中选择中继无人机。
进一步的，选择备选中继无人机的方法具体为：
中继无人机组中每个无人机计算该无人机与用户群中每个用户之间的传输速率，得出用户群与该无人机之间的传输速率
Figure GDA0004052196740000031
并发送至中继无人机组中的其他无人机；
每个无人机接收该中继无人机组中其他无人机发出的传输速率
Figure GDA0004052196740000032
并计算中继无人机组的传输速率均值
Figure GDA0004052196740000033
当无人机的
Figure GDA0004052196740000034
将该无人机作为备选中继无人机。
进一步的，从备选中继无人机中选择中继无人机包括：
每个备选中继无人机获取该无人机到地面基站之间的传输速率RDk，并发送至其他的备选中继无人机；
每个备选中继无人机将该无人机的传输速率与接收的其他的备选中继无人机发出的传输速度进行比较；
将传输速率最大备选中继无人机作为中继无人机。
进一步的，用户群中的每个用户均执行：当用户的任务量小于平均任务量时，将该用户确定为本地计算用户，本地计算用户的任务量在该用户进行本地处理。
进一步的，完全卸载用户将其任务量完全卸载至中继无人机组中确定的中继无人机中时，用户群中的其他用户均发出人工噪声。
进一步的，中继无人机将接收的任务量中的一部分卸载至地面基站中时，中继无人机组中的其他无人机均发出人工噪声。
进一步的，任务卸载比率通过以下方式计算：
Figure GDA0004052196740000041
其中，ηi为中继无人机对于第i个用户发出的任务量的任务卸载比率，fiu为中继无人机为第i个用户的任务量分配的计算资源，Rjb为第j个无人机为中继无人机时该无人机与地面基站之间的传输速率，T为中继无人机完成任务量的时间阈值，B为通信系统的传输带宽，Rij为第i个用户向第j个无人机的传输速率，Ki为第i个用户的任务量，Fi为中继无人机或用户处理1bit任务所需的CPU周期数。
本发明的另一种技术方案：一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信系统，该通信系统中包括用户群、中继无人机组和地面基站，用户群通过中继无人机组与地面基站进行通信，具体包括：
用户群，用户群中的每个用户均执行：获取该用户群中的每个用户的任务量，并计算该用户群中用户的平均任务量，当该用户的任务量大于等于平均任务量时，将该用户确定为完全卸载用户，完全卸载用户将其任务量完全卸载至中继无人机组中确定的中继无人机中；
中继无人机，中继无人机接收完全卸载用户发出的任务量，并根据计算好的任务卸载比率将接收的任务量中的一部分卸载至地面基站中。
进一步的，还包括非法无人机组，非法无人机组中的无人机用于窃取该通信系统中用户群、中继无人机组和/或地面基站中的数据。
本发明的有益效果是：本发明在用户数量和可作为中继设备的无人机数量较多、地面基站单一且存在非法无人机窃听的情况下，合理进行用户任务数据选择性卸载，使得系统性能(隐蔽性能好、传输时延小)显著提高，提高系统传输时间效率，增大系统隐蔽容量。
附图说明
图1为本发明实施例一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法的流程图；
图2为本发明实施例一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信系统的结构示意图；
图3为本发明实施例方法中对任务量进行两阶段卸载分配的仿真图；
