張?zhí)炜扈ぃ瑒⒃|，楊鼎成，任元紅

（1.北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院，北京 100876；2.英國(guó)倫敦瑪麗女王大學(xué)電子工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，英國(guó) 倫敦 E1 4NS；3.南昌大學(xué)信息工程學(xué)院，江西 南昌 330031；4.北方自動(dòng)控制技術(shù)研究所，山西 太原 030006）

0 引言

隨著第五代移動(dòng)通信技術(shù)（5G）快速商業(yè)部署和第六代移動(dòng)通信技術(shù)（6G）研究序幕開(kāi)啟，未來(lái)網(wǎng)絡(luò)將變?yōu)橐浴皵?shù)字孿生”和“智慧泛在”為特點(diǎn)的智慧型網(wǎng)絡(luò)，萬(wàn)物智聯(lián)、通感一體、人工智能（artificial intelligence，AI）賦能等愿景將逐步成為現(xiàn)實(shí)[12]。目前，一些新興移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，如虛擬現(xiàn)實(shí)（virtual reality，VR）、自動(dòng)駕駛、視頻直播等，正在推動(dòng)移動(dòng)應(yīng)用技術(shù)的變革[3]。同時(shí)，這些計(jì)算密集型和時(shí)延敏感型應(yīng)用加劇了移動(dòng)終端設(shè)備在能量及算力等方面的問(wèn)題，使設(shè)備的計(jì)算需求不能得到很好的滿足。為應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，移動(dòng)邊緣計(jì)算（mobile edge computing，MEC）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。作為一種新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，MEC能夠?qū)⒃O(shè)備的計(jì)算任務(wù)由傳統(tǒng)的云計(jì)算采用的中心化處理方式下沉到網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行，有效緩解核心網(wǎng)計(jì)算壓力并縮短計(jì)算數(shù)據(jù)的傳輸距離，從而滿足設(shè)備對(duì)高可靠、低時(shí)延計(jì)算的需求，極大提高網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算能力[4-7]。

另一方面，為了解決野外、湖泊、災(zāi)后等復(fù)雜地域環(huán)境中邊緣設(shè)備對(duì)計(jì)算資源的需求，無(wú)人機(jī)輔助邊緣計(jì)算系統(tǒng)成為有效的解決方案[8]，將無(wú)人機(jī)與邊緣計(jì)算技術(shù)結(jié)合，能夠突破傳統(tǒng)邊緣計(jì)算場(chǎng)景在靈活部署、地域位置約束、覆蓋能力等方面的局限，極大擴(kuò)展了邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)適用范圍，提高了網(wǎng)絡(luò)計(jì)算能力和用戶服務(wù)質(zhì)量。相對(duì)于固定基礎(chǔ)設(shè)施的邊緣計(jì)算方案，無(wú)人機(jī)輔助MEC具有高移動(dòng)性、快速響應(yīng)、靈活可控、使用成本低等優(yōu)勢(shì)[9]，成為5G和未來(lái)6G網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵技術(shù)之一。

為了更好地理解和研究無(wú)人機(jī)MEC技術(shù)，本文對(duì)無(wú)人機(jī)MEC進(jìn)行了全面系統(tǒng)的概述：首先，提出了無(wú)人機(jī)MEC系統(tǒng)的一般性架構(gòu)，介紹了每一層結(jié)構(gòu)的主要功能；接著，對(duì)無(wú)人機(jī)MEC的典型應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了分析，梳理得到現(xiàn)階段無(wú)人機(jī)MEC常見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)，從中可以獲得一般性的設(shè)計(jì)方法；最后，討論了未來(lái)研究存在的開(kāi)放性問(wèn)題和實(shí)際應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)。與現(xiàn)有的無(wú)人機(jī)MEC相關(guān)綜述文獻(xiàn)[8,10-11]相比，本文的創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在以下方面。

? 提出了完整的MEC系統(tǒng)架構(gòu)，并對(duì)架構(gòu)中的關(guān)鍵技術(shù)和功能進(jìn)行了介紹，而文獻(xiàn)[8,10]只對(duì)無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)的概念和關(guān)鍵使能技術(shù)進(jìn)行了介紹，忽略了其體系架構(gòu)。

? 梳理了無(wú)人機(jī)輔助MEC關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)現(xiàn)階段應(yīng)用的先進(jìn)技術(shù)及各技術(shù)之間的脈絡(luò)關(guān)系進(jìn)行了呈現(xiàn)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)缺乏對(duì)無(wú)人機(jī)輔助MEC關(guān)鍵技術(shù)的系統(tǒng)性總結(jié)，缺少對(duì)整個(gè)技術(shù)輪廓和系統(tǒng)設(shè)計(jì)的詳細(xì)刻畫(huà)。

? 完整闡述了無(wú)人機(jī)輔助 MEC在未來(lái)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的潛在技術(shù)和挑戰(zhàn)，而文獻(xiàn)[8,10-11]在這兩方面均沒(méi)有開(kāi)展全面的總結(jié)工作，如未提及多無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)算力網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。

另外，文獻(xiàn)[10-11]只重點(diǎn)討論了無(wú)人機(jī) MEC與當(dāng)前 5G網(wǎng)絡(luò)融合帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，沒(méi)有關(guān)注在未來(lái) 6G網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景中的潛在技術(shù)發(fā)展和面臨的新難題。

1 系統(tǒng)架構(gòu)與使能技術(shù)

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)

無(wú)人機(jī)輔助MEC基本網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖1所示，主要由地面數(shù)據(jù)層、無(wú)人機(jī)邊緣接入層和以飛艇及近地衛(wèi)星等組成的高空接入層3個(gè)部分組成。

圖1 無(wú)人機(jī)輔助MEC基本網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

1.1.1 地面數(shù)據(jù)層

地面數(shù)據(jù)層主要收集各種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場(chǎng)景產(chǎn)生的文本、圖片、視頻等計(jì)算任務(wù)，主要網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景包括無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、蜂窩網(wǎng)絡(luò)、車聯(lián)網(wǎng)等，這些場(chǎng)景中終端設(shè)備會(huì)持續(xù)產(chǎn)生監(jiān)測(cè)、應(yīng)用服務(wù)等數(shù)據(jù)，設(shè)備自身無(wú)法有效處理，需要將計(jì)算任務(wù)卸載到無(wú)人機(jī)邊緣接入層，由無(wú)人機(jī)幫助計(jì)算，再將結(jié)果回傳，減少設(shè)備計(jì)算壓力，提高用戶體驗(yàn)質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量。根據(jù)無(wú)人機(jī)和地面MEC服務(wù)器的協(xié)同關(guān)系，可以將數(shù)據(jù)接入方式分為兩種類型：第一類為無(wú)地面MEC服務(wù)器協(xié)助的場(chǎng)景，此時(shí)終端設(shè)備通過(guò)無(wú)線鏈路直接接入無(wú)人機(jī)；第二類為空地協(xié)同的場(chǎng)景，即終端設(shè)備既可以接入無(wú)人機(jī)，也可以通過(guò)無(wú)線接入點(diǎn)（access point，AP）或基站接入，將計(jì)算任務(wù)就近卸載至部署有MEC服務(wù)器的AP和基站側(cè)進(jìn)行處理，或直接上傳至云端進(jìn)行計(jì)算。

