一种无人机协助的非线性能量收集MEC系统的资源分配方法技术方案

本发明专利技术涉及一种无人机协助的非线性能量收集MEC系统的资源分配方法。首先构建非线性能量收集MEC系统的网络结构；然后计算远近用户和无人机收集的能量、获取远近用户本地计算完成的数据量及本地计算耗能、计算远近用户卸载给基站或无人机MEC服务器的数据量及卸载耗能、获取远近用户总计算完成的数据量和计算无人机总耗能；最后构建计算资源、发射功率、能量消耗和无人机速度的预设约束，根据预设约束构建系统计算完成的数据量最大化的优化模型并采用差分进化算法进行求解，得到最佳资源分配结果，并得到系统计算完成的数据量值。本发明专利技术在保证用户能量需求和计算服务需求下，缓解系统中出现的双远近问题，实现系统计算完成数据量最大化。量最大化。量最大化。

【技术实现步骤摘要】
一种无人机协助的非线性能量收集MEC系统的资源分配方法


[0001]本专利技术属于无线通信技术和移动边缘计算领域，具体涉及一种无人机协助的非线性能量收集MEC系统的资源分配方法。

技术介绍

[0002]随着无线通信技术的迅速发展和许多新应用的出现，便携式无线设备应用越来越普及，它们的供电方式以电池为主，当电池电量耗尽时，需要重新充电。并且，它们的本地计算能力也有限，在终端上运行计算要求较高的应用程序将会受到很大限制。
[0003]射频能量收集是一种将接收到的射频信号转换成电能的技术，以其新型绿色的供电方式为用户设备提供持续稳定的能量。移动边缘计算可以将用户设备的计算任务卸载给计算能力更强的边缘服务器，能够有效缓解用户设备的计算压力，减少用户设备的能量消耗。因此，为了减少用户设备的能量消耗和缓解它们的计算压力，从而提升系统性能，研究结合MEC的能量收集系统的资源分配问题具有重要意义。
[0004]然而，现有大多数研究没有考虑能量收集MEC系统中出现的双远近问题(双远近问题指的距离基站较远的用户从基站收集的能量较少却需要以更大的发射功率将自己的计算任务卸载给基站的MEC服务器)。因此，如何缓解系统中出现的双远近问题，保证用户之间的公平性，是亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种无人机协助的非线性能量收集MEC系统的资源分配方法，以解决系统中出现的双远近问题。通过对远近用户的本地计算资源、发射功率和无人机的飞行轨迹进行联合优化以实现系统计算完成的数据量最大化。
[0006]为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种无人机协助的非线性能量收集MEC系统的资源分配方法，包括如下步骤：
[0007]S1、建模非线性能量收集MEC系统的网络结构；
[0008]S2、建模远近用户从基站或无人机收集的总能量和无人机从基站收集的能量；
[0009]S3、建模远近用户本地计算完成的数据量和本地计算耗能；
[0010]S4、建模远近用户卸载给基站或无人机MEC服务器计算完成的数据量和卸载耗能；
[0011]S5、建模远近用户总计算完成的数据量；
[0012]S6、建模无人机为远距离用户供电、执行远距离用户卸载的计算任务和飞行能量消耗总和；
[0013]S7、建模远近用户计算资源、发射功率、能量消耗和无人机速度的预设约束；
[0014]S8、建模系统计算完成的数据量最大化的优化模型；
[0015]S9、采用差分进化算法，求解系统计算完成的数据量最大化优化模型，得到计算资源、发射功率和无人机轨迹的最佳分配结果，并将最佳分配结果代入系统计算完成的数据量最大化函数得到系统计算完成的数据量值。
[0016]在本专利技术一实施例中，所述步骤S1具体实现如下：
[0017]步骤S11、构建非线性能量收集MEC系统，包括一个携带MEC服务器的基站、一个携带 MEC服务器的无人机、I个近距离用户设备和J个远距离用户设备；
[0018]步骤S12、基站为所有用户提供能量，但只为近距离用户提供MEC服务，无人机为远距离用户提供能量和MEC服务；设i(i＝1,2,