图4为本发明实施例的方法相比完全卸载模式的时间效率的仿真对比图；
图5为本发明实施例中的基于传输速率判断的中继选择策略的原理说明图；
图6为本发明实施例的中继选择方案与传统的基于信道情况判断的中继选择方案的隐蔽容量性能仿真对比图；
图7为本发明实施例基于传输速率判断的中继选择方案在地面用户采用NOMA与采用OMA情况下的隐蔽容量性能仿真对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明实施例公开了一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法，应用于通信系统中，该通信系统中包括用户群、中继无人机组和地面基站，用户群通过中继无人机组与地面基站进行通信。如图1所示，具体包括以下步骤：
S10、用户群中的每个用户均执行：获取该用户群中的每个用户的任务量，并计算该用户群中用户的平均任务量，当该用户的任务量大于等于平均任务量时，将该用户确定为完全卸载用户，完全卸载用户将其任务量完全卸载至中继无人机组中确定的中继无人机中；
S20、中继无人机接收完全卸载用户发出的任务量，并根据计算好的任务卸载比率将接收的任务量中的一部分卸载至地面基站中。
本发明在用户数量和可作为中继设备的无人机数量较多、地面基站单一且存在非法无人机窃听的情况下，合理进行用户任务数据选择性卸载，使得系统性能(隐蔽性能好、传输时延小)显著提高，提高系统传输时间效率，增大系统隐蔽容量。
在本实施例中，具体来说，系统中随机分布着n个携带着一定计算任务的地面用户，m个具有一定计算能力的合法无人机，e个窃听无人机和一个具有强大计算能力的地面基站。
地面用户的计算任务分两阶段进行卸载和计算处理。考虑到无人机处于高空环境，视距链路占主导地位的特点，系统信道采用自由空间路径损耗模型；地面用户——无人机阶段，地面用户群本实施例的用户选择方案确定完全卸载用户集合Uoffload和本地计算用户集合Ulocal，Ulocal中的用户的计算任务在用户本地由其自身的计算能力进行处理；Uoffload中的用户的计算任务通过非正交多址接入技术完全卸载到确定的作为中继的无人机上；无人机——地面基站阶段，完全卸载到中继无人机上的计算任务根据任务卸载比率进行部分卸载，即一部分任务数据在中继无人机进行处理，剩余部分点对点传输卸载到具有强大计算能力的地面基站进行处理。
地面用户的集合定义为N，合法无人机的集合定义为M，窃听无人机的集合定义为E。规定在一个任务周期内，这些设备都位于固定位置，第i个地面用户的空间水平位置为
Figure GDA0004052196740000071
第j个合法无人机的空间水平位置为
Figure GDA0004052196740000072
第k个窃听无人机的空间水平位置为
Figure GDA0004052196740000073
地面基站的空间水平位置为b＝[xb,yb]T，合法无人机群的飞行高度为HU，窃听无人机群的飞行高度为HE。在不失一般性的情况下，考虑到无人机视距链路的特性，地空信道和空空信道都采用自由空间路径损耗的传输模型。在上述情况下，第i个地面用户和第j个合法无人机之间的信道增益为：
Figure GDA0004052196740000074
其中，g1是参考距离d0＝1m情况下地空信道的信道增益，表示如下：
Figure GDA0004052196740000075
其中，λ是传输信号的波长，gt是发射天线的功率增益，gr是接收天线的功率增益。
第i个地面用户和第k个窃听无人机之间的信道增益为：.
