基于蜂窝网络的多无人机能量消耗最优化算法研究

在一些复杂时变环境中，地面基站（GBS）可能无法协助处理无人机的计算任务，为此研究了一种基于数字孪生（DT）技术的移动边缘计算（MEC）蜂窝网络。考虑到多无人机效率，引入多只配备MEC服务器的高空气球（HAB）协助，在此基础上提出一个所有无人机能量最小化问题，并给出一种多无人机轨迹优化和资源分配方案。应用双深度Q网络（DDQN）解决多无人机与多HAB之间的关联问题；采用连续凸逼近技术（SCA）和块坐标下降算法（BCD）对多无人机轨迹和计算资源进行联合优化。仿真实验验证了所提算法的可行性和有效性。实验结果表明，所提算法使系统能量消耗降低30%，明显优于对比算法。