计算机应用

作者：王岱巍, 徐高潮, 李龙

单位：吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012

关键词：无人机通信,移动边缘计算,凸优化,连续凸逼近,自适应聚类

基金：国家重点研发计划项目（2017YFA0604500）；吉林省科技发展计划项目（20190201180JC，20200401076GX）；吉林省教育厅“十三五”科学研究规划项目（JJKH20191310KJ）。

在使用无人机（UAV）作为计算卸载的数据收集器对用户设备（UE）提供移动边缘计算（MEC）服务的场景下，设计了一种通过UAV实现高效的UE覆盖的无线通信策略。首先，在给定UE分布的条件下，对于UAV的飞行轨迹和通信策略，使用了连续凸逼近（SCA）的优化方法来得出一种可以使全局能量最小化的近似最优解；此外，对于UE大范围分布或任务量较大的场景，提出了一种自适应聚类算法，以将地面的UE划分成尽量少的聚类，并保证每个聚类中全部UE的卸载数据都可以在一次飞行中全部完成收集；最后，将每个聚类中UE的计算卸载数据收集任务分配给一次飞行，从而达到减少单个UAV完成任务所需的派遣次数或多UAV执行任务所需的UAV派遣数量的目的。仿真结果表明，所提方法可以生成相比K-Means算法更少的聚类数量且能快速收敛，适用于UE大范围分布下UAV辅助的计算卸载场景。

来源：2021年第10期

《计算机应用》期刊编辑部

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