Figure GDA0004052196740000081
第j个合法无人机和第k个窃听无人机之间的信道增益为：
Figure GDA0004052196740000082
其中，g2是参考距离d0＝1m情况下空空信道的信道增益，表示如下：
Figure GDA0004052196740000083
第j个合法无人机和地面基站之间的信道增益为：
Figure GDA0004052196740000084
另外，在本实施例中，规定窃听无人机之间没有信息交互，相互独立。考虑到实际情况下建筑和自然条件等因素，规定从地面用户到地面基站之间没有直接的通信链路。规定由于用户计算能力和任务延迟的约束，一部分用户必须将携带的计算任务完全卸载到合法无人机上，卸载用户的集合为Nol；由于无人机能量、计算能力和任务延迟的约束，无人机必须将部分任务卸载到基站上。
因此系统中存在一个两阶段的卸载和计算过程，分别为地面用户——合法无人机阶段和合法无人机——地面基站阶段。在两个阶段的传输过程中，窃听无人机都尝试窃取任务数据。地面用户和合法无人机都采用人工噪声的方法来对抗窃听攻击。具体来说，在地面用户——合法无人机阶段，当一个用户发送数据时，其他所有用户都发送人工噪声；当一个合法无人机被选中作为中继时，其他所有合法无人机在两个阶段都发送人工噪声。
具体的，令第i个地面用户的任务数据量为(即任务量)Ki，每个用户计算得到地面用户群的平均计算任务量K；每个地面用户将自己的任务量Ki与平均任务量
Figure GDA0004052196740000091
进行比较，如果第i个地面用户的计算任务量Ki小于平均任务量
Figure GDA0004052196740000092
即
Figure GDA0004052196740000093
那么该用户被定为本地计算用户，加入本地计算用户集合Nlocal；即在本实施例中，用户群中的每个用户均执行：当用户的任务量小于平均任务量时，将该用户确定为本地计算用户，本地计算用户的任务量在该用户进行本地处理。
如果用户i的计算任务量Ki大于等于平均任务量
Figure GDA0004052196740000094
即
Figure GDA0004052196740000095
那么该用户被定为完全卸载用户，加入完全卸载用户集合Nol。
在本地计算用户集合和完全卸载用户集合确定后，本地计算用户集合Nlocal中的用户将计算任务利用自身的计算能力在本地处理，第i个地面用户本地计算消耗的时间为：
Figure GDA0004052196740000096
其中，Fi是计算1bit任务数据所需的中央处理器周期数，f0是用户可用的中央处理器周期数。
完全卸载用户集合Nol中的用户利用NOMA将计算任务完全转发卸载到无人机上。规定Nol中有n个地面用户，这n个地面用户的信道情况排序为|h1u|≥|h2u|≥|h3u|...≥|hnu|,n≤N。在这种情况下第i个地面用户向第j个合法无人机的传输速率为：
Figure GDA0004052196740000097
其中，Rij为第i个用户向第j个无人机的传输速率，pi是第i个地面用户的发射功率，σ是信道噪声功率，γ是自干扰系数，pjam是符合生长曲线分布的无人机干扰功率。
完全卸载用户集合向第j个合法无人机的合法无人机的总传输速率为：
Figure GDA0004052196740000101
第i个地面用户向根据中继选择策略选出来的作为中继的合法无人机传输数据的时间为：
Figure GDA0004052196740000102
Figure GDA0004052196740000103
其中，B是系统传输带宽，fiu为中继无人机为第i个用户的任务量分配的计算资源，Fi为中继无人机或用户处理1bit任务所需的CPU周期数。
对于完全卸载用户集合Nol中转发的计算任务，无人机受限于有限的能量和计算容量，将部分计算任务在本地进行处理，剩余计算任务转发卸载到具有强大计算能力的地面基站进行处理。其过程具体如下：无人机针对完全卸载用户集合Nol中的每个地面用户，根据其计算任务的数据量大小，规定相应的计算任务卸载比率ηi，即对于完全卸载用户集合Nol中的每个地面用户的计算任务量Ki，Kiηi的任务量将会在无人机被处理，剩余的任务量将被转发卸载到地面基站处理。第j个无人机为中继无人机时该无人机与地面基站之间的传输速率：
Figure GDA0004052196740000104
其中，Rjb为第j个无人机为中继无人机时该无人机与地面基站之间的传输速率，pj是第j个合法无人机的发射功率。
从合法无人机发送任务数据到地面基站消耗的时间为：
Figure GDA0004052196740000111
