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。

无人机辅助MEC系统中面向用户公平性的三维部署和卸载优化

针对无人机辅助移动边缘计算系统存在的用户公平性不足问题,本文提出了一种面向用户公平性的三维部署和卸载优化算法.该算法综合考虑用户匹配、无人机三维部署、计算资源分配、卸载因子对系统总时延及用户公平性的影响,建立了一个最小化系统总时延的多元优化问题,并针对该问题提出了一种两阶段联合优化算法,其中第1阶段使用带有平衡约束的聚类算法解决用户匹配和无人机的水平部署问题,第2阶段使用凸优化算法迭代求解无人机高度部署,资源分配和卸载因子优化问题.实验结果表明,与4种基准算法相比,所提算法在系统总时延和用户公平性两方面具有更好的性能.

无线网络环境下网络节点的三维部署方法改进

网络节点的部署能够影响网络提供感知服务的质量,但采用当前的算法进行无线网络环境下网络节点的三维部署时,没有考虑节点的不均匀分布特性,单个节点失效的情况较为严重,存在部署后网络能耗不均衡问题。为此提出一种非均匀简单立方格的无线网络环境下节点三维部署方法。先建立二进制球型节点通信模型,并从网络连通的角度和定位的角度描述无线网络的覆盖范围,并利用二元感知模型推导出被网络节点覆盖的目标数与总目标数的比值,计算出网络节点通信单元的工作平均功耗,并以此为依据融合sink节点构建非均匀简单立方格的三维确定性稀疏部署结构。仿真结果表明,基于非均匀简单立方格的无线网络环境下网络节点的三维部署方法可以充分的保障网络的覆盖率,且有效的均衡了网络节点的能力消耗。

基于虚拟力的三维部署技术研究

为了能够实现在复杂多变的环境中执行对未知目标体的探测任务,提出了一种基于虚拟力的在三维空间中的对复杂目标进行精确覆盖的部署算法。首先将虚拟力算法从二维空间拓展到三维空间,创新地提出了自适应中心引力和目标斥力网的概念,使传感器节点能够根据探测目标形态的不同,自主进行调整部署形态,自适应地覆盖未知目标进行有针对性的探测任务。在仿真试验中,实现了对不同形态的复杂目标进行精确覆盖,并且与传统的虚拟力算法相比,覆盖率和均衡度都有较大提升。因此算法能在针对复杂的未知目标进行探测时,以较小的代价高效地完成探测任务,提出了一个从区域覆盖部署到目标精确覆盖部署的新型的研究方向。

一种基于虚拟力补偿的三维空间自主部署算法

针对三维空间中无线传感网络的覆盖目标复杂多样,容易出现部署"空洞",难以实现均匀部署的问题,提出了一种基于虚拟力补偿的三维空间自主部署算法。首先建立了节点模型和覆盖目标模型。其次将传统的虚拟力算法从二维扩展到三维空间,提出了覆盖目标虚拟力补偿的概念,使网络中的节点能够根据覆盖目标的特点,完成均匀的覆盖。仿真实验表明该算法覆盖率能达到95%以上,同时均匀度有10%的提升。最后通过四旋翼实验平台对算法的有效性进行了验证。

面向近地表地下空间信息监测的无线传感器网络三维节点部署算法研究

从地下空间的基本特点出发,提出了地下空间节点部署算法的约束指标,建立了面向地下空间的自适应、多精度约束的节点部署算法。从网络结构、自适应性、能量消耗及覆盖连通性能等方面对算法进行了分析和仿真,结果表明该算法能有效地解决近地表地下空间节点的部署问题,为土壤环境监测、智能交通监测、管道监测及其他地下目标监测提供理论指导和实践依据。

基于改进粒子群算法的三维无线传感器网络节点部署算法

针对水下传感器网络的节点部署问题,提出了一种基于改进粒子群(PSO)算法的三维传感器网络节点部署算法。通过线性调整PSO算法的权重因子,在有效避免节点陷入局部寻优的同时,实现对当前部署区域的全面部署,消除部署后期节点在最佳部署位置附近产生的震荡现象。与虚拟力算法相比,所提算法在较短时间内即可达到最优部署效果,并且在获得较高三维覆盖率的同时,有效地保证了网络节点之间的连通性。

