【摘 要】
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随着物联网的发展以及通信技术的更新,各种物联网应用出现在人们的日常生活当中。然而多数物联网设备的计算资源和电量存储十分有限,使物联网的发展受阻。因此,移动边缘计算应运而生,但是移动边缘计算也存在过于依赖地面基站的缺陷。在这种情况下,将灵活的无人机引入移动边缘计算中就具有重要的意义。然而,在无人机辅助移动边缘计算的研究领域中也存在一些尚未解决的问题。在多数无人机辅助移动边缘计算的研究中,大部分研究未
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随着物联网的发展以及通信技术的更新,各种物联网应用出现在人们的日常生活当中。然而多数物联网设备的计算资源和电量存储十分有限,使物联网的发展受阻。因此,移动边缘计算应运而生,但是移动边缘计算也存在过于依赖地面基站的缺陷。在这种情况下,将灵活的无人机引入移动边缘计算中就具有重要的意义。然而,在无人机辅助移动边缘计算的研究领域中也存在一些尚未解决的问题。在多数无人机辅助移动边缘计算的研究中,大部分研究未考虑无人机之间的协作以及短时间内多个用户向无人机卸载任务时可能导致的传输排队问题。同时,在部分场景中存在一些拥有较大计算资源且可以为其他人提供服务的用户,如何有效地利用这些用户的计算资源也是一个值得研究的问题。因此,本文针对上述这些问题,展开以下两方面的研究:（1）针对无人机协作和传输排队问题,本文提出了一个基于非正交多址的多无人机协同的移动边缘计算网络模型。首先,在多无人机辅助移动边缘计算的网络模型中,使无人机之间可以相互传输任务来解决无人机负载不均的问题,使用非正交多址技术来解决传输排队问题。在考虑时延能耗约束的条件下,以最小化系统整体能耗为目标,构建了一个卸载策略优化问题。为了解决此优化问题,本文提出了一个基于深度Q网络的任务卸载策略算法。仿真结果表明,所提出的方案以及任务卸载决策能够有效地降低系统整体能耗。（2）在部分用户拥有较大计算资源的场景里,如何合理利用用户的闲置计算资源问题,也是一个值得研究的问题。因此在本文的第二部分工作中,引入D2D通信技术到多无人机协同移动边缘计算模型中,以使用户可以相互传输任务,提高用户的计算资源利用率。同时,考虑到第一部分中未对无人机部署位置进行优化,在满足时延与能耗约束的前提下,提出了一个联合优化卸载策略和无人机部署位置的优化问题。为了实现系统整体能耗最小化目标,本文提出了一个基于深度双Q网络和差分进化的迭代算法来求解该优化问题。仿真结果表明,所提方案能够有效地增加用户的闲置资源利用率,并降低系统的整体能耗。
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