1.1.2 無(wú)人機(jī)邊緣接入層

無(wú)人機(jī)邊緣接入層負(fù)責(zé)接入來(lái)自數(shù)據(jù)層的卸載任務(wù)，并對(duì)任務(wù)進(jìn)行處理。在該層，搭載有MEC服務(wù)器的無(wú)人機(jī)作為MEC計(jì)算單元，可以直接接收來(lái)自數(shù)據(jù)層終端設(shè)備的計(jì)算任務(wù)。無(wú)人機(jī)之間也可以通過(guò)無(wú)線鏈路連接，組成多無(wú)人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)或無(wú)人機(jī)集群，計(jì)算任務(wù)可以從地面終端設(shè)備通過(guò)多跳的形式進(jìn)行傳輸，充分利用網(wǎng)絡(luò)中無(wú)人機(jī)的計(jì)算資源，提高計(jì)算效率。

1.1.3 高空接入層

高空接入層主要是由飛艇、熱氣球以及近地軌道衛(wèi)星組成的高空平臺(tái)，為無(wú)人機(jī)邊緣接入層提供中繼通信，即無(wú)人機(jī)接收計(jì)算任務(wù)后，可進(jìn)一步將任務(wù)轉(zhuǎn)發(fā)至高空平臺(tái)進(jìn)行計(jì)算。考慮傳輸時(shí)延問(wèn)題，高空接入層對(duì)計(jì)算時(shí)延不太敏感的業(yè)務(wù)類型尤為適用，可以進(jìn)一步提升無(wú)人機(jī)邊緣接入層的計(jì)算能力，能夠滿足終端設(shè)備更加嚴(yán)苛的計(jì)算需求。高空平臺(tái)一方面能夠繼續(xù)提供算力支持，另一方面也能夠直接與云計(jì)算中心建立通信連接，調(diào)度遠(yuǎn)端更強(qiáng)大的計(jì)算資源。由此可知，圖1構(gòu)建了完整的端—邊—云一體化移動(dòng)邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)體系，具有普適的意義。

1.2 使能技術(shù)

為了支持圖1提出的無(wú)人機(jī)輔助MEC基本網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同無(wú)人機(jī)之間的管理，還需要采用一些使能技術(shù)，主要包括軟件定義網(wǎng)絡(luò)（software defined network，SDN）、人工智能技術(shù)和邊緣容器管理架構(gòu)。

（1）軟件定義網(wǎng)絡(luò)

SDN可以用于網(wǎng)絡(luò)的控制。具體來(lái)說(shuō)，讓某一架無(wú)人機(jī)當(dāng)作SDN-MEC中心節(jié)點(diǎn)，除進(jìn)行常規(guī)計(jì)算外，還作為 SDN控制器，實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人機(jī)飛行狀態(tài)控制和網(wǎng)絡(luò)資源管理。SDN是一種通過(guò)軟件控制器進(jìn)行集中控制的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，能夠?qū)崿F(xiàn)將底層物理設(shè)備的控制決策和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)兩個(gè)功能分離，可以為大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的控制提供解決方案[12-13]。無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)SDN控制器邏輯架構(gòu)如圖2所示，自下而上分別是數(shù)據(jù)層、控制層和應(yīng)用層。數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)信息轉(zhuǎn)發(fā)和數(shù)據(jù)處理，通過(guò)基于OpenFlow標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的南向接口與控制層進(jìn)行交互；控制層運(yùn)行各種 SDN控制軟件，分析接收的各類數(shù)據(jù)流，并將運(yùn)行結(jié)果作為控制策略通過(guò)北向接口發(fā)至上層，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和管理功能，或通過(guò)南向接口下發(fā)至數(shù)據(jù)層，實(shí)現(xiàn)物理資源管控；應(yīng)用層主要運(yùn)行各種應(yīng)用程序，如無(wú)人機(jī)軌跡優(yōu)化、通信/計(jì)算資源調(diào)度算法等，并通過(guò)北向接口將網(wǎng)絡(luò)行為告知控制層，進(jìn)而達(dá)到對(duì)網(wǎng)絡(luò)全局管控的目的。

圖2 無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)SDN控制器邏輯架構(gòu)

（2）人工智能技術(shù)

無(wú)人機(jī)輔助MEC網(wǎng)絡(luò)豐富業(yè)務(wù)應(yīng)用和極致性能需求對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)提出了較高要求。AI賦能的無(wú)人機(jī)輔助MEC網(wǎng)絡(luò)具有支持AI原生的能力，為AI算法的運(yùn)行提供基本環(huán)境和基礎(chǔ)插件。通過(guò)部署群智協(xié)同、云邊端一體化和分布式學(xué)習(xí)等算法，可以提高網(wǎng)絡(luò)資源的管理能力（如智能調(diào)度、跨域管理等）、提升資源利用效率、增強(qiáng)任務(wù)匹配性能，并增強(qiáng)對(duì)差異化實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的兼容能力。在無(wú)人機(jī)輔助MEC網(wǎng)絡(luò)中，利用AI技術(shù)不僅為網(wǎng)絡(luò)提供了一種優(yōu)化工具，也提供了一種AI原生新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和智能空口技術(shù)的有效實(shí)現(xiàn)方案，激發(fā)網(wǎng)絡(luò)通信和計(jì)算性能上的更大潛力。

（3）邊緣容器管理架構(gòu)

無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)中應(yīng)用程序分散在云、邊、端各側(cè)，應(yīng)用程序需要得到有效管理。另外，無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)還面臨單集群節(jié)點(diǎn)跨地域、計(jì)算資源分散、云邊端網(wǎng)絡(luò)不可靠等問(wèn)題，應(yīng)用很難部署到邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行可靠運(yùn)行。可以采用基于Kubernetes（K8S）的邊緣容器管理架構(gòu)，如圖3所示。通過(guò)該架構(gòu)，能夠把分布在云、邊、端各處的計(jì)算資源放在一個(gè) K8S集群中進(jìn)行管理，打造專屬邊緣平臺(tái)即服務(wù)（platform as a service，PaaS）平臺(tái)。基于 K8S的邊緣容器管理架構(gòu)為分布式架構(gòu)，能夠?yàn)榉植际組EC應(yīng)用系統(tǒng)提供基本框架，并提供管理所有運(yùn)行應(yīng)用程序的容器，持續(xù)監(jiān)視應(yīng)用集群并對(duì)其組成進(jìn)行調(diào)整，達(dá)到對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)資源的彈性納管和控制的目的，實(shí)現(xiàn)效率上的極致。

