缓存需求驱动的无人机轨迹优化

在移动边缘计算网络中,无人机搭载缓存服务器可视为移动的边缘节点,它可以按照一定的顺序接近每个地面终端。根据需要缓存数据量的大小,结合无人机能源受限的特点,提出了缓存需求驱动的无人机轨迹优化方案。该方案的目标是用最短的时间满足某一区域内所有地面节点的通信需求。首先,假设无人机与地面网络节点的通信顺序已知;然后,在此基础上根据地面节点的数据传输量,即无人机需缓存的内容长度,设计了一种基于半监督学习的无人机轨迹优化策略。具体而言,根据无人机的计算系统中是否存储最佳飞行轨迹或者贪心指数的大小,可将算法细分为启发式和半监督模型两大类,依实际情况进行选择。仿真表明,方案提出的轨迹长度相比对比方案优化了22.1%~33.5%,可以有效缩短无人机飞行距离和减少飞行时间,从而可更有效地为地面网络节点提供边缘计算服务。