CN115021798B - 一种多无人机网络的缓存、通信与控制方法及其系统 - Google Patents

一种多无人机网络的缓存、通信与控制方法及其系统 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种多无人机网络的缓存、通信与控制方法及其系统,多无人机网络的缓存、通信与控制方法具体包括以下步骤:进行初始化参数的设置;响应于完成初始化参数的设置,获取无人机的缓存放置结果;响应于获取无人机的缓存放置结果,获取内容调度结果;响应于输出最佳内容调度结果,获取内容调度结果;响应于完成带宽分配结果的获取,获取无人机轨迹优化结果;判断是否满足最佳输出条件;若不满足最佳输出条件,则重复执行上述步骤;若满足最佳输出条件,则输出最佳结果。本申请以较小的时间开销,自动完成了对多无人机辅助缓存蜂窝网络中缓存放置、内容调度、带宽分配和飞行轨迹的联合设计,使得网络单次内容分发任务的完成时间最小化。

Description

一种多无人机网络的缓存、通信与控制方法及其系统
技术领域
本申请涉及移动通信领域,具体地,涉及一种一种多无人机网络的缓存、通信与控制方法及其系统。
背景技术
随着移动通信技术和物联网应用的发展,无线通信设备与无线数据流量爆炸性增长。为了减小网络中用户获取内容的时延,并减轻回传负载,移动边缘缓存技术被提出作为未来网络关键技术之一。移动边缘缓存技术将缓存部署在网络的边缘节点,从而用户可以直接从边缘节点比如基站等获取所需的内容,减少了原来内容需要从核心网传输到用户的造成的延迟,有效提高了用户的体验质量。同时,随着民用无人机产业的发展,无人机辅助蜂窝网络也受到了业界的许多关注。由于无人机的飞行高度能带来更多的视距链路,且移动性和灵活性强,无人机辅助缓存蜂窝网络可以更好的满足热点区域海量内容分发需求,具有更大的网络容量、更灵活的流量调度、更低的部署成本。
目前无人机辅助缓存蜂窝网络的设计和优化,很少考虑无人机任务完成的时效性。在实际任务中,由于电池原因,无人机的飞行时间相当受限。所以预估并尽量缩短无人机的任务完成时间对网络的整体设计至关重要。此外,有些任务自身对任务完成时间也有严格的限制,例如缓存内容的实时共享与分发、智能感知与计算方面的任务要求较快的响应速度。当无人机进行热点内容缓存时,由于内容回传时延的影响,使得设计低复杂度的最小化无人机的任务完成时间算法变得更为复杂。而且,多无人机辅助蜂窝网络缓存场景下,不同无人机的初始位置不同,且相互间存在同频干扰,使得其中某个无人机缓存某个内容的实际效益形式变得更为复杂而难以判断。同时多无人机以什么策略协作进行内容分发,怎样有效优化所有无人机的轨迹也是需要处理的问题。
多无人机辅助缓存蜂窝网络的设计涉及到网络中的缓存放置、内容分发策略、无人机轨迹、通信资源分配等等,这些不同方面的耦合使网络的整体设计变得十分复杂。为此,本申请提出了一种低复杂度的优化方法,可以用于无人机辅助缓存蜂窝网络的缓存放置、通信与控制及其系统实现。
发明内容
本发明的目的在于提出一种多无人机网络的缓存、通信与控制方法及其系统。该方法联合优化多无人机的缓存放置、内容调度、带宽分配和飞行轨迹,使得网络单次内容分发任务的完成时间最小化。
为了解决上述问题,本申请提供了一种多无人机网络的缓存、通信与控制方法,其特征在于,具体包括以下步骤:S1,进行初始化参数的设置;S2,响应于完成初始化参数的设置,获取无人机的缓存放置结果;S3,响应于获取无人机的缓存放置结果,获取内容调度结果;S4,响应于输出最佳内容调度结果,获取内容调度结果;S5,响应于完成带宽分配结果的获取,获取无人机轨迹优化结果;S6,判断是否满足最佳输出条件;若不满足最佳输出条件,则重复执行步骤S2-S5;若满足最佳输出条件,则执行步骤S7;S7:输出无人机的缓存放置结果、内容调度结果、内容调度结果以及无人机轨迹优化结果。
如上的,其中,初始化参数具体包括无人机初始化轨迹、用户的下行带宽分配、无人机的缓存放置。
如上的,其中,获取无人机的缓存放置结果包括:获取无人机m对内容f的偏好;获取内容f对无人机m的偏好;根据无人机m对内容f的偏好和内容f对无人机m的偏好初始化无人机的缓存放置。
如上的,其中,无人机m对内容f的偏好是具体表示为:
其中aimf[n]代表在时隙n,用户i从无人机m接收内容f共aimf[n]Mbits,表示当用户i从无人机m分到的回传带宽是/>时用户i从无人机m分到的回传速率,/>表示用户i从无人机m分到的下行带宽是/>时用户i从无人机m分到的回传速率。
如上的,其中,当用户i从无人机m分到的回传带宽是时用户i从无人机m分到的回传速率/>具体表示为:
其中PB是地面基站的发射功率,β0为参考信道功率增益,σ2是加性高斯白噪声功率谱密度,qm[n]是无人机m的平面位置,h无人机的飞行恒定高度,s0表示地面基站的二维坐标。
如上的,其中,用户i从无人机m分到的下行带宽是时用户i从无人机m分到的回传速率/>具体表示为:
其中PU是无人机的发射功率,si是地面用户i的平面位置,β0为参考信道功率增益,σ2是加性高斯白噪声功率谱密度,qm[n]是第n个时隙,无人机m的平面位置,h无人机的飞行恒定高度。
如上的,其中,内容f对无人机m的偏好为使/>
如上的,其中,初始化无人机的缓存放置后,还包括,设置最大交换次数,无人机之间、无人机与内容库之间交换缓存内容的次数达到最大交换次数后,输出无人机的缓存放置结果。
如上的,其中,在一次迭代完成后,更新任务完成时间T、无人机的缓存放置结果cmf、内容调度结果aimf[n]、回传带宽和上行带宽/>以及无人机轨迹qm[n];若任务完成时间T的值收敛至指定精度,则终止迭代,输出无人机的缓存放置结果cmf、内容调度结果aimf[n]、回传带宽/>和上行带宽/>以及无人机轨迹qm[n]。
一种多无人机网络的缓存、通信与控制系统,具体包括,信息初始化单元、缓存放置单元、内容调度单元、带宽分配单元、无人机轨迹优化单元、判断单元以及结果输出单元;信息初始化单元,用于进行初始化参数的设置;缓存放置单元,用于获取无人机的缓存放置结果;内容调度单元,用于获取内容调度结果;带宽分配单元,用于获取带宽分配结果;无人机轨迹优化单元,用于获取无人机轨迹优化结果;判断单元,用于判断是否满足最佳输出条件,若不满足最佳输出条件则再次迭代,获取无人机的缓存放置结果;结果输出单元,用于若满足最佳输出条件则输出无人机的缓存放置结果、内容调度结果、内容调度结果以及无人机轨迹优化结果。
本申请具有以下有益效果:
本申请以较小的时间开销,自动完成了对多无人机辅助缓存蜂窝网络中缓存放置、内容调度、带宽分配和飞行轨迹的联合设计,使得网络单次内容分发任务的完成时间最小化。
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,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本申请实施例提供的多无人机网络的缓存、通信与控制系统的内部结构图;
图2是根据本申请实施例提供的多无人机网络的缓存、通信与控制方法的流程图。
具体实施方式
下面结合本申请实施例中的附图,对本申请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申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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,都属于本申请保护的范围。
本发明提出一种多无人机网络的缓存、通信与控制方法及其系统。可以以较小的时间开销联合优化多无人机的缓存放置、内容调度、带宽分配和飞行轨迹,使得网络单次内容分发任务的完成时间最小化。
实施例一
如图1所示,是本申请提供的一种多无人机网络的缓存、通信与控制系统,首先,用m∈{1,2,...,M}表示无人机,用i∈{1,2,...,I}表示所有地面用户,用f∈{1,2,...,F}表示内容块,每个内容块大小是gMbits。每个无人机的缓存容量是K个内容。用cmf=1表示无人机m缓存了内容f,用cmf=0无人机m没有缓存内容f。用rif=1表示用户i请求了内容f,用rif=0表示用户i没有请求内容f。用s0表示地面基站的二维坐标。无人机的飞行高度恒定为h。一共N个时隙,在第n个时隙,无人机m的平面位置是qm[n],N个时隙无人机分别所在的位置构成无人机的轨迹。系统回传总带宽是WB,下行总带宽是WD。用户i从无人机m分到的回传带宽是用户i从无人机m分到的下行带宽是/>
