CN114501479A - 基于swipt的无人机边缘计算系统能量收集方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于SWIPT的无人机边缘计算系统能量收集方法，该方法为：搭建无人机边缘计算系统的工作模型，包含多架携带边缘计算服务器的无人机以及2个进行信号传输的地面基站，无人机通过SWIPT模块接收射频信号中的能量信号；对系统中无人机利用SWIPT模块接收到的射频信号进行功率分流，分别用于信息解码和能量收集；建立系统的信道模型、能耗模型，得到信道容量、无人机功耗以及无人机的能量效率的数学表达式；设计系统的两种工作模式；通过分析仿真曲线，验证两种工作模式带来的能效以及剩余能量的提升，进行系统能效优化。本发明提高了无人机边缘计算系统的续航能力，可广泛应用于应急救援、远程通信等边缘计算应用场景。

Description

基于SWIPT的无人机边缘计算系统能量收集方法

技术领域

本发明属于移动边缘计算技术领域，特别涉及一种基于无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)的无人机边缘计算系统能量收集方法。

背景技术

随着嵌入式技术和无人机接收节点硬件设计的发展，无人机边缘计算系统已经成为检测领域的重要工具之一，其被广泛应用于智慧城市交通、野外火灾检测、军事领域等。在由无人机组成的边缘计算系统中，无人机节点的充电方式主要是通过自身携带的能量有限的电池供电，因此无人机编队网络的工作寿命总是受到能量约束的限制。近年来，绿色通信也成为近年来颇具吸引力的研究方向，希望通过能量收集来有效延长无人机边缘计算系统的工作时间。传统的能量收集技术是从太阳能、风能、热能等自然能源中获取能量，但是这些方法对周围的环境要求较高，在天气恶劣的情况下很难取得理想的效果。在以往的工作中，研究人员主要集中在硬件方面的设计，如扩大电池容量、降低内部器件的性能等，或者是集中在无人机编队网络结构的设计上，如拓扑控制、路由等，以延长网络的寿命。然而，这只能在非常有限的程度上延长网络的寿命。

近年来也提出了新的解决方案，希望无人机从射频信号中获取能量，其中基于边缘计算系统下无线信能同传技术的无人机群资源收集技术得到了研究人员的重视。通过将SWIPF模块与边缘计算场景下的无人机相结合，能够有效解决无人机在提供边缘计算服务期间的能量受限问题，在一定程度上使边缘计算网络的部署更加快速和灵活，虽然使用单无人机就能够提升边缘计算系统的性能，但是受限于无人机的尺寸、重量和传输功率等限制，单个无人机无法保证在整个任务期间的可靠性与持久性，在多无人机搭建的边缘计算系统下，仅考虑每两架无人机之间的能量收集技术研究，没有考虑系统中所有无人机之间的能量收集的情况。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于SWIPT的无人机边缘计算系统能量收集方法，通过优化整个无人机边缘计算系统的能量效率，延长无人机边缘计算系统的续航时间。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于SWIPT的无人机边缘计算系统能量收集方法，步骤如下：

步骤1、搭建无人机边缘计算系统的工作模型，系统内包含有n架携带边缘计算服务器的无人机以及2个能够进行信号传输的地面基站，无人机通过SWIPT模块接收射频信号中的能量信号；

步骤2、针对无人机边缘计算系统中无人机利用SWIPT模块接收到的射频信号，利用功率分流技术模块进行功率分流，分别用于信息解码和能量收集；

步骤3、建立系统的信道模型、能耗模型，得到信道容量、无人机功耗以及无人机的能量效率的数学表达式；

步骤4、设计基于SWIPT的无人机边缘计算系统的两种工作模式；

步骤5、通过分析仿真曲线，验证两种工作模式带来的能效以及剩余能量的提升，进行系统能效优化。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)利用无人机内部的SWIPT模块收集地面基站发射的射频信号中的能量，将其储存在可充电电池中延长无人机的飞行时间；(2)设计系统工作模式，优化整个无人机边缘计算系统的能量效率；(3)在地面基站能量受限时，对系统整体能效进行优化，保证系统中无人机自身的能量保持在较高数值，提升了整个系统的续航时间。