圖3 基于K8S的邊緣容器管理架構(gòu)

2 典型應(yīng)用分類和關(guān)鍵技術(shù)

本節(jié)主要介紹無(wú)人機(jī)輔助 MEC系統(tǒng)常見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及典型應(yīng)用分類，并介紹在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中涉及的關(guān)鍵技術(shù)。

2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

無(wú)人機(jī)輔助MEC網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示，主要分為4種典型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

圖4 無(wú)人機(jī)輔助MEC網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

（1）點(diǎn)對(duì)點(diǎn)計(jì)算

無(wú)人機(jī)作為 MEC服務(wù)器直接為終端設(shè)備提供計(jì)算服務(wù)，此結(jié)構(gòu)常見(jiàn)于無(wú)地面基礎(chǔ)設(shè)施的野外環(huán)境、應(yīng)急救災(zāi)等場(chǎng)景[14-16]。終端設(shè)備通過(guò)任務(wù)卸載將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綗o(wú)人機(jī)，無(wú)人機(jī)通過(guò)本地計(jì)算再將結(jié)果回傳至終端，構(gòu)成兩點(diǎn)之間的閉環(huán)。這種結(jié)構(gòu)具有拓?fù)浜?jiǎn)單、部署快、容易實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)，在面對(duì)臨時(shí)快速響應(yīng)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等場(chǎng)景時(shí)具有良好的應(yīng)用效果，但對(duì)無(wú)人機(jī)的計(jì)算能力要求較高，并不能很好地應(yīng)對(duì)地面超大規(guī)模用戶、計(jì)算需求密集等場(chǎng)景。

（2）空地協(xié)同

在空地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，終端設(shè)備可以將計(jì)算任務(wù)卸載到無(wú)人機(jī)和地面MEC服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，即網(wǎng)絡(luò)中的算力支持同時(shí)來(lái)自空中無(wú)人機(jī)平臺(tái)和地面部署在接入點(diǎn)或基站的MEC服務(wù)器[17-19]。該場(chǎng)景中，空地協(xié)同主要體現(xiàn)在終端設(shè)備對(duì)空地計(jì)算資源的選擇和調(diào)度上，以及對(duì)計(jì)算任務(wù)的卸載策略上。相對(duì)于點(diǎn)對(duì)點(diǎn)計(jì)算而言，空地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠提供更強(qiáng)大的計(jì)算保障，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涓屿`活，在蜂窩網(wǎng)、熱點(diǎn)覆蓋、D2D通信（device-to-device communication）等場(chǎng)景中較為常見(jiàn)，但終端與地面MEC服務(wù)器之間的信號(hào)傳輸衰減嚴(yán)重，容易受地面?zhèn)鬏敪h(huán)境的影響，因此該類結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)覆蓋能力依然有限。

（3）空地中繼協(xié)同

為了進(jìn)一步提升上述空地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的覆蓋能力，學(xué)術(shù)界提出了一種空地中繼協(xié)同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖4（c）所示。在空地中繼協(xié)同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，無(wú)人機(jī)同時(shí)具備計(jì)算和中繼轉(zhuǎn)發(fā)的功能[20-22]。無(wú)人機(jī)接收來(lái)自地面終端的計(jì)算任務(wù)時(shí)，無(wú)人機(jī)可以通過(guò)執(zhí)行本地計(jì)算，完成計(jì)算任務(wù)；也可以通過(guò)中繼傳輸協(xié)議，將接收的計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)發(fā)至高空平臺(tái)或云計(jì)算中心協(xié)助計(jì)算，從而極大地釋放自身的計(jì)算壓力，提升網(wǎng)絡(luò)計(jì)算能力。無(wú)人機(jī)由于中繼的存在，可以調(diào)度到遠(yuǎn)端 MEC計(jì)算資源，有效擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍和計(jì)算能力?？盏刂欣^協(xié)同屬于云—邊—端深度融合的一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠充分有效地調(diào)度全域計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)全域資源的有效管理，適合計(jì)算需求大、覆蓋范圍廣和無(wú)人機(jī)計(jì)算能力受限等場(chǎng)景。然而，此類結(jié)構(gòu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，調(diào)度策略設(shè)計(jì)難度較大，而且信號(hào)多跳會(huì)帶來(lái)路由管理上的難題和設(shè)計(jì)上的復(fù)雜度，造成額外計(jì)算時(shí)延開(kāi)銷的問(wèn)題。

（4）多無(wú)人機(jī)協(xié)同

多無(wú)人機(jī)協(xié)同是一種比較常見(jiàn)的無(wú)人機(jī)輔助MEC網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，主要考慮采用多無(wú)人機(jī)或無(wú)人機(jī)群的方式為地面終端設(shè)備提供計(jì)算服務(wù)[23-25]。多無(wú)人機(jī)協(xié)同能夠適應(yīng)更加復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、不同任務(wù)數(shù)據(jù)類型具有很好的兼容能力，如超密集網(wǎng)絡(luò)、異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)等。通過(guò)對(duì)多無(wú)人機(jī)的協(xié)同控制，包括無(wú)人機(jī)之間的計(jì)算資源協(xié)同管理、無(wú)人機(jī)軌跡規(guī)劃等，能夠滿足不同任務(wù)類型對(duì)計(jì)算能力的要求，從而提供強(qiáng)大的計(jì)算支持，并能夠解決廣域復(fù)雜環(huán)境的覆蓋問(wèn)題。另外，多無(wú)人機(jī)間也可以通過(guò)鏈路連接，形成多無(wú)人機(jī)間資源共享，大幅提升對(duì)網(wǎng)絡(luò)離散資源聯(lián)動(dòng)設(shè)計(jì)的靈活性，消除終端設(shè)備對(duì)某一部分無(wú)人機(jī)的依賴性，網(wǎng)絡(luò)的魯棒性能夠得到充分的保障。值得一提的是，多無(wú)人機(jī)協(xié)同中的無(wú)人機(jī)聯(lián)合設(shè)計(jì)問(wèn)題、三維軌跡規(guī)劃問(wèn)題等在實(shí)際研究和應(yīng)用中依然極具挑戰(zhàn)。

2.2 典型應(yīng)用分類

得益于無(wú)線通信領(lǐng)域不斷發(fā)展，以及在無(wú)人機(jī)機(jī)動(dòng)性和控制方面取得飛速進(jìn)步，無(wú)人機(jī)輔助MEC具有廣闊的應(yīng)用前景。目前，常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景包括以下幾點(diǎn)。

（1）定制化邊緣云服務(wù)