当用户i从无人机m分到的回传带宽是则用户i从无人机m分到的回传速率具体表示为:
其中PB是地面基站的发射功率,β0为参考信道功率增益,σ2是加性高斯白噪声功率谱密度。
当用户i从无人机m分到的下行带宽是则用户i从无人机m分到的回传速率具体表示为:
其中PU是无人机的发射功率,si是地面用户i的平面位置。
用aimf[n]代表在时隙n,用户i从无人机m接收内容f共aimf[n]Mbits。每个时隙内,回传带宽和下行带宽给定,无人机的位置近似不变,用户i需要占用的时间分为两部分,分别是回传时间和下行时间/>具体表示为:
所以在时隙n,用户i需要占用的时间Ti[n]具体表示为:
系统对所有用户的内容传输过程同时进行,设时隙n需要的传输时间Ttr[n],有:
同时,设无人机需要的飞行时间Tfly[n],无人机以最大速度vmax飞行,且最后一个时隙已回到起始点,有:
设时隙长度为T[n],有
T[n]=max(Ttr[n],Tfly[n]).
设总的任务完成时间为T,其等于所有时隙长度的和,则任务完成时间具体表示为:
则系统最终的优化目标是任务完成时间最小化,即
基于使得任务完成时间T最小化的思想,本实施例提供的系统具体包括:信息初始化单元101、缓存放置单元102、内容调度单元103、带宽分配单元104、无人机轨迹优化单元105、判断单元106以及结果输出单元107。
具体地,信息初始化单元101用于进行初始化参数的设置。
缓存放置单元102与信息初始化单元101连接,用于获取无人机的缓存放置结果。
内容调度单元103与缓存放置单元102连接,用于获取内容调度结果。
带宽分配单元104与内容调度单元102连接,用于获取带宽分配结果。
无人机轨迹优化单元105与带宽分配单元104连接,用于获取无人机轨迹优化结果。
判断单元106分别与无人机轨迹优化单元105和缓存放置单元102连接,用于判断是否满足最佳输出条件,若不满足最佳输出条件则再次迭代,获取无人机的缓存放置结果。
结果输出单元107与判断单元106连接,用于若满足最佳输出条件则输出最佳结果。
其中上述所有单元均部署在地面基站中。采取联合设计的方式,每个时隙内的迭代过程中,依次对每个单元进行单独设计,最终输出最小任务完成时间,以及最佳缓存放置、内容调度、带宽分配和无人机轨迹等结果。
实施例二
如图2所示,是本申请提供的基于上述多无人机网络的缓存、通信与控制系统实现的一种多无人机网络的缓存、通信与控制方法,在网络流量高峰期,向网络部署多架无人机协助地面基站卸载部分流量,服务地面的用户。每个无人机都配备了缓存单元,可以提前携带一定量的内容缓存。在无人机的内容分发任务开始前,地面用户向无人机发送内容请求。如果请求的内容在无人机的缓存单元里,无人机通过下行链路直接发送给用户;否则无人机需要调用其和地面基站的回传链路,向地面用户转发相关的内容。假设每个无人机的可用下行带宽是WDHz,所有无人机使用相同的频段。系统的回传总带宽是WBHz。回传频段和下行频段不重叠。回传和下行都采用频分多址接入。
基于多无人机网络的缓存、通信与控制系统,本实施例具体包括以下步骤:
步骤S210:进行初始化参数的设置。
其中在网络内容分发任务开始前,先通过信息初始化单元对系统的初始化参数进行设计,初始化参数具体包括无人机初始化轨迹、用户的下行带宽分配、无人机的缓存放置。
具体地,根据地面用户的位置分布情况,采用圆形轨迹作为无人机的初始轨迹。所有用户平分回传带宽和下行带宽,且无人机不缓存任何内容。
步骤S220:响应于完成初始化参数的设置,获取无人机的缓存放置结果。
其中缓存放置指是指无人机选择哪个内容进行缓存。
具体地,采用多对多匹配交换算法计算无人机的缓存放置结果。
其中设无人机m对内容f的偏好是偏好/>具体表示为:
其中aimf[n]代表在时隙n,用户i从无人机m接收内容f共aimf[n]Mbits,表示当用户i从无人机m分到的回传带宽是/>时用户i从无人机m分到的回传速率,/>表示用户i从无人机m分到的下行带宽是/>时用户i从无人机m分到的回传速率。
设内容f对无人机m的偏好是使/>运用此偏好定义,使用延迟接收算法(Extend Deferred Acceptance)初始化缓存放置。
