【摘 要】
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随着移动通信技术的不断发展,边缘计算技术开始逐渐应用于一些特殊的业务场景,例如灾害地区救援和森林火灾预警。这些应用场景对任务处理的时延具有一定要求,需要足够的网络连接和计算资源,由于地面网络基础设施缺乏,传统的边缘计算方案已经不能完全满足用户的需求。无人机因其灵活性和高机动性,已经在商业、农业和防灾救灾等领域得到了普及。因此,研究人员提出了通过无人机和地面基站搭建的空地网络环境,为地面移动终端提供
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随着移动通信技术的不断发展,边缘计算技术开始逐渐应用于一些特殊的业务场景,例如灾害地区救援和森林火灾预警。这些应用场景对任务处理的时延具有一定要求,需要足够的网络连接和计算资源,由于地面网络基础设施缺乏,传统的边缘计算方案已经不能完全满足用户的需求。无人机因其灵活性和高机动性,已经在商业、农业和防灾救灾等领域得到了普及。因此,研究人员提出了通过无人机和地面基站搭建的空地网络环境,为地面移动终端提供边缘计算服务的技术方向。本文研究了空地网络环境下边缘计算系统关键技术,主要研究内容如下:（1）针对场景中多无人机对地服务覆盖问题,在现有的无人机覆盖路径规划算法研究基础上,通过对边缘计算业务特点的分析,提出了面向边缘计算服务覆盖的多无人机路径规划算法,算法根据无人机资源、用户分布和服务等级的变化,基于图论将目标区域划分为多个子区域,并动态规划覆盖子区域的哈密尔顿路径,降低重复覆盖面积,优化整体服务时间。与选取的主流无人机覆盖路径规划算法进行对比实验,结果表明所提算法在用户最大等待时间和覆盖时间上都优于选用的算法。（2）针对场景中任务计算卸载优化问题,首先设计基于渗透计算的边缘计算模型,整合不同架构节点的资源,搭建统一的计算环境,然后提出基于深度强化学习的空地网络环境边缘计算任务卸载算法,通过马尔可夫决策过程和深度神经网络实现任务卸载调度,并将任务完成时间和无人机能耗作用于奖励函数。采用双对抗DQN网络学习最优卸载策略,设计中心式学习分布式执行的训练框架解决场景中多节点训练的问题,有效降低模型训练过程中的高估误差。最后扩展Edge Cloud Sim仿真平台,将多种基准卸载算法进行对比实验分析,所提算法在任务时延和能耗指标上表现出更优秀的性能。（3）搭建基于Docker和Kubernetes的空地网络环境边缘计算仿真平台AGNEdge Sim,根据本文提出的计算模型设计平台的架构,并对所提覆盖和任务卸载算法进行测试,验证了理论方法在实际应用中的可实施性和平台工作原理的正确性。本文从无人机对地服务覆盖和任务计算卸载优化问题的研究,到最后的仿真平台设计与实现,完整的技术链对该方向的研究有着积极的推动作用。
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