根據(jù)用戶需求，可以利用無(wú)人機(jī)輔助MEC提供定制化邊緣云服務(wù)，如賽事直播、超清點(diǎn)播、云游戲、云渲染等。通過(guò)無(wú)人機(jī)靈活部署，能夠增強(qiáng)用戶接入，降低傳輸時(shí)延，滿足用戶聯(lián)機(jī)互動(dòng)的需求。另外，還可以通過(guò)無(wú)人機(jī)輔助MEC為用戶提供云安全解決方案，防止流量攻擊和病毒傳播，保障用戶的計(jì)算安全。

（2）熱點(diǎn)覆蓋

在通信熱點(diǎn)區(qū)域，如重大賽事、節(jié)日活動(dòng)、音樂(lè)會(huì)現(xiàn)場(chǎng)等，大規(guī)模用戶帶來(lái)密集的計(jì)算需求，造成地面固定基礎(chǔ)設(shè)施超負(fù)荷運(yùn)行，用戶服務(wù)需求得不到保證。通過(guò)部署無(wú)人機(jī)MEC，可以對(duì)熱點(diǎn)區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行分流，擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)計(jì)算容量，有效緩解區(qū)域內(nèi)計(jì)算數(shù)據(jù)的擁塞，提升用戶的體驗(yàn)質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量。

（3）應(yīng)急救援

在突發(fā)自然災(zāi)害時(shí)，往往會(huì)造成地面通信基礎(chǔ)設(shè)施損毀的情況。為了及時(shí)恢復(fù)通信，第一時(shí)間了解受災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)，可以部署無(wú)人機(jī)MEC節(jié)點(diǎn)，通過(guò)拍攝圖像或視頻，分析提取關(guān)鍵信息，如人員搜救、目標(biāo)物體受災(zāi)監(jiān)測(cè)等，輔助指揮人員準(zhǔn)確采取有效應(yīng)對(duì)措施。

（4）數(shù)據(jù)采集

在湖泊、山地、沙漠等野外環(huán)境中，由于缺少通信設(shè)施，并受地理地形的影響，環(huán)境監(jiān)測(cè)和對(duì)廣泛部署的傳感節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集都是難以開(kāi)展的工作。通過(guò)派遣無(wú)人機(jī)MEC節(jié)點(diǎn)可以有效克服這些難題，規(guī)避人力實(shí)施帶來(lái)的各種危害和風(fēng)險(xiǎn)，而且能夠避免建設(shè)大量的固定基礎(chǔ)設(shè)施，極大地降低監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)采集成本。

（5）軍事應(yīng)用

在軍事場(chǎng)景中，面臨的環(huán)境一般都缺少地面通信基礎(chǔ)設(shè)施，前線與指揮中心的通信連接很難持續(xù)得到穩(wěn)定保障。因此，利用無(wú)人機(jī)MEC節(jié)點(diǎn)，不僅可以幫助建立前線與后方之間的無(wú)線連接，還能夠通過(guò)無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)偵察并分析回傳敵方的狀態(tài)，為指揮中心作戰(zhàn)命令下達(dá)提供有效情報(bào)。另外，與人工智能、飛控導(dǎo)航等先進(jìn)技術(shù)結(jié)合后，無(wú)人機(jī)MEC還能夠參與到人質(zhì)救援、目標(biāo)打擊、戰(zhàn)場(chǎng)毀傷評(píng)估等作戰(zhàn)活動(dòng)，加速了無(wú)人化、智能化戰(zhàn)爭(zhēng)的發(fā)展。

2.3 關(guān)鍵技術(shù)

在當(dāng)前研究中，無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)總結(jié)如圖5所示。在進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，主要從計(jì)算任務(wù)和無(wú)人機(jī)設(shè)計(jì)兩個(gè)方面考慮，其中計(jì)算任務(wù)又可分為本地計(jì)算和任務(wù)卸載兩種方式。本地計(jì)算是指計(jì)算任務(wù)在設(shè)備自身進(jìn)行本地處理，根據(jù)CPU計(jì)算頻率的分配情況，分為固定計(jì)算頻率方式和動(dòng)態(tài)計(jì)算頻率方式；任務(wù)卸載是指設(shè)備將部分任務(wù)傳輸?shù)狡渌O(shè)備進(jìn)行輔助計(jì)算，這個(gè)過(guò)程主要包括卸載模式、卸載技術(shù)和資源分配3個(gè)關(guān)鍵方面。首先，卸載模式包括部分卸載和二元卸載（也稱為二進(jìn)制卸載）。部分卸載允許設(shè)備將計(jì)算任務(wù)分成若干子任務(wù)，這些子任務(wù)一般為相互獨(dú)立的關(guān)系，可以通過(guò)無(wú)線傳輸?shù)姆绞竭w移到其他設(shè)備進(jìn)行計(jì)算；而二元卸載是將任務(wù)作為一個(gè)整體，只能在設(shè)備本地完成計(jì)算或作為整體卸載至其他設(shè)備。相比于部分卸載，二元卸載硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度更低，但靈活性不強(qiáng)。另外，卸載技術(shù)主要指一些先進(jìn)的無(wú)線傳輸技術(shù)，包括多址接入技術(shù)（如 NOMA、正交多址（orthogonal multiple access，OMA））、多輸入多輸出（multiple-input multiple-output，MIMO）技術(shù)、智能反射面（intelligent reflecting surface，IRS）技術(shù)、全雙工（full duplex）技術(shù)等，通過(guò)應(yīng)用這些技術(shù)，能夠提高任務(wù)卸載速率，使系統(tǒng)獲得更大的增益。最后，資源分配主要包括兩個(gè)方面的內(nèi)容，分別是通信資源分配和計(jì)算資源分配。通信資源主要指系統(tǒng)中的時(shí)隙、編碼、通信帶寬、發(fā)射功率等系統(tǒng)資源，計(jì)算資源則指設(shè)備自身和MEC服務(wù)器提供的CPU計(jì)算模塊。在實(shí)際研究場(chǎng)景中，對(duì)系統(tǒng)資源進(jìn)行分配方案優(yōu)化對(duì)于提高系統(tǒng)運(yùn)行效率至關(guān)重要，是無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重點(diǎn)內(nèi)容。

圖5 無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)總結(jié)