…
,I)表示近距离用户集，j(j＝1,2,
…
,J)表示远距离用户集；整个任务执行时间为T，将时间T等分为N个时隙，T＝Nτ，τ是每个时隙的长度， n(n＝1,2,
…
,N)表示时隙集；采用时分多址协议，近距离用户i在第n个时隙卸载的时间为 t
i
[n]τ，远距离用户j在第n个时隙卸载的时间为基站坐标为(x
B
,y
B
,0)，近距离用户i的坐标为(x
i
,y
i
,0)，远距离用户j的坐标为无人机的高度是固定的为H，无人机在第个时隙的坐标为u[n]＝(x
U
[n],y
U
[n],H)；基站和近距离用户i的距离为基站和远距离用户j的距离为第n个时隙无人机和远距离用户j的距离为第n个时隙基站和无人机的距离为
[0019]在本专利技术一实施例中，所述步骤S2具体实现如下：
[0020]用户和无人机采用非线性能量收集模式进行能量收集；近距离用户i在第n个时隙从基站收集的总能量为：其中是用户i从基站实际收集到的功率，具体表达式为式子中的是一个常数，确保能量收集电路的零输入零输出响应，参数s
i
和z
i
是跟详细电路有关的两个常数，参数M
i
表示能量收集电路达到饱和时的最大接收功率，是用户i射频接收功率的传统逻辑函数，具体表达式为由Friis公式可得其中和分别为基站的发射功率和发射天线增益，是用户i的接收天线增益，c是电磁波传播速度，f
B
是基站的发射频率；
[0021]同理可得，在n个时隙内远距离用户j从基站和无人机收集的总能量为其中表示用户j从基站实际收集的功率，表示用户j在第n个时隙从无人机实际收集的功率；无人机在n个时隙内从基站收集到的能量为其中表示在第n个时隙无人机从基站实际收集的功率。
[0022]在本专利技术一实施例中，所述步骤S3具体实现如下：
[0023]根据下式，计算近距离用户i在n个时隙内本地计算完成的数据量
[0024][0025]其中，f
iloc
[n]为近距离用户i在第n个时隙的本地计算资源，C
i
为近距离用户i计算每比特数据需要的CPU周期数；近距离用户i在n个时隙内本地计算消耗的能量为其中，κ
i
为用户i处理器芯片的有效电容系数；
[0026]根据下式，计算远距离用户j在n个时隙内本地计算完成的数据量
[0027][0028]其中，为远距离用户j在第n个时隙的本地计算资源，为远距离用户j计算每比特数据需要的CPU周期数；远距离用户j在n个时隙内本地计算消耗的能量为其中，为用户j处理器芯片的有效电容系数。
[0029]在本专利技术一实施例中，所述步骤S4具体实现如下：
[0030]根据下式，计算近距离用户i在第n个时隙卸载给基站的数据量
[0031][0032]其中：h
B,i
为基站和近距离用户i之间的信道增益，P
iTr
[n]为用户i在第n个时隙的发射功率，B是基站和近距离用户之间的信道带宽；为基站处的噪声功率；近距离用户i在n个时隙内卸载消耗的能量为
[0033]根据下式，计算远距离用户j在第n个时隙卸载给无人机的数据量
[0034][0035]其中，h
U,j
[n]为无人机和远距离用户j在第n个时隙的信道增益，为用户j在第n个时隙的发射功率，是远距离用户和无人机之间的信道带宽；为无人机处的噪声功率。远距离用户j在n个时隙内卸载消耗的能量为
[0036]在本专利技术一实施例中，所述步骤S5具体实现如下：
[0本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机协助的非线性能量收集MEC系统的资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建模非线性能量收集MEC系统的网络结构；S2、建模远近用户从基站或无人机收集的总能量和无人机从基站收集的能量；S3、建模远近用户本地计算完成的数据量和本地计算耗能；S4、建模远近用户卸载给基站或无人机MEC服务器计算完成的数据量和卸载耗能；S5、建模远近用户总计算完成的数据量；S6、建模无人机为远距离用户供电、执行远距离用户卸载的计算任务和飞行能量消耗总和；S7、建模远近用户计算资源、发射功率、能量消耗和无人机速度的预设约束；S8、建模系统计算完成的数据量最大化的优化模型；S9、采用差分进化算法，求解系统计算完成的数据量最大化优化模型，得到计算资源、发射功率和无人机轨迹的最佳分配结果，并将最佳分配结果代入系统计算完成的数据量最大化函数得到系统计算完成的数据量值。