【摘 要】
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随着无人机通信技术的高速发展,无人机在军事侦察、环境检测、影视航拍、灾后救援等领域得到广泛应用,但由于无人机自身续航能力受限的弊端,无人机通信的发展与普及受到严重影响。因此,本文主要针对无人机的能耗问题,对面向地面多播业务传输的无人机网络的节能方法进行深入研究,以最大限度减少无人机执行多播传输任务的能耗。主要研究内容及贡献概述如下。其一,针对无人机网络多播传输的基础场景,即单无人机将通用信息(C
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随着无人机通信技术的高速发展,无人机在军事侦察、环境检测、影视航拍、灾后救援等领域得到广泛应用,但由于无人机自身续航能力受限的弊端,无人机通信的发展与普及受到严重影响。因此,本文主要针对无人机的能耗问题,对面向地面多播业务传输的无人机网络的节能方法进行深入研究,以最大限度减少无人机执行多播传输任务的能耗。主要研究内容及贡献概述如下。其一,针对无人机网络多播传输的基础场景,即单无人机将通用信息(C ommon Information,CI)文件多播传输给所有地面终端(Ground Terminals,GTs),本文提出一种机器学习赋能的联合多播分组和无人机轨迹优化框架。首先假定GTs分组确定,提出一种中心可调节的旅行销售商问题(Centroid-Adjustable Traveling Salesman Problem,CA-TSP)启发的迭代优化算法对无人机飞行轨迹进行设计。然后提出基于压缩特征回归和聚类的机器学习算法(Compressed-Feature Regression and Clustering Machine Learning,C2ML),将GTs位置分布压缩成一维轮廓系数,训练支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型,预测GTs最优分组数目,并指导K-means聚类算法进行多播组划分。最后将线下C2ML多播分组模块和线上CA-TSP轨迹优化模块整合。仿真结果表明,所提方案相比对比方案有24.7%的性能提升,能够显著减少无人机执行任务总能耗。其二,针对无人机网络多播传输的一般场景,即利用无人机网络为大范围GTs传输CI文件,同时考虑GTs的移动性模型,本文提出一种机器学习赋能的联合多播分组和无人机网络调度优化框架。首先假定GTs分组确定,将优化问题转化为最小圆覆盖问题和多车辆调度问题,提出无人机网络调度优化算法来确定无人机飞行轨迹,同时针对GTs移动问题,利用高斯过程(Gaussian Process,GP)预测GTs位置并实时调整无人机位置。然后同样利用C2ML模块预测GTs最优分组数目,并指导K-means聚类算法进行多播组划分。最后将线下C2ML多播分组模块和线上无人机网络调度模块进行整合。仿真结果显示,所提方案获得进一步的性能提升,相比对比方案有33%以上的性能优势,能够大幅降低无人机网络执行任务的总能耗。
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