無(wú)人機(jī)設(shè)計(jì)涵蓋兩個(gè)大的方面，一是空地信道建模問(wèn)題，另一個(gè)是無(wú)人機(jī)控制問(wèn)題?？盏匦诺澜Ｖ饕譃?種信道模型，分別是視距鏈路模型（line-of-sight channel model）、概率信道模型（probabilistic channel model）和仰角信道模型（angle dependent channel model）。視距鏈路模型適用于開(kāi)闊、沒(méi)有障礙物遮擋的信道環(huán)境，是一種比較理想化的模型；概率信道模型和仰角信道模型都考慮了非視距鏈路的影響，更適合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，如鄉(xiāng)村城市等有障礙物影響的傳輸環(huán)境。無(wú)人機(jī)控制問(wèn)題可以根據(jù)無(wú)人機(jī)的運(yùn)動(dòng)模式分成動(dòng)態(tài)軌跡規(guī)劃和靜態(tài)位置部署，其中動(dòng)態(tài)軌跡規(guī)劃是最為常見(jiàn)的一類。相比于靜態(tài)位置部署，動(dòng)態(tài)軌跡規(guī)劃能夠帶來(lái)更明顯的性能增益，無(wú)人機(jī)的移動(dòng)性能得到更充分的利用。動(dòng)態(tài)位置規(guī)劃中，根據(jù)無(wú)人機(jī)的數(shù)量可以分為單無(wú)人機(jī)軌跡規(guī)劃和多無(wú)人機(jī)軌跡規(guī)劃；根據(jù)空間維度可以分為一維軌跡優(yōu)化、二維軌跡優(yōu)化和三維軌跡優(yōu)化。目前，無(wú)人機(jī)的軌跡優(yōu)化問(wèn)題正從二維軌跡優(yōu)化向三維軌跡優(yōu)化方向發(fā)展，同時(shí)也出現(xiàn)了諸多仍未徹底解決的問(wèn)題，如三維無(wú)人機(jī)能耗建模問(wèn)題、三維多無(wú)人機(jī)協(xié)同控制問(wèn)題等。

上述關(guān)鍵技術(shù)為無(wú)人機(jī)輔助 MEC的研究工作奠定了技術(shù)基礎(chǔ)和基本設(shè)計(jì)思路，并催生了諸多應(yīng)用類型。根據(jù)當(dāng)前文獻(xiàn)中研究目標(biāo)的不同，無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)研究分類見(jiàn)表1，大致可分為5類。

表1 無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)研究分類

（1）能耗最小

能耗作為無(wú)人機(jī)輔助 MEC系統(tǒng)關(guān)鍵性能指標(biāo)之一，得到了廣泛的研究。無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)能耗主要來(lái)自3個(gè)方面，即無(wú)人機(jī)飛行能耗、計(jì)算能耗和通信能耗。在具體設(shè)計(jì)中，需要分別就這3部分能耗進(jìn)行考慮，以達(dá)到系統(tǒng)能耗最小的目的。文獻(xiàn)[16]的目標(biāo)是最大化終端設(shè)備的最小能耗，提出一種聯(lián)合優(yōu)化算法解決了非凸問(wèn)題；文獻(xiàn)[19]采用加權(quán)均方誤差法和 S-procedure方法，實(shí)現(xiàn)了無(wú)人機(jī)和終端設(shè)備能耗最小化的目的；文獻(xiàn)[20]則通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化系統(tǒng)通信和計(jì)算資源、無(wú)人機(jī)軌跡，考慮了無(wú)人機(jī)作為移動(dòng)中繼MEC場(chǎng)景的系統(tǒng)總能耗最小化問(wèn)題。

（2）計(jì)算時(shí)延最低

計(jì)算時(shí)延也是無(wú)人機(jī)輔助 MEC系統(tǒng)關(guān)鍵性能指標(biāo)之一，計(jì)算時(shí)延主要包括3個(gè)方面：任務(wù)卸載時(shí)延、任務(wù)計(jì)算時(shí)延和結(jié)果回傳時(shí)延。減少無(wú)人機(jī)MEC系統(tǒng)的時(shí)延開(kāi)銷，對(duì)保障系統(tǒng)的有效性至關(guān)重要。文獻(xiàn)[15]考慮了最小化最大終端設(shè)備計(jì)算時(shí)延的問(wèn)題；文獻(xiàn)[15]則考慮了所有終端計(jì)算時(shí)延和最小化，并同時(shí)考慮了無(wú)人機(jī)的能耗問(wèn)題；文獻(xiàn)[21]通過(guò)設(shè)計(jì)三維無(wú)人機(jī)位置部署，減少系統(tǒng)的計(jì)算時(shí)延開(kāi)銷；文獻(xiàn)[23]主要設(shè)計(jì)了多無(wú)人機(jī)協(xié)同的場(chǎng)景，通過(guò)開(kāi)展多無(wú)人機(jī)聯(lián)合軌跡設(shè)計(jì)和系統(tǒng)資源管理，實(shí)現(xiàn)了終端設(shè)備任務(wù)計(jì)算時(shí)延最小的目標(biāo)。

（3）計(jì)算容量最高

計(jì)算容量的定義為終端設(shè)備或無(wú)人機(jī)在給定的網(wǎng)絡(luò)資源能夠?qū)崿F(xiàn)的最大計(jì)算量，是用于衡量無(wú)人機(jī)MEC系統(tǒng)計(jì)算能力強(qiáng)弱的關(guān)鍵性能指標(biāo)。一般而言，無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)的資源都是受限的，而如何利用有限的資源滿足盡可能多的計(jì)算需求具有顯著意義。文獻(xiàn)[26]提出了在無(wú)人機(jī)無(wú)線能量傳輸MEC網(wǎng)絡(luò)中的計(jì)算容量問(wèn)題，同時(shí)考慮了部分卸載（partial offloading）和二元卸載（binary offloading）兩種卸載模式；文獻(xiàn)[27]和文獻(xiàn)[28]分別提出了在無(wú)人機(jī)中繼協(xié)作傳輸和非正交多址接入（non-orthogonal multiple access，NOMA）網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景的無(wú)人機(jī)計(jì)算容量最大化問(wèn)題。

（4）計(jì)算能效最大

計(jì)算能效是指在單位計(jì)算能耗上能完成的最大計(jì)算量，一般也稱為計(jì)算效率（computation efficiency），可以用來(lái)權(quán)衡計(jì)算量與能量開(kāi)銷之間的關(guān)系。對(duì)于無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)而言，計(jì)算量和能量都是非常關(guān)鍵的性能指標(biāo)，因此在實(shí)際設(shè)計(jì)中，通常需要考慮兩者間的最佳折中關(guān)系。文獻(xiàn)[17]提出在空地協(xié)同場(chǎng)景中，以系統(tǒng)能效作為目標(biāo)，通過(guò)對(duì)系統(tǒng)資源管理和無(wú)人機(jī)軌跡設(shè)計(jì)，尋求計(jì)算容量與計(jì)算能耗之間的最佳權(quán)衡關(guān)系；文獻(xiàn)[29]通過(guò)優(yōu)化無(wú)人機(jī)的軌跡和任務(wù)分配實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)能效最大化；文獻(xiàn)[30]和文獻(xiàn)[31]都考慮了多無(wú)人機(jī)計(jì)算能效的問(wèn)題，且文獻(xiàn)[31]采用了NOMA作為多址方式。

（5）計(jì)算安全性最強(qiáng)

