无人机辅助的移动边缘计算中的任务分配策略

摘要

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.