【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种ris增强uav辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，尤其是uav增强ris与固定ris联合辅助边缘计算卸载方法，属于边缘计算系统中gt任务卸载。
技术介绍
0、技术背景
1、随着移动通信技术的发展和智能终端的普及，各种网络服务和应用不断涌现，移动终端(ground terminal,gt)对网络服务质量、请求时延等网络性能的要求越来越高。尽管新的移动设备的中央处理单元的处理能力越来越强大，但依然无法在短时间内处理巨大、复杂的应用程序。此外，本地处理这些应用也面临另一个问题，即电池电量的快速消耗和电池自身损耗。这些问题严重影响了应用程序在用户设备上的运行效率和用户体验。
2、现有的通信网络面临着诸多挑战：网络热点区域高数据传输速率、高流量密度，保障应用的高可靠性与时延约束，网络中连接设备功耗约束与高连接密度，网络负载能力与安全性等。为了解决以上问题，业界提出了多接入边缘计算(multi-access edgecomputing,mec)和计算卸载技术。边缘计算卸载相较于云计算卸载，相对于用户终端的物理距离较小、拥有较低的通信时延，并且可以实现更大带宽的稳定通信，是移动终端或者物联网设备进行计算卸载的合适的策略。
3、得益于新材料技术的发展，电磁信号的能够通过无源器件实现相位可控的反射，而这种器件的阵列集合就是目前被人们寄予厚望的可重构智能表面(reconfigurableintelligent surface,ris)技术。
4、ris作为无源器件部署成本较低并且可
5、目前而言，在边缘计算卸载服务系统中ris应用的理论，多将ris固定在建筑物上来进行对上行链路的辅助。然而，在实际的应用场景中，gt至基站(base station,bs)无线传输的通信链路无论是否受到ris辅助，都很有可能被以建筑物为典型的障碍物阻挡并且造成不可避免的通信质量的大幅下降。
6、无人机(unmanned aerial vehicle)最近被认为是在基础设施有限或没有基础设施的无线系统中为gt提供增强覆盖或中继服务的手段。而在uav上搭载ris，就可以实现在高机动能力下通过构建新的上行链路通信，辅助边缘计算服务器为本地处理能力有限的gt提供边缘计算卸载服务，扩大卸载服务的环境使用范围。可以在固定ris的基础上引入uav载荷ris，以有效解决固定ris覆盖范围有限的问题，并进一步提高gt至bs的上行链路通信质量。但是，目前技术条件下uav也明显受到其飞行能耗的限制，无法支持长时间悬停或长距离机动。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于针对上述现有技术的缺陷和不足，提出了一种ris增强uav辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，通过建立k个gt可通过与基站bs的直达链路和固定ris与uav载荷ris联合辅助的上行链路进行任务卸载；根据gt总卸载任务量与系统加权总能耗，构造以最大化系统能量效率为目标，并联合优化如下四个子问题：gt射频功率优化、gt卸载权重优化、ris相移矩优化阵、uav飞行轨迹优化；既利用uav高机动性的特点，又利用ris能够使通信质量大幅提高且低成本低功耗的技术优势，同时利用合理的优化过程减弱固定ris覆盖范围有限与uav载荷ris飞行能耗较高的影响，平衡总边缘计算卸载量与系统能耗，实现卸载速率提高和系统能量效率最大化的目标。
2、本专利技术为解决其技术问题所采用的技术方案是：一种ris增强uav辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，所述该方法包括如下步骤：
3、步骤1：建立包括k个gt、固定ris、uav载荷ris、bs在内的系统模型，并建立复杂信道通信模型、计算卸载模型以及能耗模型；
4、步骤2：根据gt总卸载任务量与系统加权总能耗，构造以最大化系统能量效率为目标的优化问题，并将其分解为四个子问题；
5、步骤3：利用数学分析法求解gt射频功率优化问题；
6、步骤4：利用cvx工具求解gt卸载权重优化问题；
7、步骤5：利用数学分析法求解ris相移矩阵优化问题；
8、步骤6：利用连续凸近似法求解uav飞行轨迹优化问题；
9、步骤7：利用块坐标下降法，迭代更新gt射频功率、gt卸载权重、ris相移矩阵、uav飞行轨迹直至优化目标数值收敛，最终得到最大系统能量效率。
10、进一步地，所述步骤1中系统模型、复杂信道通信模型、计算卸载模型、能耗模型具体包括：
11、所述系统模型包括：gt集合uav载荷ris(risu)与固定ris(risb)的反射单元的集合uav的单次飞行总时长、也即单次边缘计算卸载服务时间t，uav飞行高度z，足够小的时隙tut＝n-1t，时隙集合uav、也即risu在第n个时隙内的坐标p[n]＝[x[n],y[n],z]t，gtk的坐标pg,k＝[xg,k,yg,k,0]t，risb的坐标为pb＝[xb,yb,zb]t，bs的坐标为pbs＝[xbs,ybs,zbs]t，uav在单个时隙内速度v[n]＝(tut)-1‖p[n]-p[n-1]‖，uav最大飞行速度值vma，uav的飞行起点ps＝[xs,ys,z]t，uav的飞行终点pe＝[xe,ye,z]t，在第n个时隙内risu服务gtk时的相移矩阵在第n个时隙内risb服务gt k时的相移矩阵其中为第n个时隙内gtk至risu中第mu个反射单元的反射角，risu的反射系数βu∈[0,1]，其中为第n个时隙内gtk至risb中第mb个反射单元的反射角，risb的反射系数βb∈[0,1]；
