(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210578963.4 (22)申请日 2022.05.25 (71)申请人 西北工业大 学 地址 710072 陕西省西安市友谊西路127号 (72)发明人 於志文　徐铁牛　宋勇博　任家驹　 崔禾磊　郭斌　张璇　张逢源　 (74)专利代理 机构 西安凯多 思知识产权代理事 务所(普通 合伙) 61290 专利代理师 刘新琼 (51)Int.Cl. H04W 4/40(2018.01) H04W 72/10(2009.01) G06F 9/50(2006.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种面向移动边缘计算的无人机计算卸载 方法 (57)摘要 本发明提供一种面向移动边缘计算的无人 机计算卸载方法。 首先， 通过分析所有终端设备 的状态信息， 包括可计算的电池容量、 设备的CP U 频率， 来衡量终端设备的计算能力， 然后根据终 端设备的位置和计算能力来划分计算区域， 无人 机选择合适的区域执行计算卸载任务。 其次， 每 个无人机负载一个区域的计算卸载任务， 每个终 端设备可以将计算任务卸载给无人机或有无人 机卸载给附近的基站执行， 通过部分卸载方法对 终端设备、 无人机、 基站三方进行卸载决策。 最后 针对无人机上的任务使用双队列按照截止日期 进行优先级排序， 让实时任务优先执行。 本发明 方法减少了总的任务执行时间， 大大提高任务完 成率。 权利要求书3页 说明书7页 附图1页 CN 115134776 A 2022.09.30 CN 115134776 A 1.一种面向移动边 缘计算的无 人机计算卸载 方法， 其特 征在于步骤如下： 步骤1： 对整个任务区域按照距离根据无人机的数量基于K均值方法进行划分， 分为M个 聚类， 表示为Cluster＝{C1， ...， CM}， 然后根据每个聚类终端设备的电池容量与CPU频率来 衡量每个区域的计算能力， 定义 为： 其中， u表示为聚类Ci里的每一个 终端设备， fu表示设备u的CPU频率， 即每秒可计算的比 特数， Eu表示为表示设备u的电池容量， η1与η2为常量系数， 为聚类Ci的终端设备个 数， 计算能力强的无 人机根据 匹配计算能力 弱的区域； 步骤2： 对所有的终端设备的计算任务进行抽象定义， 定义 为 Qi＝(Li， Ti) 其中， i表示终端 设备的序号， Li表示需要被计算的任务大小， Ti表示计算任务的截止日 期， 任务没有在截止日期完成表示任务执 行失败； 步骤3： 针对无人机上各个设备的计算任务， 使用双队列对计算任务进行排序， 实时任 务进入队列Q1， 其他任务进入队列Q2， 每次从Q1取出任务执行， 当队列Q1为空时， Q2任务进入 Q1， 并且每个时隙对Q2任务按照截止日期进行排序， 使高优先级任务处于队头， 为了避 免任 务饥饿问题， Q2中任务每隔一段时间提升一级； 步骤4： 计算任务分为本地计算、 无人机辅助计算、 基站辅助计算， 其中{0≤ρi1≤1， i∈ N}表示终端设备卸载给无人机的任务比例， N为整个任务区域的终端设备个数， 当无人机处 于基站的传输范围内， 无 人机将计算任务卸载 给基站， 卸载比例为{0 ≤ρi2≤1， i∈N}； 针对本地计算， 本地计算时间表示 为： 其中， filocal表示本地 设备的计算能力， 即每秒计算的比特数； si表示终端设备执行每个 比特所需的CPU周期数； 本地计算能耗表示 为： 对于 γ表示由实际测量决定的芯片结构决定的系数； 针对无人机计算， 连接无 人机的一组设备表示 为： Ni＝{i： i∈N， gi＝j} 其中， gi＝j表示设备i连接 到无人机j； 无人机的带宽资源表示 为Bj； 终端设备与无 人机的上 行链路模型为： 其中， σ2表示为高斯白噪声的功率， Pi表示终端设备i的传输功率， 其中 表示终端设 备i到无人机j的信道增益， 如下： 其中， μ0表示距离1m处的信道增益， 表示无人机j， ui表示终端设备i；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115134776 A 2设备i与无 人机j传输 速率为 表示如下： 其中， 为连接到 的设备数量； 针对设备将任务传到无 人机的时间表示 为： 传输能耗 为： 无人机计算时间表示 为： 其中， fi， j表示无人机j分配给终端设备i的计算资源， 无 人机执行任务总时间表示 为： 无人机执行任务总能耗： 其中， α 为常量系数， v0为无人机的初始飞行速度， 表示无人机j的CPU功率， Uj表示 连接无人机j的设备 数量； 针对基站辅助移动边 缘计算， 基站的计算时间表示 为： 其中， sc表示基站执 行每比特的CPU周期数； 基站总的任务时间表示 为： 其中， TB表示无人机将终端设备i的任务卸载到基站的时间， 那么总的任务执行时间即 本发明的优化目标表示 为： 步骤5： 为了确定终端设备与无人机、 无人机与基站之间的任务分割阈值， 本发明设置 了部分卸 载方法， 首先为终端设备i与无人机j之间的分割阈值， 分为基于时间和基于能耗 的卸载方法， 基于时间表示 为： 如果本地计算时间大于无人机的数据传输时间和计算时间， 就将大于locali的部分卸 载给无人机， 基于能耗表示 为： 如果能量比例 将大于locali的部分卸载给无人机； 无人机与基站之间的分 割阈值表示 为：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115134776 A 3