由于無(wú)線傳輸環(huán)境的開(kāi)放性，信息傳輸很容易受到非法用戶的監(jiān)聽(tīng)，造成數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。無(wú)人機(jī)輔助 MEC系統(tǒng)的計(jì)算安全主要體現(xiàn)在任務(wù)數(shù)據(jù)卸載的過(guò)程。如何有效保障終端設(shè)備數(shù)據(jù)的私密性，對(duì)于衡量無(wú)人機(jī)MEC系統(tǒng)的安全性來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，受到比較廣泛的關(guān)注。文獻(xiàn)[32]考慮采用雙無(wú)人機(jī)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)抵御地面竊聽(tīng)用戶，其中一架無(wú)人機(jī)作為MEC服務(wù)器輔助地面設(shè)備計(jì)算，另一架無(wú)人機(jī)則作為干擾（Jamming）無(wú)人機(jī)，用于發(fā)射干擾噪聲，抑制非法用戶的惡意竊聽(tīng)；文獻(xiàn)[33]考慮了來(lái)自空中的非法竊聽(tīng)用戶，利用地面干擾機(jī)發(fā)射抑制噪聲減少竊聽(tīng)，增大合法用戶的安全計(jì)算容量；為了減少計(jì)算數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，文獻(xiàn)[34]提出通過(guò)無(wú)人機(jī)和地面非卸載用戶聯(lián)合發(fā)送噪聲的方式抑制竊聽(tīng)，并考慮了不確切的信道狀態(tài)信息的情況；文獻(xiàn)[35]提出了在能量收集的網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景中，無(wú)人機(jī)利用全雙工通信的方式，同時(shí)接收用戶卸載的任務(wù)和發(fā)送干擾噪聲攻擊非法竊聽(tīng)者，從而提高系統(tǒng)的安全計(jì)算效率。

3 未來(lái)研究方向和應(yīng)用挑戰(zhàn)

3.1 未來(lái)研究方向

作為5G關(guān)鍵性技術(shù)，無(wú)人機(jī)輔助MEC技術(shù)將繼續(xù)賦能未來(lái)6G網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?？梢灶A(yù)見(jiàn)的是，新興技術(shù)的不斷涌現(xiàn)勢(shì)必會(huì)推動(dòng)無(wú)人機(jī) MEC技術(shù)的不斷發(fā)展與進(jìn)步。結(jié)合當(dāng)前無(wú)線通信領(lǐng)域的研究趨勢(shì)和潛在技術(shù)，未來(lái)無(wú)人機(jī)輔助MEC研究主要包括以下幾個(gè)方向。

（1）三維多無(wú)人機(jī)協(xié)同MEC

如前文所述，三維無(wú)人機(jī)設(shè)計(jì)和多無(wú)人機(jī)協(xié)同均具有顯著優(yōu)勢(shì)，也是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。將三維無(wú)人機(jī)與多無(wú)人機(jī)進(jìn)行結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)更為復(fù)雜的功能。三維無(wú)人機(jī)軌跡設(shè)計(jì)能夠通過(guò)水平和縱向操縱，實(shí)現(xiàn)全空域移動(dòng)控制，完全釋放無(wú)人機(jī)移動(dòng)性促進(jìn)系統(tǒng)性能提升的潛力。另外，多無(wú)人機(jī)協(xié)同能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)空—空、空—地、空—天—地等多域資源聯(lián)合調(diào)度，極大增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)資源配置的靈活性。因此，三維無(wú)人機(jī)協(xié)同MEC將具有巨大應(yīng)用潛力，是未來(lái)通信發(fā)展的一種必然范式。

（2）基于智能無(wú)線傳輸?shù)臒o(wú)人機(jī)MEC

基于智能無(wú)線傳輸?shù)臒o(wú)人機(jī) MEC是指通過(guò)采用IRS重構(gòu)無(wú)線傳輸環(huán)境，以達(dá)到增強(qiáng)無(wú)線傳輸性能的目的。IRS是一種無(wú)源的平面反射陣列，其表面整齊排列著許多可重構(gòu)元素，每一個(gè)元素都可以對(duì)入射信號(hào)進(jìn)行單獨(dú)的相移和幅度控制，從而改變?nèi)肷湫盘?hào)的傳輸特性[27]。目前，IRS作為6G關(guān)鍵技術(shù)，已經(jīng)被寫(xiě)入6G白皮書(shū)。在基于智能無(wú)線傳輸?shù)臒o(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)中，根據(jù)場(chǎng)景需求，可以采取地面部署IRS的方式，也可以將IRS部署在無(wú)人機(jī)上，兩種結(jié)構(gòu)各有其優(yōu)勢(shì)。在實(shí)際設(shè)計(jì)中，基于智能無(wú)線傳輸?shù)臒o(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)主要需要考慮通過(guò)結(jié)合多天線技術(shù)和IRS無(wú)源波束成形技術(shù)，以及對(duì)無(wú)人機(jī)軌跡進(jìn)行規(guī)劃，增強(qiáng)信號(hào)傳輸質(zhì)量，提高任務(wù)卸載效率。該研究方向開(kāi)辟了新的設(shè)計(jì)維度，是對(duì)隨機(jī)信道被動(dòng)適應(yīng)到主動(dòng)控制的跨越，具有廣闊的研究前景。

（3）通感一體無(wú)人機(jī)MEC

通信感知一體化（integrated sensing and communication，ISAC）是未來(lái)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的一項(xiàng)重要使能技術(shù)，能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)通信任務(wù)和感知任務(wù)[36]。未來(lái)無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)中，無(wú)人機(jī)的功能不單單限于通信和計(jì)算，還需要具備高精度且穩(wěn)健的感知能力，以更好地滿足工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、車聯(lián)網(wǎng)、智能家居等不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求。一方面，通過(guò)復(fù)用數(shù)據(jù)卸載的射頻信號(hào)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的感知，達(dá)到狀態(tài)觀測(cè)的目的，擴(kuò)展了網(wǎng)絡(luò)功能。尤其通過(guò)結(jié)合先進(jìn)的太赫茲（terahertz，THz）超大帶寬通信技術(shù)，可以極大提高通信和感知能力，獲得高精度的定位和高分辨率3D成像信息；另一方面，通過(guò)感知，能夠獲取對(duì)無(wú)線傳輸環(huán)境的反饋信息，進(jìn)而輔助增強(qiáng)信號(hào)傳輸質(zhì)量。因此，通感一體無(wú)人機(jī)MEC的研究將突破傳統(tǒng)設(shè)計(jì)的局限，具有顯著的現(xiàn)實(shí)意義。目前，通感一體無(wú)人機(jī) MEC相關(guān)議題仍處于研究空白階段，其基本設(shè)計(jì)思路、典型研究架構(gòu)、關(guān)鍵性能指標(biāo)等仍有待進(jìn)一步探索。

