随着材料学、控制学以及通信等无人机相关学科的发展,无人机(UnmannedAerialVehicle,UAV)技术逐渐成熟,已被广泛应用于航拍、物流配送、农业环保、通信以及应急救援等应用场景,为人类日常生活带来诸多便利。特别是随着第五代移动通信技术(5thGenerationMobileNetworks,5G)的商用,入网用户数目激增、业务流量暴涨以及多样化新型网络应用产生,传统的地面网络通信设施由于其部署时间周期长、建设运维成本高、受地理环境影响大、灵活性差等问题,难以保障地面终端设备的通信需求。而无人机由于其移动灵活、易部署以及成本低等优势,通过挂载通信服务设备,飞向指定地区提供按需、灵活、可靠的通信服务,有效弥补了现有网络设施的不足,使得基于无人机的通信已成为近几年来学术界与工业界研究的热点。然而,由于无人机有限的尺寸与负载,以及电池工艺技术的瓶颈,导致无人机电池容量以及续航时间有限,而有限的续航时间严重影响了基于无人机的通信网络服务质量。因此,如何在无人机续航时间有限的情况下,设计基于无人机的高能效通信策略,实现基于无人机的高能效动态网络部署、高能效网络连接建立与高能效网络服务提供,满足地面终端用户的网络服务需求,提升基于无人机的通信网络传输效率、接入效率与计算效率,已经成为亟待解决的关键问题。针对以上问题,本文从基于无人机的通信网络位置部署、网络连接建立以及网络业务提供三个方面针对网络传输效率、接入效率与计算效率来展开详细的高能效策略研究。首先,综合考虑地面用户通信需求,进行无人机动态位置部署,降低无人机能耗,保障网络传输效率;其次,面向海量地面终端与多样化的服务需求,通过差异化预退避接入方案,降低设备接入能耗,提升网络接入效率;最后,聚焦计算卸载服务功耗,优化无人机轨迹与计算卸载配比,增强计算效率。围绕以上三个方面,本文的主要研究内容与创新点如下:1.基于无人机的高能效网络动态部署策略研究为了提供基于无人机的高能效通信网络服务,首先需要确定如何将无人机部署在合适位置为地面用户提供按需的通信服务,保障传输效率。不同于现有研究中针对无人机可覆盖用户数以及面积的研究,本文提出了面向地面用户能效的网络部署,并首次针对多无人机网络动态变化场景,如某无人机由于故障或电量耗尽离开,提出基于无人机的高能效网络动态部署策略。首先,通过考虑地面用户传输与功耗需求,建立面向用户能效的多无人机部署模型,并提出基于连续凸逼近(SuccessiveConvexApproximation,SCA)的迭代算法求解无人机最优部署位置、地面用户的发射功率以及与无人机通信情况;其次,创造性地引入由于无人机数目变动引起的网络变化场景,在保障地面用户通信质量的前提下,通过规划无人机轨迹以及地面用户与无人机通信情况,最小化无人机能耗,并提出基于SCA的迭代算法对该最小化问题进行求解;最后,通过与现有方案的对比仿真,验证了所提的网络动态部署策略可以有效的提升地面用户能效,并且在多无人机网络动态变化时,与现有方案相比能够在保障地面用户通信质量的情况下有效降低无人机能耗,有效延长了基于无人机的通信服务提供时间,提升传输效率,实现基于无人机的高能效网络动态部署。2.基于无人机的高能效网络连接建立策略研究完成网络部署后,需要在地面用户与无人机之间建立高效的网络连接。面向海量的地面终端入网请求与多样化的网络接入需求,本文首次提出独立预退避窗口划分设计,以满足差异化业务需求用户的网络接入需求,并在此基础上提出了面向差异化需求的高能效网络连接建立策略,保障网络接入效率。首先,根据地面用户业务的差异化服务质量(QualityofService,QoS)需求进行优先级划分,并创造性地进行独立的预退避窗口划分,保证在互不重叠的预退避窗口内执行预退避与网络连接建立流程;其次,对网络连接建立过程建模与分析,实现面向不同优先级用户的预退避窗口动态自适应调整,有效分散了地面用户的接入时间,避免了用户同时接入造成的接入拥塞与碰撞问题;最后,通过与传统预退避方案的对比仿真,验证了所提的面向差异化需求的高能效网络连接建立策略的有效性,相比之下能够有效缓解接入拥塞与过载问题,减少重复传输次数,降低地面用户与无人机能耗,延长了无人机可以提供通信服务的时间。同时,保障地面用户的差异化网络需求,提升接入成功率,实现地面终端用户与空中无人机之间的高能效网络连接建立。3.基于无人机的高能效整体计算卸载策略研究完成与地面用户之间的网络连接建立后,基于无人机的通信网络可以为地面用户提供额外的计算卸载服务,缓解地面用户的计算压力。不同于现有研究中只聚焦于地面用户能耗或无人机能耗的独立优化,本文综合考虑地面用户与无人机的能量限制,提出了面向基于无人机的计算卸载系统能耗的高能效整体计算卸载策略,缓解地面用户计算压力的同时,保障基于无人机的整体计算卸载系统的高能效运行,提升计算效率。首先,在整体卸载模式下,建立无人机能耗与地面用户能耗模型,考虑无人机自身的能量预算、数据卸载次序以及无人机速度限制,优化无人机轨迹以及数据卸载比特数分配来最小化基于无人机的计算卸载系统能耗;其次,提出了基于拉格朗日对偶法的两阶段交替算法,将系统能耗最小化问题转换为易求解的两个子问题;最后,通过与其他算法的对比仿真,验证了所提的基于无人机的高能效整体计算卸载策略能够有效的降低系统能耗,提升系统运行的时间,在保障地面通信与计算业务需求的同时,提升计算效率,实现高能效的整体计算卸载服务提供。4.基于无人机的高能效部分计算卸载策略研究针对计算任务部分卸载模式的下无人机自身的计算压力以及能耗限制问题,不同于已有研究中只聚焦于无人机自身能耗或无人机可以提供的计算卸载量进行研究,本文引入无人机计算能效的概念,提出了面向无人机计算能效的部分计算卸载策略,有效提升了计算效率。首先,在部分卸载模式下,考虑无人机的飞行、通信与计算能耗,引入无人机计算卸载能效的概念,在无人机能量限制、位置限制以及数据卸载顺序限制的情况下,优化无人机轨迹、地面用户卸载数据比特数以及计算业务量分配,保障计算效率,提升无人机计算卸载能效;其次,提出基于SCA的迭代算法求解无人机能效最大化问题,通过求解两个子问题简化原非凸问题的求解过程;最后,通过与其他策略的对比仿真验证了所提的基于无人机的高能效部分计算卸载策略能够有效提升无人机能效,满足地面终端计算业务需求的同时保证了计算卸载效率,实现基于无人机的高能效部分计算卸载。