在以上参数基础上，计算任务卸载比率ηi表示为：
Figure GDA0004052196740000112
其中，ηi为中继无人机对于第i个用户发出的任务量的任务卸载比率，T为系统中每个用户的任务的时间阈值(如第7个用户卸载到中继无人机的任务量为10M，再减掉卸载到地面基站的2M，其中，10M任务的时间阈值为3s，也即是用户到无人机再到地面基站的传输时间和数据处理时间总共为3s；同理当第9个用户剩余的任务量为15M，在本地处理，其时间阈值同样为3s，即针对不同用户的不同任务量大小，均具有相同的时间阈值)，即对于每个计算任务，需要满足以下条件：
Figure GDA0004052196740000113
Figure GDA0004052196740000114
两阶段卸载计算过程结束。
在本发明实施例中，如图5所示，从中继无人机组中确定中继无人机的方法为：
根据中继无人机组中的无人机与用户群的传输速率，从中继无人机组中选择若干个备选中继无人机；从备选中继无人机中选择中继无人机。
具体的，选择备选中继无人机的方法具体为：中继无人机组中每个无人机计算该无人机与用户群中每个用户之间的传输速率，得出用户群与该无人机之间的传输速率
Figure GDA0004052196740000115
并发送至中继无人机组中的其他无人机；每个无人机接收该中继无人机组中其他无人机发出的传输速率
Figure GDA0004052196740000116
并计算中继无人机组的传输速率均值
Figure GDA0004052196740000117
当无人机的
Figure GDA0004052196740000121
将该无人机作为备选中继无人机。
首先，根据信道环境以及所有源节点(即用户)、中继节点(即无人机)以及目标节点(即地面基站)的空间几何位置，通信系统获知第i个源节点到第j个中继节点的传输速率Rij和第k个中继节点到目标节点的传输速率Rk。
所有源节点的集合规定为S，S中所有源节点数量为n。通信系统对所有源节点到第j个中继节点的传输速率取均值，记为
Figure GDA0004052196740000122
具体来说，
Figure GDA0004052196740000123
规定通信系统中中继节点数量为m。通信系统计算所有
Figure GDA00040521967400001214
有的平均值，记为
Figure GDA0004052196740000124
具体来说，
Figure GDA0004052196740000125
通信系统将
Figure GDA0004052196740000126
与
Figure GDA0004052196740000127
进行比较，如果即
Figure GDA0004052196740000128
那么该中继节点被认为性能较差；如果
Figure GDA0004052196740000129
那么该中继节点被认为性能较好，该中继节点加入到备选中继节点集合Sprep。
作为一种具体的实现方式，从备选中继无人机中选择中继无人机包括：
每个备选中继无人机获取该无人机到地面基站之间的传输速率
Figure GDA00040521967400001210
并发送至其他的备选中继无人机；每个备选中继无人机将该无人机的传输速率与接收的其他的备选中继无人机发出的传输速度进行比较；将传输速率最大备选中继无人机作为中继无人机。
对于备选中继节点集合Sprep中的所有中继节点，通信系统将比较中继节点到目标节点的传输速率
Figure GDA00040521967400001211
备选中继节点集合Sprep中到目标节点传输速率
Figure GDA00040521967400001212
最大的中继节点将被选为通信系统的中继，即
Figure GDA00040521967400001213
中继选择过程结束。
假设最终选中的作为中继的无人机标号为k，隐蔽容量定义为第二阶段无人机到基站的传输速率与最大窃听速率的差值，表示如下：
Figure GDA0004052196740000131
其中，
Figure GDA0004052196740000132
需要注意隐蔽容量会受到上游数据量的限制，即：
Figure GDA0004052196740000133
其中，
Figure GDA0004052196740000134
是第二阶段窃听无人机对第k个合法无人机的窃听速率，
Figure GDA0004052196740000135
是第一阶段窃听无人机对卸载用户群的的窃听速率，分别表示如下：
Figure GDA0004052196740000136
Figure GDA0004052196740000137