（4）智能算法融合的無(wú)人機(jī)MEC

當(dāng)前，AI技術(shù)已經(jīng)逐漸滲透到各研究領(lǐng)域，對(duì)基于傳統(tǒng)方法開(kāi)展的研究工作產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。在無(wú)人機(jī)MEC研究場(chǎng)景中，AI智能算法正在逐步替代傳統(tǒng)算法發(fā)揮作用。盡管有些場(chǎng)景還未能達(dá)到一些經(jīng)典算法實(shí)現(xiàn)的效果，但隨著未來(lái)算法的改進(jìn)、機(jī)器算力的提升，AI智能算法不排除取得與經(jīng)典算法一樣的效果，甚至超越經(jīng)典算法。值得一提的是，AI智能算法已經(jīng)在一些問(wèn)題中發(fā)揮不可替代的作用，如高復(fù)雜問(wèn)題求解、隨機(jī)問(wèn)題優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)等，傳統(tǒng)方法往往不能有效解決上述問(wèn)題，或需要依靠復(fù)雜的分析、近似和簡(jiǎn)化等過(guò)程獲取數(shù)值解，性能很難得到保障。而在無(wú)人機(jī)輔助MEC中，經(jīng)常需要進(jìn)行計(jì)算任務(wù)預(yù)測(cè)，還面臨著計(jì)算任務(wù)和信道參數(shù)隨機(jī)、問(wèn)題建模結(jié)構(gòu)復(fù)雜等現(xiàn)實(shí)難題，通過(guò)融合智能算法，能夠很好地貼合無(wú)人機(jī)MEC場(chǎng)景，并有望開(kāi)辟全新的設(shè)計(jì)思路和嶄新的研究途徑。同時(shí)，無(wú)人機(jī)軌跡規(guī)劃具有時(shí)間上的長(zhǎng)期性，且滿足馬爾可夫決策過(guò)程，具有應(yīng)用智能算法的天然優(yōu)勢(shì)。

（5）無(wú)人機(jī)算力網(wǎng)絡(luò)

現(xiàn)有無(wú)人機(jī)輔助 MEC系統(tǒng)受限于單個(gè)或少數(shù)無(wú)人機(jī)計(jì)算能力，沒(méi)有形成無(wú)人機(jī)算力網(wǎng)絡(luò)。與單純多無(wú)人機(jī)協(xié)同不同的是，無(wú)人機(jī)算力網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)多無(wú)人機(jī)間、各云之間的算力資源協(xié)同調(diào)度與分配，將算力資源信息與網(wǎng)絡(luò)資源信息匹配，實(shí)現(xiàn)多云、多類資源的聯(lián)合優(yōu)化。在無(wú)人機(jī)算力網(wǎng)絡(luò)中，可以將網(wǎng)絡(luò)中所有的算力資源進(jìn)行池化，算力池能夠根據(jù)當(dāng)前的狀態(tài)及時(shí)向網(wǎng)絡(luò)控制面報(bào)告可利用的空閑算力信息，用戶會(huì)根據(jù)得到的算力信息以最佳的路由獲取這些空閑算力資源，極大提高網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算性能。目前，對(duì)無(wú)人機(jī)算力網(wǎng)絡(luò)的研究處于起步階段，對(duì)于算力度量、資源視圖、信息分發(fā)和資源調(diào)度等方面的關(guān)鍵性議題仍有待探索。

3.2 未來(lái)應(yīng)用挑戰(zhàn)

盡管無(wú)人機(jī)輔助 MEC可以克服傳統(tǒng)地面MCE網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍小、靈活性差和成本高等一些弊端，但是也面臨著諸多限制和挑戰(zhàn)，無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)面臨的部分挑戰(zhàn)如圖6所示。

圖6 無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)面臨的部分挑戰(zhàn)

（1）無(wú)人機(jī)能力受限

無(wú)人機(jī)作為空中平臺(tái)，一直面臨著能量受限的問(wèn)題，導(dǎo)致無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)的服務(wù)周期較短，給實(shí)際任務(wù)的開(kāi)展帶來(lái)不便。電池續(xù)航問(wèn)題也間接導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)處理能力的局限性，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行節(jié)能優(yōu)化、提高續(xù)航時(shí)間對(duì)解決此問(wèn)題尤為重要。另外，無(wú)人機(jī)有效載荷限制也導(dǎo)致無(wú)人機(jī)只能搭載計(jì)算能力極為有限的MEC服務(wù)器，因此在計(jì)算需求大的網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景容易出現(xiàn)飽和的狀態(tài)，影響系統(tǒng)的計(jì)算效果。

（2）多無(wú)人機(jī)協(xié)同控制

相較于單無(wú)人機(jī)，多無(wú)人機(jī)協(xié)同MEC場(chǎng)景具有覆蓋范圍廣、計(jì)算能力強(qiáng)、網(wǎng)絡(luò)魯棒性高等優(yōu)勢(shì)，是未來(lái)無(wú)人機(jī)輔助 MEC系統(tǒng)發(fā)展的重要范式。然而，多無(wú)人機(jī)協(xié)同控制問(wèn)題依然需要被解決。在多無(wú)人機(jī)場(chǎng)景，需要考慮的關(guān)鍵因素主要包括卸載模式選取、用戶接入方式、無(wú)人機(jī)與地面設(shè)備間單跳任務(wù)卸載、無(wú)人機(jī)與無(wú)人機(jī)之間的多跳任務(wù)傳輸，以及多無(wú)人機(jī)聯(lián)合軌跡設(shè)計(jì)等，這些因素?zé)o疑加劇了多無(wú)人機(jī)協(xié)同設(shè)計(jì)的建模難度和算法實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度，也是未來(lái)多無(wú)人機(jī)協(xié)同MEC網(wǎng)絡(luò)研究需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題。

（3）無(wú)線連接受限

無(wú)人機(jī)由于高空優(yōu)勢(shì)，能夠獲得相較于地面通信更好的鏈路質(zhì)量，但在障礙物密集的復(fù)雜環(huán)境中，如城市、山區(qū)、叢林等，無(wú)線連接的穩(wěn)定性和有效性很難得到保障。地面終端的任務(wù)卸載很容易受到周圍障礙物的遮擋，造成信號(hào)傳輸衰減嚴(yán)重，甚至無(wú)法傳輸?shù)綗o(wú)人機(jī)邊緣節(jié)點(diǎn)。盡管無(wú)人機(jī)可以通過(guò)移動(dòng)性優(yōu)勢(shì)，增強(qiáng)與目標(biāo)終端之間的鏈路質(zhì)量，但在多用戶場(chǎng)景中，此時(shí)其他設(shè)備的服務(wù)效果卻很難得到保證，從而影響網(wǎng)絡(luò)整體性能。因此，如何改善無(wú)線傳輸環(huán)境，提高無(wú)線鏈路傳輸質(zhì)量，也是目前無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)面臨的一大挑戰(zhàn)。

