【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于移动通信，具体涉及一种智能反射面辅助的无人机边缘计算系统资源控制方法。
技术介绍
1、近来，各种物联网设备(智能手机、可穿戴式设备、智能家电等)兴起导致网络拥塞不断加剧、计算需求愈发强大。然而，传统无线网络容量和频谱资源有限，不能有效处理应对这些难题。在此背景下，移动边缘计算(mobile edge computing，mec)作为一种具有发展潜力的技术，能够帮助终端设备在网络边缘进行数据处理和计算，从而使上述问题得到解决。然而，传统的移动边缘计算服务器位置部署固定，这导致其覆盖范围有限并且在荒野地区和紧急情况下缺乏部署灵活性。幸运的是，无人机(unmanned aerial vehicle，uav)通信技术近年来取得了很大进步，目前已经非常成熟。凭借无人飞行器的高机动性和灵活性，这一挑战可以得到有效解决。
2、随着物联网应用场景的不断拓展，无人机辅助的移动边缘计算系统近年来受到学业界越来越多的研究关注。然而，无人机动边缘计算网络仍然面临着许多挑战，如：信道衰落严重和频谱利用率不够。幸运的是，智能反射面(intelligent reflective surfaces，irs)和非正交多址(non-orthogonal multiple access，noma)技术的出现，使得这些挑战得以有效解决。通过部署智能反射面，可以增强无人机发射信号强度，极大地减少信道衰落对计算任务执行的影响。通过应用非正交多址技术，可以探索无人机与部署在地面接入点(access points，aps)的移动边缘计算服务器之间的信
3、尽管通过无人机的辅助设计，可以进一步增强传统移动边缘计算系统的灵活性和计算能力，然而，目前不管学术界还是工业界，很少在无人机辅助的移动边缘计算场景中考虑同时应用智能反射面和非正交多址技术，而对于智能反射面辅助的无人机移动边缘计算网络中的计算、通信、控制方法更是鲜有工作提及。但在实际情况中，采用非正交多址技术的智能反射面辅助的无人机移动边缘计算系统更具一般性，也更符合物联网应用场景需求。尽管如此，如何实现智能反射面辅助的无人机移动边缘计算网络的相移、计算、通信、解码与控制方法，尤其是其中的非正交多址解码顺序与无人机轨迹优化，依然是亟待解决的关键问题。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种智能反射面辅助的无人机边缘计算系统资源控制方法。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
2、一种智能反射面辅助的无人机边缘计算系统资源控制方法包括：
3、s100，根据目标区域内的单个无人机、单个irs和地面接入点的分布情况设计系统参数，并对其进行初始化得到初始化系统参数；
4、s200，利用初始化系统参数构建求解反射相移的初始第一优化问题，并将其从非凸形式转换为凸形式，求解凸形式的第一优化问题得到单个irs的反射相移；
5、s300，利用单个irs的反射相移构建求解无人机计算和通信资源的初始第二优化问题，并将其从非凸形式转换为凸形式，求解凸形式的第二优化问题得到无人机的计算和通信资源；
6、s400，利用无人机的计算和通信资源构建初始第三优化问题，并将其从非凸形式转换为凸形式，求解凸形式的第三优化问题得到无人机的noma的解码顺序和轨迹规划结果；
7、s500，根据所述noma的解码顺序和轨迹规划结果确定是否达到循环截至条件，若否，则重复s200-s400的过程直至循环截至条件，得到最佳的反射相移、最佳的计算和通信资源、最佳的解码顺序和最佳的轨迹规划结果。
8、1、本专利技术针对智能反射面辅助的无人机移动边缘计算网络进行研究，打破了传统无人机辅助边缘计算的效率低、信道衰落严重等缺陷，达到了智能反射面相移控制、无人机计算和通信资源分配以及非正交多址解码顺序和无人机轨迹规划的目的，提出了完整的相移、计算资源、通信、解码和飞行控制的联合设计思路。
9、2、本专利技术通过调整智能反射面相移可以加强信号强度，使得系统的计算容量进一步增大；能让系统在考虑无人机机载能量的情况下，对无人机的计算和通信资源进行最优分配；应用非正交多址技术大大提高了频谱利用率，以便于更好地满足物联网场景下无人机对计算支持的需求，可以实现系统计算容量最大的设计目标；
10、3、本专利技术可以通过合理设置无人机机载能量的大小，让无人机以尽可能小的能耗实现最大的系统计算容量。
11、以下将结合附图及实施例对本专利技术做进一步详细说明。
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1.一种智能反射面辅助的无人机边缘计算系统资源控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智能反射面辅助的无人机边缘计算系统资源控制方法，其特征在于，所述初始化系统参数包括：所述初始化系统参数包括：IRS的反射相移矩阵、无人机的发射功率、无人机的能耗、无人机的计算频率、接入点的接收任务的比特、无人机轨迹和解码顺序满足的约束关系。
3.根据权利要求2所述的智能反射面辅助的无人机边缘计算系统资源控制方法，其特征在于，S100包括：
4.根据权利要求3所述的智能反射面辅助的无人机边缘计算系统资源控制方法，其特征在于，S200包括：
5.根据权利要求4所述的智能反射面辅助的无人机边缘计算系统资源控制方法，其特征在于，S300包括：
6.根据权利要求5所述的智能反射面辅助的无人机边缘计算系统资源控制方法，其特征在于，S400包括：
7.根据权利要求1所述的智能反射面辅助的无人机边缘计算系统资源控制方法，其特征在于，所述输出条件为预设收敛精度或最大迭代次数。
【技术特征摘要】
1.一种智能反射面辅助的无人机边缘计算系统资源控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智能反射面辅助的无人机边缘计算系统资源控制方法，其特征在于，所述初始化系统参数包括：所述初始化系统参数包括：irs的反射相移矩阵、无人机的发射功率、无人机的能耗、无人机的计算频率、接入点的接收任务的比特、无人机轨迹和解码顺序满足的约束关系。
3.根据权利要求2所述的智能反射面辅助的无人机边缘计算系统资源控制方法，其特征在于，s100包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：徐瑜，陶良伟，杨鼎成，吴法辉，张天魁，
申请(专利权)人：南昌大学，
类型：发明
国别省市：
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