基于无人机协同辅助移动边缘计算的鲁棒安全卸载方法

    公开(公告)号:CN117279011A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311367520.1

    申请日:2023-10-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于无人机协同辅助移动边缘计算的鲁棒安全卸载方法,包括:在窃听者位置不确定的情况下,基于空地信道衰落模型、地面用户到计算无人机的可达速率模型以及窃听者可达速率的上界,以通信、计算和飞行总能耗最小为目标,构建安全卸载优化问题;利用双层鲁棒任务分配和轨迹优化算法将安全卸载优化问题解耦为资源优化子问题和无人机轨迹优化子问题;利用泰勒展开法对资源优化子问题进行局部凸近似;利用松弛变量法和逐次凸近似方法对无人机轨迹优化子问题进行局部凸近似;利用CVX工具进行迭代,得到安全卸载优化问题的近似最优解,获得鲁棒安全卸载策略。本发明能够提升系统的安全鲁棒性,减少资源开销。

    基于RIS的UAV认知网络次用户优化资源分配方法及系统

    公开(公告)号:CN118510046A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410910882.9

    申请日:2024-07-09

    Abstract: 本发明涉及计算机无线通信技术领域,公开了基于RIS的UAV认知网络次用户优化资源分配方法及系统,包括:根据位置信息,建立莱斯信道模型和次用户的下行速率模型;建立次用户加权和速率最大化模型,建立最大可容忍阈值约束;将次用户加权和速率最大化模型解耦为优化子问题;利用cvx工具分别求局部的近似解,将三个局部的近似解进行迭代得到次用户加权和速率最大化问题的近似最优解,获得最优资源分配策略。本发明提供方法显著提高无人机认知网络中次用户的加权和速率。确保了次用户在复杂的通信环境中获得更高的数据传输速率,提升整体网络性能,减少了计算复杂度。优化信号传播路径,提高信号质量。

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