附图说明

图1为本发明基于SWIPT的无人机边缘计算系统能量收集方法的流程图。

图2为本发明与基准模式的能效对比图。

图3为本发明与基准模式的系统剩余能量对比图。

图4为本发明与基准模式的无人机节点间剩余能量对比图。

具体实施方式

本发明一种基于SWIPT的无人机边缘计算系统能量收集方法，步骤如下：

步骤1、搭建无人机边缘计算系统的工作模型，系统内包含有n架携带边缘计算服务器的无人机以及2个能够进行信号传输的地面基站，无人机通过SWIPT模块接收射频信号中的能量信号；

步骤2、针对无人机边缘计算系统中无人机利用SWIPT模块接收到的射频信号，利用功率分流技术模块进行功率分流，分别用于信息解码和能量收集；

步骤3、建立系统的信道模型、能耗模型，得到信道容量、无人机功耗以及无人机的能量效率的数学表达式；

步骤4、设计基于SWIPT的无人机边缘计算系统的两种工作模式；

步骤5、通过分析仿真曲线，验证两种工作模式带来的能效以及剩余能量的提升，进行系统能效优化。

进一步地，所述步骤1，具体包括：

搭建包括能量收集模块的无人机边缘计算系统的工作模型，系统中的无人机均安装有SWIPT模块，用于将射频信号分为信息解码与能量收集，收集到的能量储存在可充电电池中，设置无人机、地面基站的信号传输方式为单向传输。

进一步地，所述步骤2，具体包括：

利用SWIPT模块中的功率分流单元，将无人机接收的射频信号分成功率分流比为(1-ρ):ρ，0≤ρ≤1的两个功率流，分别用于信息解码和能量收集，采用迭代优化算法求得使能量效率达到最大值时参数ρ的值。

进一步地，所述步骤3，具体包括：

系统中无人机的高斯白噪声为

并且服从CN(0,σ²)分布，过程噪声为

服从

分布，g_i,i+1表示第i、i+1个无人机节点之间的信道增益，i＝0,1,2,...n，第i个无人机节点的发射功率为P_i-1，B表示信道增益，σ²表示无人机的噪声服从高斯分布的方差，

表示表示无人机功率分流模块的过程噪声服从高斯分布的方差；

第i个和第i+1个无人机节点之间的信道容量通过SWIPT模块的信息处理单元信号的香农公式导出，如下所示：

用一个能量单位发送的信道容量表示第i和第i+1个无人机节点之间的能量效率，如下所示：

其中0≤ξ≤1为SWIPT模块的能量转换效率，P_C表示无人机电路的功耗，P_i表示无人机的发射功耗，T表示系统的工作时间。

进一步地，所述步骤4，具体包括：

第一种工作模式，无人机的SWIPT模块收集到的能量不足以支持下一次的传输，无人机还需要使用自身的能量向下一架无人机传输信号，考虑使系统中所有无人机节点对之间的能源效率都达到最大化，由此将得到的最优功率分流比ρ的数值扩展到整个无人机中继编队中；

第二种工作模式，考虑到地面基站无法发射射频信号时，无人机边缘计算系统仍然能够维持一定时间的正常工作，因此在保证无人机节点间信息传输信道容量的最低要求的情况下，使用自身较少的能量来进行信号的传输，最大限度的节省无人机中继节点的能量。

进一步地，所述步骤5，具体包括：

对于第一种工作模式，采用替代优化的方法来求解这个能效最大化问题，具体为：

无人机的发射功耗P_i和功率分流比ρ是问题P中的两个变量，首先给参数ρ设定一个初始值，代入到优化问题中，求解只有一个变量P_i的优化问题，计算得到能量效率EE₁和P_i的值；然后将P_i的值代入到问题P中，求解只有一个变量ρ的优化问题，计算得到能效EE₂和ρ的值，选择EE₁和EE₂之间较大的值作为能效值，重复上述操作得到最大的能量效率值；