2.根据权利要求1所述的一种无人机协助的非线性能量收集MEC系统的资源分配方法，其特征在于，所述步骤S1具体实现如下：步骤S11、构建非线性能量收集MEC系统，包括一个携带MEC服务器的基站、一个携带MEC服务器的无人机、I个近距离用户设备和J个远距离用户设备；步骤S12、基站为所有用户提供能量，但只为近距离用户提供MEC服务，无人机为远距离用户提供能量和MEC服务；设i(i＝1,2,
…
,I)表示近距离用户集，j(j＝1,2,
…
,J)表示远距离用户集；整个任务执行时间为T，将时间T等分为N个时隙，T＝Nτ，τ是每个时隙的长度，n(n＝1,2,
…
,N)表示时隙集；采用时分多址协议，近距离用户i在第n个时隙卸载的时间为t
i
[n]τ，远距离用户j在第n个时隙卸载的时间为基站坐标为(x
B
,y
B
,0)，近距离用户i的坐标为(x
i
,y
i
,0)，远距离用户j的坐标为无人机的高度是固定的为H，无人机在第个时隙的坐标为u[n]＝(x
U
[n],y
U
[n],H)；基站和近距离用户i的距离为基站和远距离用户j的距离为第n个时隙无人机和远距离用户j的距离为第n个时隙基站和无人机的距离为3.根据权利要求2所述的一种无人机协助的非线性能量收集MEC系统的资源分配方法，其特征在于，所述步骤S2具体实现如下：用户和无人机采用非线性能量收集模式进行能量收集；近距离用户i在第n个时隙从基站收集的总能量为：其中是用户i从基站实际收集到的功率，具体表达式为式子中的是一个常数，确保能量收集电路的零输入零输出响应，参数s
i
和z
i
是跟详细电路有关的两个常数，参数M
i
表示能量收集电路达到饱
和时的最大接收功率，是用户i射频接收功率的传统逻辑函数，具体表达式为由Friis公式可得其中和分别为基站的发射功率和发射天线增益，是用户i的接收天线增益，c是电磁波传播速度，f
B
是基站的发射频率；同理可得，在n个时隙内远距离用户j从基站和无人机收集的总能量为其中表示用户j从基站实际收集的功率，表示用户j在第n个时隙从无人机实际收集的功率；无人机在n个时隙内从基站收集到的能量为其中表示在第n个时隙无人机从基站实际收集的功率。4.根据权利要求3所述的一种无人机协助的非线性能量收集MEC系统的资源分配方法，其特征在于，所述步骤S3具体实现如下：根据下式，计算近距离用户i在n个时隙内本地计算完成的数据量其中，f
iloc
[n]为近距离用户i在第n个时隙的本地计算资源，C
i
为近距离用户i计算每比特数据需要的CPU周期数；近距离用户i在n个时隙内本地计算消耗的能量为其中，κ
i
为用户i处理器芯片的有效电容系数；根据下式，计算远距离用户j在n个时隙内本地计算完成的数据量其中，为远距离用户j在第n个时隙的本地计算资源，为远距离用户j计算每比特数据需要的CPU周期数；远距离用户j在n个时隙内本地计算消耗的能量为其中，为用户j处理器芯片的有效电容系数。5.根据权利要求4所述的一种无人机协助的非线性能量收集MEC系统的资源分配方法，其特征在于，所述步骤S4具体实现如下：根据下式，计算近距离用户i在第n个时隙卸载给基站的数据量其中：h
B,i
为基站和近距离用户i之间的信道增益，P
iTr
...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宜升，贺喜梅，徐志红，陈勇，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：