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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明属于无人机资源分配技术领域，具体涉及一种基于智能反射面辅助的无人机协助边缘计算网络资源分配方法，包括：构建智能反射面辅助的无人机协助边缘计算网络系统模型；构建通信模型、时延模型和能耗模型；根据通信模型、时延模型和能耗模型构建最大平均吞吐量函数；采用连续凸近似和块降落算法对最大平均吞吐量函数进行优化，根据优化后的最大平均吞吐量函数计算最优资源分配结果；本发明通过智能反射面辅助无人机网络系统，从而提高车辆与无人机之间链路的信道增益。

主权项：1.一种基于智能反射面辅助的无人机协助边缘计算网络资源分配方法，其特征在于，包括：S1：构建智能反射面辅助的无人机协助边缘计算网络系统模型；S2：根据智能反射面辅助的无人机协助边缘计算网络系统模型构建通信模型、时延模型和能耗模型；构建通信模型包括：根据用户终端与无人机的位置信息获取用户终端与无人机的传输距离和用户终端与无人机间链路的信道增益；根据用户终端与智能反射面的位置信息获得用户终端与智能反射面间的传输距离和用户终端与智能反射面链路间的信道增益；根据智能反射面与无人机的位置信息获得传输距离和无人机与智能反射面链路间的信道增益；通信模型的表达式为： 其中，Θ表示智能反射面相移矩阵，βn表示智能反射面元件的反射幅度，θn表示智能反射面元件的相位系数，hUR表示无人机与智能反射面之间的信道增益，α0表示参考距离为1米时的路径损失，dUR表示无人机与智能反射面间的传输距离，λ为载波波长，N表示反射单元的个数，φun为无人机与智能反射面链路离开角的余弦值，表示无人机到车辆之间的信道增益，表示无人机与车辆k之间的直线距离，为服从均值为0方差为1的复高斯分布，η1表示链路间的路径损失指数，表示智能反射面的与车辆k间的信道增益，dRV表示智能反射面与车辆直线距离，β为莱斯指数，分别代表智能反射面与车辆之间的时距增益部分和非视距增益部分，rk表示车辆k计算任务上传至无人机的传输速率，Bk表示单量车辆带宽，Pk表示车辆k的发射功率，σ2表示高斯白噪声功率；时延模型的表达式为： 其中，表示车辆本地处理的任务量；Ck表示CPU计算每比特所需要运行的周期数；表示车辆k处理本地计算任务的计算资源；表示无人机处理用户k计算任务的计算资源；能耗模型的表达式为： 其中，表示车辆k上传任务数据到无人机所消耗的能耗；为本地计算能耗；Tk为车辆上传任务数据到无人机所消耗的时延；Pk为无人机的发送功率；ε为CPU的有效电容系数；为车辆本地计算资源；为任务数据本地计算时延；S3：根据通信模型、时延模型和能耗模型构建最大平均吞吐量函数；S4：采用连续凸近似和块降落算法对最大平均吞吐量函数进行优化，根据优化后的最大平均吞吐量函数计算最优资源分配结果；优化后的最大平均吞吐量函数表达式为： C8:0≤θn≤2π其中，K表示车辆数量，Tk表示第k个车辆上传计算任务的总时延，rk表示车辆上传计算任务的传输速率，为车辆留在本地计算的任务量，C1约束表示无人机分给车辆k计算资源的范围；C2约束表示无人机分给车辆总的计算资源约束范围；C3表示无人机处理计算任务的时延约束；C4表示车辆k上传至无人机端的计算任务量在无人机端能够得到完整的计算；约束C5表示车辆k带传输至无人机的计算任务能够得到完整的传输；C6表示车辆的信号发射功率上下限；C7表示车辆处理感知数据的能耗上限约束；C8为智能反射面的相移调节范围约束。

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