【摘 要】
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精准农业、军事侦察与饱和攻击等无人机集群的典型应用迫切需要集群自主能力的提升,不依赖集中控制的无人机自组网成为自主集群的主要技术途径。随着集群自组网规模的扩大,如何对无人机自组网进行分层组织管理成为关键。本文从组网体系架构出发,引出分簇这一典型网络分层架构在无人机自组网背景下的研究思路。以此为指引,针对无人机自组网分簇方法与分簇后如何为各类网络应用提供边缘计算服务展开研究。最后,讨论了可以对分簇架
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目《大规模无人机集群智能自组网理论与技术研究》; 国家自然科学基金国家重大科研仪器研制项目《无人机频谱认知仪器研制》
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精准农业、军事侦察与饱和攻击等无人机集群的典型应用迫切需要集群自主能力的提升,不依赖集中控制的无人机自组网成为自主集群的主要技术途径。随着集群自组网规模的扩大,如何对无人机自组网进行分层组织管理成为关键。本文从组网体系架构出发,引出分簇这一典型网络分层架构在无人机自组网背景下的研究思路。以此为指引,针对无人机自组网分簇方法与分簇后如何为各类网络应用提供边缘计算服务展开研究。最后,讨论了可以对分簇架构与方法进行验证的无人机自组网仿真系统的设计与实现。本论文的主要工作如下:（1）针对区域覆盖任务下的如何对无人机自组网进行分簇的问题,首先,对多跳传输时延进行建模,并定义了覆盖效率。接着,建立了在探测无人机与移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）无人机传输时延约束下,联合优化分簇和相对位置以满足最大覆盖效率的问题模型。进而提出了一种基于交替优化的高覆盖效率分簇算法。最后,分析了所提算法的复杂度与收敛性,并通过仿真实验进行了验证。在满足时延约束条件下,所提算法与其他算法相比,在覆盖效率性能上分别提高了5.61%、15.88%和438.42%;在平均时延性能上,所提算法与其他算法相比,分别提升了42.5%和69%。（2）针对无人机自组网分簇后如何为各类网络应用提供边缘计算服务的问题,首先,建立了计算任务调度模型和用户无人机能耗模型。其次,提出了一种基于块坐标下降法的资源分配、用户关联和MEC无人机航迹联合优化算法。为了解决问题的非凸性,引入一个连续松弛变量,并采用连续凸逼近（Successive Convex Approximation,SCA）方法将问题转换为凸优化问题进行求解。最后,通过仿真实验对所提算法的性能进行了验证,所提算法与其他算法相比,随用户无人机工作负载CPU周期的变化,用户无人机总能耗平均分别降低了71.90%、27.38%和29.82%;随MEC无人机可接入最大簇头数的变化,用户无人机总体能耗平均分别降低了78.91%、39.76%和47.97%。（3）针对分簇架构与方法如何通过网络仿真系统进行验证的问题,首先,提出了仿真系统的总体架构设计方案。接着,设计了网络仿真模块与无人机自组网分簇模块的接口。其次,针对EXata所缺乏的功能,对软件进行了改造,使该仿真系统新增加了动态子网划分、动态换频和实时控制节点移动的功能。最后,对所设计的系统进行功能与网络性能的仿真验证。
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