（4）數(shù)據(jù)卸載安全問(wèn)題

無(wú)人機(jī)高空優(yōu)勢(shì)有助于幫助改善無(wú)線傳輸質(zhì)量，但同時(shí)也增加了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。而且，未來(lái)竊聽(tīng)用戶不僅來(lái)自地面，也可能來(lái)自空中，空地雙重竊聽(tīng)無(wú)疑極大增加了數(shù)據(jù)安全防御方面的挑戰(zhàn)。一般而言，竊聽(tīng)方式分為主動(dòng)竊聽(tīng)和被動(dòng)竊聽(tīng)兩種，主動(dòng)竊聽(tīng)方式下竊聽(tīng)用戶會(huì)對(duì)外發(fā)出電磁信號(hào)，容易被偵查識(shí)別，進(jìn)而可以開(kāi)展精準(zhǔn)打擊，因此這種方式在實(shí)際中相對(duì)容易應(yīng)對(duì)。在被動(dòng)竊聽(tīng)方式下，竊聽(tīng)用戶通常保持電磁靜默狀態(tài)，因此無(wú)法對(duì)其展開(kāi)精確打擊，只能通過(guò)技術(shù)手段偵查竊聽(tīng)用戶的大致范圍，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)卸載策略和無(wú)人機(jī)軌跡設(shè)計(jì)等，盡可能降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)，這種情況更具有現(xiàn)實(shí)意義，但同時(shí)也是目前研究工作中待解決的難題。

（5）無(wú)人機(jī)無(wú)線信道測(cè)量與建模

為了能夠?qū)o(wú)人機(jī)通信系統(tǒng)開(kāi)展可靠研究，并進(jìn)行實(shí)際優(yōu)化設(shè)計(jì)和性能評(píng)估，建立準(zhǔn)確的無(wú)人機(jī)無(wú)線信道模型至關(guān)重要。與傳統(tǒng)固定路徑之間的通信不同，無(wú)人機(jī)通信系統(tǒng)表現(xiàn)了更為復(fù)雜的特性。首先，無(wú)人機(jī)的快速移動(dòng)性導(dǎo)致信號(hào)傳輸不穩(wěn)定，多普勒頻移帶來(lái)的影響不可忽視；其次，無(wú)人機(jī)對(duì)地通信過(guò)程中信號(hào)歷經(jīng)的路徑復(fù)雜多變，容易被各類障礙物的頻繁遮擋，造成接收信號(hào)包絡(luò)起伏變化劇烈。因此，開(kāi)展無(wú)人機(jī)無(wú)線信道測(cè)量與建模工作具有現(xiàn)實(shí)意義。目前，針對(duì)無(wú)人機(jī)的信道建模方式主要分為確定性模型和統(tǒng)計(jì)模型兩種。盡管如此，依靠現(xiàn)有模型獲得的無(wú)人機(jī)傳輸特性與實(shí)際測(cè)量結(jié)果值之間仍有差距，如現(xiàn)有信道模型無(wú)法有效反映無(wú)人機(jī)非平穩(wěn)信道特性和地面反射分量等。另外，在無(wú)人機(jī)輔助MEC網(wǎng)絡(luò)中，高計(jì)算時(shí)延的需求對(duì)無(wú)人機(jī)信道的測(cè)量帶來(lái)了更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。而且，為了便于設(shè)計(jì)，無(wú)人機(jī)通信場(chǎng)景對(duì)信道模型的低復(fù)雜性也有一定的要求。未來(lái)的研究工作需要借助各類手段著力解決上述挑戰(zhàn)，如通過(guò)引入時(shí)變參數(shù)表現(xiàn)無(wú)人機(jī)信道的非平穩(wěn)特性，或通過(guò)借助隨機(jī)幾何的方法推導(dǎo)更加普適、低復(fù)雜度的參考模型。總之，如何開(kāi)展無(wú)人機(jī)無(wú)線信道測(cè)量、提出無(wú)人機(jī)無(wú)線信道統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化模型，是無(wú)人機(jī)未來(lái)應(yīng)用需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題之一。

（6）標(biāo)準(zhǔn)化及商業(yè)模式

無(wú)人機(jī)輔助 MEC系統(tǒng)對(duì)于運(yùn)營(yíng)商、設(shè)備商和芯片廠商而言是一種創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和業(yè)務(wù)模式，相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)化工作正受到各大標(biāo)準(zhǔn)化組織的關(guān)注。目前，關(guān)于 MEC的標(biāo)準(zhǔn)化工作已基本開(kāi)展完畢，包括平臺(tái)架構(gòu)、技術(shù)需求、程序接口等都已被歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)組織（European Telecommunications Standards Institute，ETSI）明確，而在此之上的無(wú)人機(jī)輔助 MEC的標(biāo)準(zhǔn)化工作還沒(méi)有被制定，有待行業(yè)進(jìn)一步探討。此外，無(wú)人機(jī)輔助 MEC的業(yè)務(wù)場(chǎng)景雖然可以借鑒ETSI對(duì)MEC的七大業(yè)務(wù)場(chǎng)景的規(guī)范和描述，但對(duì)無(wú)人機(jī)輔助 MEC系統(tǒng)中區(qū)別于傳統(tǒng)MEC的典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景類型并沒(méi)有得到行業(yè)和標(biāo)準(zhǔn)化組織的統(tǒng)一，從計(jì)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)和商業(yè)模式到最后落地部署等一系列工作，仍需要進(jìn)一步討論和確定。

4 結(jié)束語(yǔ)

無(wú)人機(jī)輔助 MEC系統(tǒng)作為未來(lái)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向，具有高空平臺(tái)、移動(dòng)性、低成本等優(yōu)勢(shì)，能夠顯著改善網(wǎng)絡(luò)計(jì)算能力、降低時(shí)延，獲得了廣闊的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用前景。此外，無(wú)人機(jī)輔助MEC技術(shù)融合自身全域資源管理特性，能夠深度賦能未來(lái)空—天—地—海一體化網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，有助于打造全方位立體算力網(wǎng)絡(luò)。本文全面剖析了無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)的特點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)，討論了目前面臨的主要挑戰(zhàn)，并展望了未來(lái)發(fā)展方向。無(wú)人機(jī)輔助MEC技術(shù)在5G中持續(xù)發(fā)展及產(chǎn)業(yè)融合，將助推集研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、服務(wù)管理于一體的工業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐，為社會(huì)和企業(yè)賦能。同時(shí)，持續(xù)開(kāi)展對(duì)未來(lái)無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)的學(xué)術(shù)研究，將有助于推動(dòng)更多的創(chuàng)新應(yīng)用出現(xiàn)，從而帶動(dòng)垂直行業(yè)不斷演進(jìn)。同樣地，在社會(huì)產(chǎn)業(yè)需求的正向反饋下，無(wú)人機(jī)輔助MEC系統(tǒng)研究也必將獲得更深遠(yuǎn)的發(fā)展。