进一步地,初始化缓存放置后,还包括,设置最大交换次数。无人机之间、无人机与内容库之间交换缓存内容,使得任务完成时间减小。最后到达最大交换次数后,输出获取无人机的缓存放置结果cmf
步骤S230:响应于获取无人机的缓存放置结果,获取内容调度结果。
其中获取无人机的缓存放置结果后,进入内容调度单元,计算并输出最佳内容调度结果。
具体地,运用内点法(InteriorPoint Method)计算最优的内容调度,输出内容调度结果aimf[n]。
步骤S240:响应于输出最佳内容调度结果,获取带宽分配结果。
内容调度单元输出结果后,进入到带宽分配单元,计算并输出带宽分配结果。
具体地,将总的带宽分配问题分解为N个时隙的独立带宽分配子问题,随后运用内点法分别求解每个子问题,从而得到并输出最终带宽分配结果和/>
步骤S250:响应于完成带宽分配结果的获取,获取无人机轨迹优化结果。
其中带宽分配单元输出结果后,进入到无人机轨迹优化单元,计算并输出无人机轨迹优化结果。
其中无人机轨迹优化具体是对第n个时隙,无人机m的平面位置qm[n]进行优化,从而使得N个时隙无人机分别所在的位置均得到优化,优化后的N个时隙的无人机位置构成无人机轨迹优化结果。
在无人机轨迹优化单元中,利用凸近似(ConvexApproximation)的方法将无人机轨迹优化转化成一个凸问题,随后运用内点法求解,输出无人机轨迹优化结果qm[n]。
步骤S260:判断是否满足最佳输出条件。
其中判断系统是否满足最佳输出条件,若不满足最佳输出条件,继续进行下一次迭代。
具体地,在一次迭代完成后,上述获取的结果为更新后的任务完成时间和无人机的缓存放置结果cmf、内容调度结果aimf[n]、回传带宽和上行带宽/>无人机轨迹qm[n]。如果任务完成时间T的值收敛至一定的精度(该精度可以根据实际情况预先设定),则终止迭代,执行步骤S270。或记录到系统迭代步骤S220-250的次数大于最大允许次数,亦终止迭代;否则,根据更新后的任务完成时间和无人机的缓存放置cmf、内容调度aimf[n]、回传带宽/>和上行带宽/>无人机轨迹qm[n]进入下一次迭代过程,即利用更新后的上述参数重新执行步骤S220-250。
若满足最佳输出条件,则终止迭代,上述步骤中得到的结果为最佳结果,具体获取到了最佳无人机的缓存放置结果、最佳内容调度结果、最佳带宽分配结果、最佳无人机轨迹优化结果、执行步骤S270。
步骤S270:输出最佳结果。
终止迭代后,即得到了最小任务完成时间。将上述最小任务完成时间、最佳缓存缓存放置、最佳内容调度结果、最佳带宽分配结果和最佳无人机轨迹结果输出。
在输出得到上述结果后,地面基站将输出结果发送给所有无人机。
本申请具有以下有益效果:
本申请以较小的时间开销,自动完成了对多无人机辅助缓存蜂窝网络中缓存放置、内容调度、带宽分配和飞行轨迹的联合设计,使得网络单次内容分发任务的完成时间最小化。
虽然当前申请参考的示例被描述,其只是为了解释的目的而不是对本申请的限制,对实施方式的改变,增加和/或删除可以被做出而不脱离本申请的范围。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种多无人机网络的缓存、通信与控制方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
S1,进行初始化参数的设置;
S2,响应于完成初始化参数的设置,获取无人机的缓存放置结果;
S3,响应于获取无人机的缓存放置结果,获取内容调度结果;
S4,响应于输出最佳内容调度结果,获取内容调度结果;
S5,响应于完成带宽分配结果的获取,获取无人机轨迹优化结果;
S6,判断是否满足最佳输出条件;
若不满足最佳输出条件,则重复执行步骤S2-S5;
若满足最佳输出条件,则执行步骤S7;
S7:输出无人机的缓存放置结果、内容调度结果、内容调度结果以及无人机轨迹优化结果;
步骤S2获取无人机的缓存放置结果包括:
获取无人机m对内容f的偏好;
获取内容f对无人机m的偏好;
根据无人机m对内容f的偏好和内容f对无人机m的偏好初始化无人机的缓存放置;
无人机m对内容f的偏好是具体表示为:
