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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了基于D2D的无人机群协同移动边缘计算任务卸载优化方法，具体步骤如下：S1：构建移动边缘计算网络模型，所述移动边缘计算网络模型包括终端用户层、边缘层和云层；S2：根据步骤S1构建的移动边缘计算网络模型建立传输模型、计算模型以及能耗模型；S3：基于步骤S2建立的传输模型、计算模型以及能耗模型，在满足约束条件下，通过联合优化用户卸载决策和无人机部署位置，实现无人机辅助移动边缘计算网络中整体系统的优化目标。本发明通过引入D2D卸载技术来提升无人机计算资源利用率，同时降低传输能耗并节约能源和信道资源，减轻单个无人机上边缘服务器的负担。
主权项：1.基于D2D的无人机群协同移动边缘计算任务卸载优化方法，其特征在于，具体步骤如下：S1：构建移动边缘计算网络模型，所述移动边缘计算网络模型包括终端用户层、边缘层和云层，其中，网络中有n个终端用户，记为集合N＝{1，2，3，…，n}，有m驾无人机，记为集合M＝{1，2，3，…，m}，有1个云服务器，记为C，每个终端用户均能够通过无线网络将其产生的随机任务卸载到无人机和云服务器，设定无人机之间通过D2D技术互相通信、传输任务，其中，接收过多终端用户计算任务的无人机通过D2D技术将任务卸载给计算任务较少的无人机或者上传到云服务器上进行计算；S2：根据步骤S1构建的移动边缘计算网络模型建立传输模型、计算模型以及能耗模型；S3：基于步骤S2建立的传输模型、计算模型以及能耗模型，在满足约束条件下，通过联合优化用户卸载决策和无人机部署位置，实现无人机辅助移动边缘计算网络中整体系统的优化目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 基于D2D的无人机群协同移动边缘计算任务卸载优化方法
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