对于第二种工作模式，采用回溯直线搜索法，具体为：

首先考虑系统中最后一架无人机R_n连接到终点基站D的情况，由于终点基站D有稳定的外部电源，无人机R_n只需要发送信息信号而不需要携带能量信号，得到满足信道容量要求的发射功率P_n的阈值和可收集能量的要求后，在无人机R_n处得到两个性能约束：

令上述两个不等式成为等式，获得满足最低信道容量要求情况下所需要的无人机发射功率P_n-1和功率分流比ρ_n的值；得到ρ_n在R_n处的值以及P_n-1在R_n-1处的值后，用同样的求解方法得到关于第n-1架无人机满足两个性能要求情况下的的发射功率P_n-2和功率分流比ρ_n-1的值，通过类似迭代过程得到所有无人机中继节点传输功率的值和功率分割比的值；

其中B表示信道增益，σ²与

表示噪声功率；0≤ξ≤1为SWIPT模块的能量转换效率，P_C表示无人机电路的功耗，P_i表示无人机的发射功耗，C_min表示信道容量的阈值，

表示无人机与地面基站的信道增益。

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

实施例

结合图1，本实施例提供了一种基于无线性能同传技术(SWIPT)的无人机边缘计算系统能量收集方法，该方法包括以下步骤：

步骤1，搭建无人机边缘计算系统工作模型；

步骤2，对RF信号进行分流；

步骤3，建立信道模型、能耗模型；

步骤4，设计系统工作模式；

步骤5，系统能效优化；

进一步地，步骤1所述搭建无人机边缘计算系统工作模型，具体包括：

搭建包括能量收集模块的无人机边缘计算系统的工作模型，系统中的无人机均安装有SWIPT模块，将射频信号分为信息解码与能量收集，收集到的能量储存在可充电电池中，设置无人机、地面基站的信号传输方式为单向传输，系统有n架无人机以及两个地面基站。

进一步地，步骤2所述对对RF信号进行分流，具体包括：

利用SWIPT模块中的功率分流单元，将无人机接收的射频信号分成功率分流比为(1-ρ):ρ，0≤ρ≤1的两个功率流，分别用于信息解码和能量收集，设计迭代优化算法求得使能量效率达到最大值时参数ρ的值。

进一步地，步骤3所述建立信道模型、能耗模型，具体包括：

系统中无人机的高斯白噪声为n_Ai并且服从CN(0,σ²)分布，过程噪声为

服从

分布，g_i,i+1表示第i、i+1个无人机节点之间的信道增益，i＝0,1,2,...n，第i个无人机节点的发射功率为P_i-1，B表示信道增益，σ²与

表示噪声功率；

第i个和第i+1个无人机节点之间的信道容量通过SWIPT模块的信息处理单元信号的香农公式导出，如下所示：

用一个能量单位发送的信道容量表示第i和第i+1个无人机节点之间的能量效率，如下所示：

其中0≤ξ≤1为SWIPT模块的能量转换效率，P_C表示无人机电路的功耗，P_i表示无人机的发射功耗，T表示系统的工作时间。

进一步地，步骤4所述设计系统工作模式，具体包括：

第一种工作模式，无人机的SWIPT模块收集到的能量不足以支持下一次的传输，无人机还需要使用自身的能量向下一架无人机传输信号，考虑使系统中所有无人机节点对之间的能源效率都达到最大化，由此将得到的最优功率分流比ρ的数值扩展到整个无人机中继编队中；

第二种工作模式，考虑到地面基站无法发射射频信号时，无人机边缘计算系统仍然能够维持一定时间的正常工作，因此在保证无人机节点间信息传输信道容量的最低要求的情况下，使用自身较少的能量来进行信号的传输，最大限度的节省无人机中继节点的能量。