其中aimf[n]代表在时隙n,用户i从无人机m接收内容f共aimf[n]Mbits,表示当用户i从无人机m分到的回传带宽是/>时用户i从无人机m分到的回传速率,/>表示用户i从无人机m分到的下行带宽是/>时用户i从无人机m分到的回传速率。
2.如权利要求1所述的多无人机网络的缓存、通信与控制方法,其特征在于,初始化参数具体包括无人机初始化轨迹、用户的下行带宽分配、无人机的缓存放置。
3.如权利要求1所述的多无人机网络的缓存、通信与控制方法,其特征在于,当用户i从无人机m分到的回传带宽是时用户i从无人机m分到的回传速率/>具体表示为:
其中PB是地面基站的发射功率,β0为参考信道功率增益,σ2是加性高斯白噪声功率谱密度,qm[n]是无人机m的平面位置,h无人机的飞行恒定高度,s0表示地面基站的二维坐标。
4.如权利要求1所述的多无人机网络的缓存、通信与控制方法,其特征在于,用户i从无人机m分到的下行带宽是时用户i从无人机m分到的回传速率/>具体表示为:
其中PU是无人机的发射功率,si是地面用户i的平面位置,β0为参考信道功率增益,σ2是加性高斯白噪声功率谱密度,qm[n]是无人机第n个时隙的轨迹,即第n个时隙无人机m的平面位置,h无人机的飞行恒定高度。
5.如权利要求1所述的多无人机网络的缓存、通信与控制方法,其特征在于,内容f对无人机m的偏好为使/>
6.如权利要求1所述的多无人机网络的缓存、通信与控制方法,其特征在于,初始化无人机的缓存放置后,还包括,设置最大交换次数,无人机之间、无人机与内容库之间交换缓存内容的次数达到最大交换次数后,输出无人机的缓存放置结果。
7.如权利要求1所述的多无人机网络的缓存、通信与控制方法,其特征在于,在一次迭代完成后,更新任务完成时间T、无人机的缓存放置结果cmf、内容调度结果aimf[n]、回传带宽和上行带宽/>以及无人机轨迹qm[n];
若任务完成时间T的值收敛至指定精度,则终止迭代,输出无人机的缓存放置结果cmf、内容调度结果aimf[n]、回传带宽和上行带宽/>以及无人机轨迹qm[n]。
8.一种多无人机网络的缓存、通信与控制系统,其特征在于,具体包括,信息初始化单元、缓存放置单元、内容调度单元、带宽分配单元、无人机轨迹优化单元、判断单元以及结果输出单元;
信息初始化单元,用于进行初始化参数的设置;
缓存放置单元,用于获取无人机的缓存放置结果;
内容调度单元,用于获取内容调度结果;
带宽分配单元,用于获取带宽分配结果;
无人机轨迹优化单元,用于获取无人机轨迹优化结果;
判断单元,用于判断是否满足最佳输出条件,若不满足最佳输出条件则再次迭代,获取无人机的缓存放置结果;
结果输出单元,用于若满足最佳输出条件则输出无人机的缓存放置结果、内容调度结果、内容调度结果以及无人机轨迹优化结果;
缓存放置单元获取无人机的缓存放置结果包括:
获取无人机m对内容f的偏好;
获取内容f对无人机m的偏好;
根据无人机m对内容f的偏好和内容f对无人机m的偏好初始化无人机的缓存放置;
无人机m对内容f的偏好是具体表示为:
其中aimf[n]代表在时隙n,用户i从无人机m接收内容f共aimf[n]Mbits,表示当用户i从无人机m分到的回传带宽是/>时用户i从无人机m分到的回传速率,/>表示用户i从无人机m分到的下行带宽是/>时用户i从无人机m分到的回传速率。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001069813A2 (en) * 2000-03-10 2001-09-20 Hughes Electronics Corporation Apparatus and method for efficient tdma bandwidth allocation for tcp/ip satellite-based networks
CN101442356A (zh) * 2007-11-20 2009-05-27 上海瑞高信息技术有限公司 移动多媒体广播卫星分发数据封装及传输速率匹配
US9866313B1 (en) * 2016-12-14 2018-01-09 T-Mobile Usa, Inc. UAV cellular communication service delivery
WO2020042120A1 (zh) * 2018-08-30 2020-03-05 北京小米移动软件有限公司 无人机飞行路径提供方法、获取方法、装置及系统