Figure GDA0004052196740000138
另外，为了提高网络系统的安全性，完全卸载用户将其任务量完全卸载至中继无人机组中确定的中继无人机中时，用户群中的其他用户均发出人工噪声。中继无人机将接收的任务量中的一部分卸载至地面基站中时，中继无人机组中的其他无人机均发出人工噪声。
本发明还公开了一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信系统，如图2所示，该通信系统中包括用户群、中继无人机组和地面基站，用户群通过中继无人机组与地面基站进行通信，具体包括：
用户群，用户群中的每个用户均执行：获取该用户群中的每个用户的任务量，并计算该用户群中用户的平均任务量，当该用户的任务量大于等于平均任务量时，将该用户确定为完全卸载用户，完全卸载用户将其任务量完全卸载至中继无人机组中确定的中继无人机中；中继无人机，中继无人机接收完全卸载用户发出的任务量，并根据计算好的任务卸载比率将接收的任务量中的一部分卸载至地面基站中。在该通信系统中，还包括非法无人机组，非法无人机组中的无人机用于窃取该通信系统中用户群、中继无人机组和/或地面基站中的数据。
本实施例对上述方法进行了仿真验证：
1.仿真条件
假设多个用户和多个合法无人机随机分布在半径为500m的圆形区域内，在一个计算任务周期T内，合法无人机飞行高度为100m，窃听无人机飞行高度为150m，g1＝1×10-4，g2＝2×10-4，信道的加性高斯白噪声功率σ＝-120dBm。用户间的自干扰比率γ＝1×10-14，Fi＝1000cycle/bit，无人机的最大计算容量为6000MHz，地面用户的计算能力为200MHz，地面用户的传输功率为0.8W，无人机的最大输出功率为2W，无人机保持飞行姿态稳定消耗的功率为0.5W，系统传输带宽为1MHz，地面用户的任务数据规模均匀分布在10～100kbit之间。
2.仿真内容
请参阅图3和图4，对本实施例中的基于非正交多址接入技术的无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信系统使用的任务数据分两阶段卸载计算方法对任务数据进行两阶段卸载分配进行仿真结果呈现，图3横坐标为“用户序号”；左侧纵坐标为“任务数据量”，右侧纵坐标为“卸载比率”，图4横坐标为“无人机发射功率”，纵坐标为“时间效率”。
由图3仿真结果可知，在用户数量较多且计算能力有限的情况下，采用本发明的任务数据分两阶段卸载计算方法可以解决以下问题：卸载用户选择问题；中继MEC设备卸载比率设置问题。由图4仿真结果可知，本发明有效提升了系统时间效率。本发明可用于不同用户数量场景，时间效率显著提高。
请参阅图6，对本发明中的基于非正交多址接入技术的无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信系统使用本发明中的基于传输速率判断的中继选择策略进行仿真结果呈现，图6横坐标为“无人机发射功率”；纵坐标为“隐蔽容量”。
由图6仿真结果可知，在用户数量相同的情况下，采用本发明的基于传输速率判断的中继选择策略，能够有效地提升系统隐蔽容量，并且本发明在用户数量较多的情况下仍然在隐蔽容量方面具有性能优势。由此可以证明在基于非正交多址接入技术的无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信系统中使用本发明中的基于传输速率判断的中继选择策略，相比传统的基于信道情况判断的中继选择策略，可以有效提升系统的隐蔽性能。
请参阅图7，对本发明中的基于非正交多址接入技术的无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信系统使用本发明中的基于非正交多址接入技术的传输过程性能进行仿真结果呈现，图7横坐标为“无人机发射功率”；纵坐标为“隐蔽容量”。
由图7仿真结果可知，在用户数量不变的情况下，采用本发明的基于非正交多址接入技术的传输过程，相比于采用基于传统的正交多址接入技术的传输过程，虽然牺牲了一定的隐蔽容量，但是时间延迟显著降低。由此可以证明在基于非正交多址接入技术的无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信系统中用本发明的基于非正交多址接入技术的传输过程，相比传统的基于传统的正交多址接入技术的传输过程，可以有效提升系统的时间延迟性能。
