【摘 要】
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随着智能移动设备越来越多的出现在我们的日常生活,物联网对计算资源的需求不断增加,计算资源受限成为物联网所面临的新挑战。移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）的兴起很好的解决了计算问题,但是结合了MEC技术的物联网仍然存在一些问题,比如固定部署的边缘服务器在处理任务时不够灵活、边缘服务器的成本昂贵等。于是无人机辅助移动边缘计算系统被提出,利用无人机的高机动性和灵活性,提供
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随着智能移动设备越来越多的出现在我们的日常生活,物联网对计算资源的需求不断增加,计算资源受限成为物联网所面临的新挑战。移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）的兴起很好的解决了计算问题,但是结合了MEC技术的物联网仍然存在一些问题,比如固定部署的边缘服务器在处理任务时不够灵活、边缘服务器的成本昂贵等。于是无人机辅助移动边缘计算系统被提出,利用无人机的高机动性和灵活性,提供灵活的边缘计算服务。为了充分发挥无人机辅助MEC的优势,仍有一些问题需要我们解决,比如资源分配、无人机轨迹规划和无人机能耗等。因此,在无人机辅助MEC场景下,研究任务卸载策略和无人机轨迹规划具有重要意义。综上所述,本文主要对以下两种问题进行研究。第一,研究了无人机辅助移动边缘计算系统中无人机能效最大化问题。首先对系统场景进行的定义和说明,根据无人机通讯特性、飞行特性和移动边缘计算的相关技术特点,对数学模型进行构建,并且对无人机各部分的能耗进行了定义和阐述说明。然后,在尽可能满足用户任务时延要求和较好任务完成率的情况下,提出了无人机能效最大化问题。尝试提出了任务卸载策略算法和基于最短距离算法的无人机在线调度算法求解优化问题。仿真结果表明所提算法能合理的作出任务卸载决策和规划无人机轨迹,有效提高无人机能效。第二,研究了无人机辅助移动边缘计算系统中任务时延最小化问题。首先对系统场景进行的定义和说明,根据无人机通讯特性、飞行特性和移动边缘计算的相关技术特点,对数学模型进行构建,并且对任务各部分时延进行定义和阐述说明。然后在满足服务设备计算需求的前提下,提出了任务完成时延最小化问题。提出了任务卸载策略算法和基于最短时延的无人机服务调度算法求解优化问题。仿真结果表明所提算法能合理的作出任务卸载决策和规划无人机轨迹,有效降低任务时延。综上所述,本文主要研究了无人辅助移动边缘计算场景下调度优化问题。根据不同的优化指标提出了相应的优化调度算法。仿真实验表明了所提出算法的有效性。
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