进一步地，步骤5所述系统能效优化，具体包括：

对于第一种工作模式，采用替代优化的方法来求解这个能效最大化问题，具体为：

无人机的发射功耗P_i和功率分流比ρ是问题P中的两个变量，首先给参数ρ设定一个初始值，将其代入到优化问题中，求解只有一个变量P_i的优化问题，计算得到能量效率EE₁和P_i的值；然后将P_i的值代入到问题P中，求解只有一个变量ρ的优化问题，计算得到能效EE₂和ρ的值，选择EE₁和EE₂之间较大的值作为能效值，重复上述操作可以得到最大的能量效率值；

对于第二种工作模式，采用回溯直线搜索法，具体为：

首先考虑系统中最后一架无人机R_n连接到终点基站D的情况，由于终点基站D有稳定的外部电源，无人机R_n只需要发送信息信号而不需要携带能量信号，得到满足信道容量要求的发射功率P_n的阈值和可收集能量的要求后，在无人机R_n处得到两个性能约束：

令上述两个不等式成为等式，获得满足最低信道容量要求情况下所需要的无人机发射功率P_n-1和功率分流比ρ_n的值；得到ρ_n在R_n处的值以及P_n-1在R_n-1处的值后，用同样的求解方法得到关于第n-1架无人机满足两个性能要求情况下的的发射功率P_n-2和功率分流比ρ_n-1的值，通过类似迭代过程得到所有无人机中继节点传输功率的值和功率分割比的值，其中B表示信道增益，σ²与

表示噪声功率；0≤ξ≤1为SWIPT模块的能量转换效率，P_C表示无人机电路的功耗，P_i表示无人机的发射功耗，C_min表示信道容量的阈值，

示无人机与地面基站的信道增益。

图2为本发明与基准模式的能效对比图，可以看出随着P_max值的增大，第一种工作模式和基线模式的系统能效随之增加，并且达到上阈值。结果表明，当能量效率达到最大值，P_max的值还未达到最大值，这表明过大的P_max将导致能量损失而不是提高系统的能效。

图3为本发明与基准模式的系统剩余能量对比图，可以看出在第一种工作模式下整个系统的剩余能量较高，第二种工作模式的剩余能量相对较低，因为在这种模式下，无人机中继节点不需要消耗自身能量来传输信息的机制，这使得初始基站S的发射功率相对较大。

图4为本发明与基准模式的无人机节点间剩余能量对比图，可以看出第二种工作模式可以有效延长无人机中继节点的工作时长，但付出的代价是系统能量效率的降低和初始基站S过多的能量消耗。

其中参数设置为，噪声功率

能量转换效率ξ＝0.8，每两架无人机之间的信道容量阈值C_min＝40Mbits，系统带宽B＝2MHz。

综上所述，本发明方法可以验证了将SWIPT机制在本系统中应用所带来的能效和剩余能量的提升。其中第一种工作模式有效提高了整个无人机群系统的能效，第二种模式使得无人机中继节点大大降低了自身能量的消耗，两种模式都取得了较为显著的效果。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (6)

1.一种基于SWIPT的无人机边缘计算系统能量收集方法，其特征在于，步骤如下：

步骤1、搭建无人机边缘计算系统的工作模型，系统内包含有n架携带边缘计算服务器的无人机以及2个能够进行信号传输的地面基站，无人机通过SWIPT模块接收射频信号中的能量信号；

步骤2、针对无人机边缘计算系统中无人机利用SWIPT模块接收到的射频信号，利用功率分流技术模块进行功率分流，分别用于信息解码和能量收集；

步骤3、建立系统的信道模型、能耗模型，得到信道容量、无人机功耗以及无人机的能量效率的数学表达式；

步骤4、设计基于SWIPT的无人机边缘计算系统的两种工作模式；

步骤5、通过分析仿真曲线，验证两种工作模式带来的能效以及剩余能量的提升，进行系统能效优化。

2.根据权利要求1所述的基于SWIPT的无人机边缘计算系统能量收集方法，其特征在于，所述步骤1，具体包括：

搭建包括能量收集模块的无人机边缘计算系统的工作模型，系统中的无人机均安装有SWIPT模块，用于将射频信号分为信息解码与能量收集，收集到的能量储存在可充电电池中，设置无人机、地面基站的信号传输方式为单向传输。

