移动边缘计算中的无人机三维部署和内容缓存优化方法

随着无线网络中的移动数据流量爆炸式增长,支持高速缓存的无人机被应用于移动计算领域充当边缘服务器,为网络中的用户提供按需服务。为了在满足其他资源约束的条件下,给用户带来更好的体验,通过联合优化无人机部署、缓存放置和用户关联以实现最小化所有用户的内容访问时延,并为用户提供质量不同的内容缓存服务。针对多无人机和地面基站协同提供缓存服务的场景,提出了一种基于迭代优化的联合优化算法。该算法通过迭代求解由目标问题分解得到的三个子问题的方式来获得具有收敛性保证的次优解决方案。首先,采用基于连续凸近似的算法求解无人机部署子问题;其次,采用基于贪心的算法求解内容缓存子问题;然后,利用基于罚函数的连续凸近似算法求解用户关联子问题;最后,对上述过程重复迭代,得到目标问题的一个次优解。多次仿真实验验证了所提算法的有效性和可行性。仿真结果表明,与基准算法相比,所提联合优化算法在平均内容访问时延、缓存命中率两方面均具有更好的性能。

基于QoE的无人机网络部署和缓存策略优化方法

为了最大限度提升用户的体验质量,设计了一个使用支持缓存的无人机进行辅助通信的蜂窝网络模型。该模型使用无人机通信和边缘缓存相结合的方式来进行流量卸载,通过联合优化无人机部署,缓存放置和用户关联以实现用户QoE的最大化,并使用平均意见得分来对其进行评估。基于问题定义,提出了一个无人机部署、缓存放置和用户关联的联合优化算法,以最大化MOS。该联合算法使用K-means聚类算法为用户创建基于用户位置的无人机部署集群,使用基于罚函数的凸优化算法以获得缓存放置策略,使用贪心算法以获得对用户的关联策略。多次仿真实验验证了所提出算法的有效性和可行性。实验结果表明,与三种基准算法相比,所提出的联合优化算法在MOS、回程流量卸载率和内容访问时延三方面均具有更好的性能。

基于STM32的小型管道检测系统设计

文中设计了一种形式简单,可以搭载在常规清管器上的小型管道检测系统,可以使清管器在清理杂质的同时对管道进行检测。介绍了管道检测系统的结构和电子采集系统,电子采集系统使用STM32作为控制器。利用管道检测系统对一段41 km的管道进行检测。结果表明该管道检测系统可以采集管道内部的温度、压力,管道检测系统的加速度、角速度等信息,同时利用这些信息能够分析出管道内部的基本情况。