本发明一种基于非正交多址接入技术的无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信系统，结合未来移动无线通信网络发展的必然趋势，考虑地面用户和无人机都具有计算能力情况下的移动边缘计算网络，空中具有多个可以作为中继节点的无人机，空中存在窃听无人机的情况，通过任务数据分两阶段卸载计算方法的用户选择和无人机卸载比率设置，实现任务数据通过两阶段过程进行卸载和计算；通过基于传输速率判断的中继选择方案，使得系统的时间效率提高，系统传输速率提高，系统隐蔽性能提高。
具体来说，为解决用户采用完全卸载模式或等比例卸载模式进行任务数据传输和计算时间效率较低的问题，考虑从用户群中选出任务数据量大于等于平均值的用户组成完全卸载用户集合，其中所有用户将任务数据完全卸载到选择的合法无人机上，剩余的任务数据量小于平均值的用户组成本地计算用户集合，其中所有用户将任务数据完全在本地进行计算处理；发送到合法无人机上的不同用户的任务数据采用部分卸载模式，分别设置相应的卸载比率，一部分任务数据在无人机本地进行计算处理，剩余部分卸载到地面基站进行计算处理。
进一步的，为了解决现有的中继选择策略使系统传输速率较低的问题，考虑根据两个阶段的传输速率建立一种新的中继选择策略。具体来说，考虑从合法无人机群中选出从用户群到无人机平均传输速率大于等于平均值的无人机组成备选无人机集合，再从备选无人机集合中选出从无人机到地面基站传输速率最大的无人机作为中继。
综上所述，本发明合理设置系统结构，可用于未来网络用户和智能无人设备密集的情况，提高系统时间效率、传输速率和隐蔽性能。

Claims (8)

1.一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法，其特征在于，应用于通信系统中，该通信系统中包括用户群、中继无人机组和地面基站，所述用户群通过所述中继无人机组与所述地面基站进行通信，具体包括以下步骤：
所述用户群中的每个用户均执行：获取该用户群中的每个用户的任务量，并计算该用户群中用户的平均任务量，当该用户的任务量大于等于所述平均任务量时，将该用户确定为完全卸载用户，所述完全卸载用户将其任务量完全卸载至中继无人机组中确定的中继无人机中；
所述中继无人机接收所述完全卸载用户发出的任务量，并根据计算好的任务卸载比率将接收的任务量中的一部分卸载至所述地面基站中；
所述任务卸载比率通过以下方式计算：
Figure FDA0004052196730000011
其中，ηi为中继无人机对于第i个用户发出的任务量的任务卸载比率，fiu为中继无人机为第i个用户的任务量分配的计算资源，Rjb为第j个无人机为中继无人机时该无人机与地面基站之间的传输速率，T为中继无人机完成任务量的时间阈值，B为通信系统的传输带宽，Rij为第i个用户向第j个无人机的传输速率，Ki为第i个用户的任务量，Fi为中继无人机或用户处理1bit任务所需的CPU周期数。
2.如权利要求1所述的一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法，其特征在于，从所述中继无人机组中确定所述中继无人机的方法为：
根据所述中继无人机组中的无人机与所述用户群的传输速率，从所述中继无人机组中选择若干个备选中继无人机；
从所述备选中继无人机中选择所述中继无人机。
3.如权利要求2所述的一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法，其特征在于，选择所述备选中继无人机的方法具体为：
所述中继无人机组中每个无人机计算该无人机与所述用户群中每个用户之间的传输速率，得出所述用户群与该无人机之间的传输速率
Figure FDA0004052196730000021
并发送至所述中继无人机组中的其他无人机；
每个所述无人机接收该中继无人机组中其他无人机发出的传输速率
Figure FDA0004052196730000022
并计算所述中继无人机组的传输速率均值
Figure FDA0004052196730000023
当所述无人机的
Figure FDA0004052196730000024
将该无人机作为备选中继无人机。
4.如权利要求3所述的一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法，其特征在于，从所述备选中继无人机中选择所述中继无人机包括：
每个所述备选中继无人机获取该无人机到所述地面基站之间的传输速率
Figure FDA0004052196730000025
并发送至其他的所述备选中继无人机；
每个所述备选中继无人机将该无人机的传输速率与接收的其他的所述备选中继无人机发出的传输速度进行比较；
将传输速率最大所述备选中继无人机作为所述中继无人机。