3.根据权利要求1所述的基于SWIPT的无人机边缘计算系统能量收集方法，其特征在于，所述步骤2，具体包括：

利用SWIPT模块中的功率分流单元，将无人机接收的射频信号分成功率分流比为(1-ρ):ρ，0≤ρ≤1的两个功率流，分别用于信息解码和能量收集，采用迭代优化算法求得使能量效率达到最大值时参数ρ的值。

4.根据权利要求1所述的基于SWIPT的无人机边缘计算系统能量收集方法，其特征在于，所述步骤3，具体包括：

系统中无人机的高斯白噪声为

并且服从CN(0,σ²)分布，过程噪声为

服从

分布，g_i,i+1表示第i、i+1个无人机节点之间的信道增益，i＝0,1,2,...n，第i个无人机节点的发射功率为P_i-1，B表示信道增益，σ²表示无人机的噪声服从高斯分布的方差，

表示表示无人机功率分流模块的过程噪声服从高斯分布的方差；

第i个和第i+1个无人机节点之间的信道容量通过SWIPT模块的信息处理单元信号的香农公式导出，如下所示：

用一个能量单位发送的信道容量表示第i和第i+1个无人机节点之间的能量效率，如下所示：

其中0≤ξ≤1为SWIPT模块的能量转换效率，P_C表示无人机电路的功耗，P_i表示无人机的发射功耗，T表示系统的工作时间。

5.根据权利要求1所述的基于SWIPT的无人机边缘计算系统能量收集方法，其特征在于，所述步骤4，具体包括：

第一种工作模式，无人机的SWIPT模块收集到的能量不足以支持下一次的传输，无人机还需要使用自身的能量向下一架无人机传输信号，考虑使系统中所有无人机节点对之间的能源效率都达到最大化，由此将得到的最优功率分流比ρ的数值扩展到整个无人机中继编队中；

第二种工作模式，考虑到地面基站无法发射射频信号时，无人机边缘计算系统仍然能够维持一定时间的正常工作，因此在保证无人机节点间信息传输信道容量的最低要求的情况下，使用自身较少的能量来进行信号的传输，最大限度的节省无人机中继节点的能量。

6.根据权利要求1所述的基于SWIPT的无人机边缘计算系统能量收集方法，其特征在于，所述步骤5，具体包括：

对于第一种工作模式，采用替代优化的方法来求解这个能效最大化问题，具体为：

无人机的发射功耗P_i和功率分流比ρ是问题P中的两个变量，首先给参数ρ设定一个初始值，代入到优化问题中，求解只有一个变量P_i的优化问题，计算得到能量效率EE₁和P_i的值；然后将P_i的值代入到问题P中，求解只有一个变量ρ的优化问题，计算得到能效EE₂和ρ的值，选择EE₁和EE₂之间较大的值作为能效值，重复上述操作得到最大的能量效率值；

对于第二种工作模式，采用回溯直线搜索法，具体为：

首先考虑系统中最后一架无人机R_n连接到终点基站D的情况，由于终点基站D有稳定的外部电源，无人机R_n只需要发送信息信号而不需要携带能量信号，得到满足信道容量要求的发射功率P_n的阈值和可收集能量的要求后，在无人机R_n处得到两个性能约束：

令上述两个不等式成为等式，获得满足最低信道容量要求情况下所需要的无人机发射功率P_n-1和功率分流比ρ_n的值；得到ρ_n在R_n处的值以及P_n-1在R_n-1处的值后，用同样的求解方法得到关于第n-1架无人机满足两个性能要求情况下的的发射功率P_n-2和功率分流比ρ_n-1的值，通过类似迭代过程得到所有无人机中继节点传输功率的值和功率分割比的值；

其中B表示信道增益，σ²与

表示噪声功率；0≤ξ≤1为SWIPT模块的能量转换效率，P_C表示无人机电路的功耗，P_i表示无人机的发射功耗，C_min表示信道容量的阈值，

表示无人机与地面基站的信道增益。

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