一种面向移动边缘计算的无人机基站部署方法

作者：刘芳正; 马博闻; 吕博枫; 黄霁崴^*

来源：计算机科学, 2022, S2: 848-854.

• 无人机基站部署
• 多目标优化
• K-中心点
• 帕累托边界
• 主成分分析

在移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）中，本地设备可以将任务卸载到边缘服务器执行，以此来提高服务质量（Quality of Service,QoS）。但在受灾地区或遇到紧急情况时，地面固定的基站可能会出现大面积瘫痪，为了应急通信，无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）支持的移动边缘计算系统应运而生。作为新兴的应急通信手段，无人机可以携带边缘服务器，地面用户设备可以将其计算任务卸载给无人机执行，但在多用户网络中部署多个无人机基站是具有挑战性的。为此，重点研究无人机基站的战略部署问题，将该问题建模为多目标优化问题，旨在平衡无人机基站之间的工作负载，最小化地面用户和无人机基站之间的访问延迟。与单目标优化问题相比，多目标之间相互作用并且解不唯一，给模型求解带来了一定困难。为此，提出基于K-中心点（K-medoids）的帕累托边界搜索算法求解该问题，之后进一步提出利用主成分分析算法（Principal Component Analysis,PCA）从帕累托边界中寻找最合适的解作为最终的无人机基站部署策略。实验使用真实的数据集，并与其他几种基线方法进行性能比较，验证了所提解决方案的有效性。

• 单位
  中国石油大学（北京）