一种面向移动边缘计算的无人机基站部署方法
在移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中,本地设备可以将任务卸载到边缘服务器执行,以此来提高服务质量(Quality of Service,QoS).但在受灾地区或遇到紧急情况时,地面固定的基站可能会出现大面积瘫痪,为了应急通信,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)支持的移动边缘计算系统应运而生.作为新兴的应急通信手段,无人机可以携带边缘服务器,地面用户设备可以将其计算任务卸载给无人机执行,但在多用户网络中部署多个无人机基站是具有挑战性的.为此,重点研究无人机基站的战略部署问题,将该问题建模为多目标优化问题,旨在平衡无人机基站之间的工作负载,最小化地面用户和无人机基站之间的访问延迟.与单目标优化问题相比,多目标之间相互作用并且解不唯一,给模型求解带来了一定困难.为此,提出基于K-中心点(K-medoids)的帕累托边界搜索算法求解该问题,之后进一步提出利用主成分分析算法(Principal Com-ponent Analysis,PCA)从帕累托边界中寻找最合适的解作为最终的无人机基站部署策略.实验使用真实的数据集,并与其他几种基线方法进行性能比较,验证了所提解决方案的有效性.
无人机基站部署、多目标优化、K-中心点、帕累托边界、主成分分析
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TP393(计算技术、计算机技术)
北京市科技新星项目;国家自然科学基金;北京市自然科学基金
2023-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
836-842