应急救援场景下定位锚节点三维模型优化部署方法

消防部门在应急救援过程中,及时获取被困人员位置信息十分重要.利用无线传感器网络技术可以实现准确、可靠的定位,其中锚节点部署是定位的基础.为了实现被定位区域的全局定位,增强链路鲁棒性,同时降低部署成本,优化所需锚节点数量,提出一种空间全覆盖、网络2-连通的优化部署策略.对常见建筑空间进行几何建模后,将固定部署方法从2维空间拓展至3维场景.建立3维直角坐标系,依据建筑空间模型选取3个投影面,在放置锚节点的投影面上,采用最大化有效覆盖区域的条带部署方法,同时兼顾另外两个投影面的覆盖情况和连通度.最后提出一种覆盖性能评价指标,对条带部署策略与常见部署方法进行了比较,条带部署方法实现了网络2-连通和区域全覆盖,所需的锚节点数为最优.

面向管道系统的无线传感器网络三维节点部署算法

管道系统是事关国民经济发展的基础设施,而节点的三维部署问题是基于无线传感器网络的管道监控系统的基础性技术问题.首先把三维管道结构映射为XY和XZ 2个二维平面结构,分别对其进行传感器节点部署优化分析.然后在此基础上,设计了面向管道系统的三维传感器节点的部署算法.最后对算法进行了覆盖性能、连通性能以及能耗性能的评价,结果表明,该算法能有效解决管道系统节点三维部署问题,为超长油气管道、城市自来水管网及污水管网监测提供理论指导和实践依据.

基于灰狼算法的无人机基站三维空间优化部署

从最小化用户的接收干扰功率的角度出发,以最大化平均信道容量为优化目标,建立三维空间下无人机基站的覆盖通信模型。针对约束条件相互耦合相互影响的情况,提出一种改进的灰狼算法,在原算法基于个体平面搜索的基础上,实现三维空间条件下无人机的群体搜索,通过迭代获取全局最优解。通过仿真验证了该算法能有效提升系统的平均信道容量和用户覆盖率。

基于火力强度标准的三维要地防空部署评估模型

研究了战术级要地防空任务中火力单元部署方案的评估和优化问题。参照地面防空武器射击原理和作战指挥流程,以火力单元探测能力、抗击能力、机动能力为决策要素,以要地防空火力强度为优化目标,构建了一种三维部署评估模型。引入了积分权重和约束函数设定,能够适应武器系统固有属性、战场态势等深层次优化条件。运用模拟退火算法对模型进行了仿真,仿真结果证明了部署模型和求解算法有效。

基于多目标粒子群算法的无人机通信三维位置部署及优化研究

考虑无人机作为临时基站与地面终端用户通信问题,文中研究了节点的三维部署及功率分配的优化问题,以提高系统的能效和用户的覆盖率。首先,考虑了无人机通信节点的三维位置部署和链路传播模型,构建了无人机通信系统模型,并提出了以能效和覆盖率为目标的优化问题。然后,采用多目标粒子群算法对该非线性规划问题进行有效求解,得到其最优解。最后,仿真结果表明,该方案不仅能提高无人机网络的能效和覆盖率,而且能实现优化的节点三维位置部署和功率分配。同时,所提出的多目标粒子群算法与随机算法、贪婪算法相比,可减少迭代次数,防止陷入局部最优解。

有向移动传感器网络三维空间目标自主覆盖算法

在无线传感器网络中,三维空间下对立体目标的全覆盖需要考虑空间目标不规则的三维结构对部署的影响,以及如何在避免节点发生碰撞的前提下保持对目标表面积的最大化覆盖。为此,提出一种三维空间目标自主覆盖算法。采用基于目标外凸点集合构建三维质心的方法确定目标中心点和节点部署范围,通过不均衡虚拟势场解决覆盖重叠和覆盖空洞问题,将有向移动传感器网络部署过程转化为节点在虚拟势场中受虚拟力作用而自主移动和自主转动的过程。仿真结果表明,与空间划分算法相比,该算法的覆盖能力较强,并且能耗较低。

基于加权虚拟力的空中传感器网络分段部署算法

为提高空中传感器网络部署算法的适用性,实现对复杂环境的部署,提出一种加权虚拟力空中传感器网络分段部署算法,并建立空中扩散模型与地表扩散模型。空中扩散模型可减少节点在部署曲面上移动的能耗,使节点大部分的扩散过程在空中进行。地表扩散模型可减少节点暴露于空中的时间,从而避免受环境以及突发事件的影响。仿真实验结果表明,与三维虚拟力部署算法相比,该算法可以实时调整部署过程,部署时间短,适用性强,达到较好的部署效果。