CN110996293A (zh) * 2019-11-29 2020-04-10 北京邮电大学 一种无人机的网络部署和资源分配的方法及其系统
CN111682895A (zh) * 2020-06-23 2020-09-18 南京邮电大学 一种基于缓存的无人机中继辅助车联网传输优化方法
CN114172942A (zh) * 2021-12-09 2022-03-11 中国人民解放军陆军工程大学 多无人机辅助物联网的协同任务分配与轨迹优化方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7768973B2 (en) * 2006-04-21 2010-08-03 Fujitsu Limited Proportional fair scheduler for OFDMA wireless systems with QOS constraints
US9172458B2 (en) * 2010-10-14 2015-10-27 Hughes Network Systems, Llc Method and apparatus for high symbol rate communication system with reduced overhead bandwidth
US10742309B2 (en) * 2017-06-14 2020-08-11 Higher Ground Llc Spatial router with dynamic queues
CN108684047B (zh) * 2018-07-11 2020-09-01 北京邮电大学 一种无人机承载小基站通信系统与方法
CN111447409B (zh) * 2020-03-24 2021-06-11 西北工业大学 一种无人机机载多传感器单处理器视频压缩处理方法和装置
CN111464231B (zh) * 2020-04-02 2021-06-22 北京邮电大学 一种无人机与用户协同缓存放置方法及装置
CN113163377B (zh) * 2021-04-25 2022-04-01 北京邮电大学 一种无人机网络部署和资源分配方法及其装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001069813A2 (en) * 2000-03-10 2001-09-20 Hughes Electronics Corporation Apparatus and method for efficient tdma bandwidth allocation for tcp/ip satellite-based networks
CN101442356A (zh) * 2007-11-20 2009-05-27 上海瑞高信息技术有限公司 移动多媒体广播卫星分发数据封装及传输速率匹配
US9866313B1 (en) * 2016-12-14 2018-01-09 T-Mobile Usa, Inc. UAV cellular communication service delivery
WO2020042120A1 (zh) * 2018-08-30 2020-03-05 北京小米移动软件有限公司 无人机飞行路径提供方法、获取方法、装置及系统
CN110996293A (zh) * 2019-11-29 2020-04-10 北京邮电大学 一种无人机的网络部署和资源分配的方法及其系统
CN111682895A (zh) * 2020-06-23 2020-09-18 南京邮电大学 一种基于缓存的无人机中继辅助车联网传输优化方法
CN114172942A (zh) * 2021-12-09 2022-03-11 中国人民解放军陆军工程大学 多无人机辅助物联网的协同任务分配与轨迹优化方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
面向ICN的非合作博弈优化缓存策略;郭建宇;周金和;;电讯技术(第12期) *

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