【摘 要】
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随着物联网（Internet of Things,Io T）的快速发展,终端设备正面临大量计算密集型任务的冲击,但受限于其计算能力与电池寿命,可能无法对任务请求及时进行响应。移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）和无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）已被广泛用于向地面物联网系统提供增强覆盖与计算服务,终端设备可以将计算任务卸载至无人机上的ME
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随着物联网（Internet of Things,Io T）的快速发展,终端设备正面临大量计算密集型任务的冲击,但受限于其计算能力与电池寿命,可能无法对任务请求及时进行响应。移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）和无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）已被广泛用于向地面物联网系统提供增强覆盖与计算服务,终端设备可以将计算任务卸载至无人机上的MEC服务器,获取高质量低时延的服务,然而单个无人机难以满足海量终端设备的计算需求。基于传统边缘计算架构的不足,本文结合物联网数据的实际处理需求,提出了多无人机协同的三层物联网数据处理架构,同时设计了多无人机协同卸载策略。所提架构在有蜂窝网络覆盖（集中式）和无蜂窝网络覆盖（分布式）两种场景下都能为终端设备提供充足的计算卸载服务。本文的主要研究内容及贡献如下:1、面向集中式的场景,本文首先构建了任务完成时延最小化的优化问题,随后利用基于李雅普诺夫优化的在线协同算法对无人机的能耗约束进行解耦,并应用提出的集中式多无人机协同卸载算法获取无人机与云服务器之间的最佳协同卸载策略,最后通过严格的数学分析验证了李雅普诺夫优化算法的性能;2、面向分布式的场景,本文首先构建了多无人机非合作博弈模型,并运用最佳响应算法获得单个无人机的卸载策略,随后基于提出的分布式多无人机协同卸载算法求解博弈过程中的纳什均衡,进而得到多无人机之间的协同卸载策略组合;3、分别在两种场景下对所提算法进行了多维度的仿真和对比,同时研究了李雅普诺夫控制参数、终端设备的任务到达率对算法性能的影响。仿真结果表明,所提算法相较于其他基准算法而言可以获得更低的任务完成时延。
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