12、所述复杂信道通信模型包括：大尺度传播模型中接收功率参考点的近地距离d0，自由空间中距单位功率发射机d0处天线的接收功率(c0)2，第n个时隙内gtk至risu中第mu个反射单元的单射信道增益其中有在第n个时隙中gtk与risu的几何距离dgu,k[n]＝‖p[n]-pg,k[n]‖，此单射信道的路径损失指数αgu,k，此单射信道的莱斯因子δgu,k，此信道的视距(los)分量此信道的非视距(nlos)分量第n个时隙内gtk至risb中第mb个反射单元的单射信道增益其中有gtk与risb的几何距离dgb,k，此单射信道的路径损失指数αgb,k，此单射信道的莱斯因子δgb,k，此信道的los分量此信道的nlos分量第n个时隙内risu中第mu个反射单元至bs的单射信道增益其中有risu与bs的几何距离dus[n]，此单本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种RIS增强UAV辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，其特征在于：所述该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种RIS增强UAV辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，其特征在于：所述步骤1中系统模型、复杂信道通信模型、计算卸载模型、能耗模型具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种RIS增强UAV辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，其特征在于：所述步骤2中构造以最大化系统能量效率为目标的优化问题具体包括：通过联合优化GT射频功率GT卸载权重RIS相移矩阵UAV飞行轨迹最大化单次UAV飞行的计算卸载能量效率，表示为问题(P0)：
4.根据权利要求1所述的一种RIS增强UAV辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，其特征在于：所述步骤2中四个子问题具体包括：当固定GT卸载权重η、RIS相移矩阵Θ、UAV飞行轨迹p时，有第一个子问题(P1)，也即步骤3中GT射频功率优化问题：
5.根据权利要求4所述的一种RIS增强UAV辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，其特征在于：所述步骤3中利用数学分析法求解GT射频功率优化问题具体包括如下步骤
6.根据权利要求4所述的一种RIS增强UAV辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，其特征在于：所述步骤4中利用CVX工具求解GT卸载权重优化问题具体包括如下步骤：
7.根据权利要求4所述的一种RIS增强UAV辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，其特征在于：所述步骤5中利用数学分析法求解RIS相移矩阵优化问题具体包括如下步骤：
8.根据权利要求4所述的一种RIS增强UAV辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，其特征在于：所述步骤6中利用连续凸近似法求解UAV飞行轨迹优化问题具体包括如下步骤：
9.根据权利要求1所述的一种RIS增强UAV辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，其特征在于：所述步骤7中利用块坐标下降法，迭代更新GT射频功率、GT卸载权重、RIS相移矩阵、UAV飞行轨迹直至优化目标数值收敛，最终得到最大系统能量效率，具体包括如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种ris增强uav辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，其特征在于：所述该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种ris增强uav辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，其特征在于：所述步骤1中系统模型、复杂信道通信模型、计算卸载模型、能耗模型具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种ris增强uav辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，其特征在于：所述步骤2中构造以最大化系统能量效率为目标的优化问题具体包括：通过联合优化gt射频功率gt卸载权重ris相移矩阵uav飞行轨迹最大化单次uav飞行的计算卸载能量效率，表示为问题(p0)：
4.根据权利要求1所述的一种ris增强uav辅助边缘计算系统的能量效率优化方法，其特征在于：所述步骤2中四个子问题具体包括：当固定gt卸载权重η、ris相移矩阵θ、uav飞行轨迹p时，有第一个子问题(p1)，也即步骤3中gt射频功率优化问题：
5.根据权利要求4所述的一种ris增强uav辅助边缘计算系统...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄子誉，余雪勇，张浩琦，韩璐，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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