UWSNs中基于线性规划的节点部署算法

针对水域的固体污染物检测,提出基于混合整数线性规划的水下传感网络节点部署算法(Mixed Integer Linear Program-based 3D Underwater Wireless Sensor Networks Deployment, MILP-UWSNs),其目的在于最小化水下传感节点数,并保证网络覆盖率。首先,将部署区域划分为多个子立方体Sub-Cubes,然后再利用混合整数线性规划计算Sub-Cubes的最小尺寸,并确保部署所有Sub-Cubes的收敛时间在可接受范围内。最后,分析MILP-UWSNs算法的有效性,并将MILP-UWSNs算法与常见的同类算法进行比较。实验数据表明,提出的MILP-UWSNs算法具有可扩展性,并且在部署成本,监控质量方面均具有良好的性能。

面向弹载飞行器网络的多约束条件下部署模型

未知因素(常指气象条件)的影响会导致弹载无人飞行器(MUAV)的抛撒偏离目标空域,结合弹载飞行器网络(MUAVN)部署过程中防碰、编队等协同机动的要求,提出多约束条件下基于带电粒子群算法的两级部署策略(MCC-PSO-TSD),解决MUAVs的抛撒偏离目标空域的问题。该策略动态整合碰撞因子、编队因子、聚集因子以及干扰因子等约束条件作为模糊测度参数,并将模糊积分作为带电粒子群算法的适应度评估函数。仿真实验结果表明,MCC-PSO-TSD相比基于传统粒子群及虚拟力的部署策略更为高效、算法适应性大大增强,网络收敛速度、覆盖率以及均匀度等性能更为有效。

空中无线传感网复杂路径自主部署技术研究

为了能够完成对真实环境中复杂目标路径的监测,提出了一种基于虚拟力的三维空中无线传感器网络复杂路径自主部署算法,该算法创新性地采用由复杂路径产生的"引力曲线"构建虚拟力场,使无线传感器网络中的节点能够自适应地完成对复杂目标路径的覆盖。仿真实验表明,与传统的虚拟力算法相比,该算法的部署过程更为迅速,路径覆盖率、均匀度均有较大提升。

基于无人机基站的节能通信部署研究

为保证用户服务质量(Quality of Service,QoS),针对用户分布不均匀状态,解决无人机基站以最小发射功率覆盖相同数量用户问题,提出一种基于最小包围圆和K-means算法的无人机优化部署方法。利用贪心算法思想将部署问题解耦为垂直和水平放置问题,分别通过求解最优性确定无人机基站三维部署位置。利用聚类分析方法构建用户簇,采用最小包围圆思想对无人机基站水平位置进行优化;以最小化通信能耗为目标,建立无人机基站通信模型确定无人机最优飞行高度;联合两种优化方案确定三维部署位置。针对用户不同分布状态对无人机基站发射功率的仿真实验,验证了部署方法的有效性。

面向数据采集的多无人机协同节能部署方法

针对具有差异化服务质量需求的数据采集任务,提出了一种多无人机协同的数据采集策略,通过优化无人机的三维部署和设备关联,以最大程度地节约设备的功率资源。该联合优化问题属于混合整数非线性规划问题,难以求解,因此提出了一种基于交替迭代优化的无人机部署方法。具体而言,将原始问题分解为设备关联子问题和无人机三维部署子问题,进行交替迭代求解。首先,针对设备关联子问题,将其建模为0-1多背包问题,提出了一种基于动态规划的节能设备关联算法。然后,针对三维部署子问题,考虑设备的需求差异化,提出了一种改进的粒子群算法。最后,对上述过程进行交替迭代,直到无人机三维部署和关联的设备不再变化。实验结果表明,在不同的网络通信场景中,提出的算法能够为物联网设备节约更多的功率资源。

基于改进虚拟力算法的水质传感器部署

文中设计了基于网格划分的改进虚拟力算法。将水底表面划分成三维网格,定义的虚拟力包括邻居节点的作用力、网格对节点的吸引力、障碍物的斥力和目标覆盖区域边界斥力,以及补偿虚拟力,综合这些虚拟力使传感器节点移动,求得最佳位置。通过理论论证和仿真实验,该算法能够有效提高水质传感器三维覆盖率和均匀性,节约节点数量和部署成本。