5.如权利要求2-4任一所述的一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法，其特征在于，所述用户群中的每个用户均执行：当所述用户的任务量小于所述平均任务量时，将该用户确定为本地计算用户，所述本地计算用户的任务量在该用户进行本地处理。
6.如权利要求5所述的一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法，其特征在于，所述完全卸载用户将其任务量完全卸载至中继无人机组中确定的中继无人机中时，所述用户群中的其他用户均发出人工噪声。
7.如权利要求6所述的一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信方法，其特征在于，所述中继无人机将接收的任务量中的一部分卸载至所述地面基站中时，所述中继无人机组中的其他无人机均发出人工噪声。
8.一种基于NOMA及无人机辅助的两阶段移动边缘计算通信系统，其特征在于，该通信系统中包括用户群、中继无人机组和地面基站，所述用户群通过所述中继无人机组与所述地面基站进行通信，具体包括：
用户群，所述用户群中的每个用户均执行：获取该用户群中的每个用户的任务量，并计算该用户群中用户的平均任务量，当该用户的任务量大于等于所述平均任务量时，将该用户确定为完全卸载用户，所述完全卸载用户将其任务量完全卸载至中继无人机组中确定的中继无人机中；
中继无人机，所述中继无人机接收所述完全卸载用户发出的任务量，并根据计算好的任务卸载比率将接收的任务量中的一部分卸载至所述地面基站中；
所述任务卸载比率通过以下方式计算：
Figure FDA0004052196730000031
其中，ηi为中继无人机对于第i个用户发出的任务量的任务卸载比率，fiu为中继无人机为第i个用户的任务量分配的计算资源，Rjb为第j个无人机为中继无人机时该无人机与地面基站之间的传输速率，T为中继无人机完成任务量的时间阈值，B为通信系统的传输带宽，Rij为第i个用户向第j个无人机的传输速率，Ki为第i个用户的任务量，Fi为中继无人机或用户处理1bit任务所需的CPU周期数。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114760605A (zh) * 2022-03-04 2022-07-15 福云智控(厦门)智能科技有限公司 无人机网络的多址边缘计算系统
CN115209344B (zh) * 2022-09-14 2022-12-02 广东省电信规划设计院有限公司 无人机的边端通信方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109947545A (zh) * 2019-03-11 2019-06-28 重庆邮电大学 一种基于用户移动性的任务卸载及迁移的决策方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3291605A4 (en) * 2015-04-28 2018-10-31 Nec Corporation Communication method, communication system, base station for mobile communication, and communication apparatus for wireless lan
CN109302463B (zh) * 2018-09-17 2020-07-14 上海交通大学 一种面向边缘计算的自组云架构与优化方法及系统
CN111093255A (zh) * 2019-12-26 2020-05-01 苏州电海智能科技有限公司 基于uav边缘处理的电力包供能基站协同方法
CN111580889A (zh) * 2020-05-13 2020-08-25 长沙理工大学 边缘服务器任务卸载方法、装置、设备及存储介质
CN111600648B (zh) * 2020-05-25 2022-02-22 中国矿业大学 一种移动边缘计算系统的移动中继位置控制方法
CN113141205B (zh) * 2021-04-09 2022-04-29 西北工业大学 一种基于无人机中继的小区间业务卸载方法及系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109947545A (zh) * 2019-03-11 2019-06-28 重庆邮电大学 一种基于用户移动性的任务卸载及迁移的决策方法

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