熊剛 蔣天瑜 劉洋 劉丹

（中國電子科技集團公司第三十研究所 四川省成都市 6100411）

近年來，無人機已廣泛用于民用和軍事領域，包括環(huán)境監(jiān)測、協(xié)同作戰(zhàn)、搜索救援、交通監(jiān)控等方面。通常，無人機能夠配備各種傳感器、通信載荷、計算單元、攝像頭和GPS 導航等。傳統(tǒng)的通信載荷側(cè)重于遍布各個角落的基礎設施網(wǎng)絡，例如基于基站的 LTE 網(wǎng)絡。然而，缺乏機動性阻礙了適應動態(tài)移動環(huán)境，此外高成本和全面部署使其不適合遠程和緊急情況，因此無人機網(wǎng)絡優(yōu)化計算技術(shù)是研究的新方向。由于其機動性、易于部署、懸停能力和成本效益，并且小型無人機在更具動態(tài)性和臨時性的場景中越來越受歡迎。在網(wǎng)絡中，無人機連接地面?zhèn)鞲衅骱驮O備進行數(shù)據(jù)收集，不需要向相鄰節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)，可以降低設備能耗。無人機的高機動性是最重要的挑戰(zhàn)之一，將導致網(wǎng)絡拓撲的高度動態(tài)。無人機通常配備定向天線以進行節(jié)能傳輸；并且位于不同區(qū)域的網(wǎng)絡設備可以在不同時間與無人機進行通信，這會導致網(wǎng)絡中出現(xiàn)不公平的訪問機會。另一方面，降低設備能耗在無人機網(wǎng)絡中作用非常重要。因此，如何通過合理、優(yōu)化的無人機網(wǎng)絡計算技術(shù)實現(xiàn)合適的網(wǎng)絡架構(gòu)及協(xié)議，是一個值得努力探索的問題。

1 無人機網(wǎng)絡系統(tǒng)

1.1 無人機系統(tǒng)分類

目前有各種無人機，根據(jù)不同的支持高度、速度和自主性等，可適用于多種不同的應用。通常，對無人機型號的選擇應考慮具體的應用目標，例如 QoS、能量容量、環(huán)境限制。通常，無人機可分為三種類型：旋翼無人機、固定翼無人機和固定翼混合垂直起降無人機。

無人機具有動態(tài)、敏捷、易于維修、易于部署等特點，并具有及時提供各種測量數(shù)據(jù)的潛力，由此它們?yōu)橄蛑悄芟到y(tǒng)提供信息提供了一種低成本方案，也可以進行必要的數(shù)據(jù)分析。無人機將極大地促進國防、工業(yè)、緊急援助和物流等方面的進步。

1.2 無人機網(wǎng)絡通信

無人機通信網(wǎng)絡包含有兩種：自組織無人機網(wǎng)絡和無人機輔助通信網(wǎng)絡。前者的特點是靈活的拓撲結(jié)構(gòu)和自組織架構(gòu)，而后者的主要特點是網(wǎng)絡邊緣側(cè)的靈活調(diào)度。無人機可以通過配備不同尺寸、形式、特性和功能的傳感器來收集大量數(shù)據(jù)。收集的數(shù)據(jù)在無人機上本地處理或傳到云服務器。因此，實用的無人機網(wǎng)絡框架需要一個協(xié)調(diào)平臺，該平臺可以識別有關(guān)無人機的信息，例如飛行軌跡和電池狀態(tài)。

無人機網(wǎng)絡的應用發(fā)展前景廣闊。無人機可以成為網(wǎng)絡的一部分，在通信覆蓋范圍較差和基礎設施有限的地區(qū)提高網(wǎng)絡服務的可用性。例如，無人機可以在偏遠地區(qū)環(huán)境中提供 FC 和 EC 服務以及蜂窩通信。作為對通信網(wǎng)絡的支持，無人機可以作為具有各種操作單元的節(jié)點進行調(diào)度，例如飛行 BS、中繼節(jié)點或端節(jié)點站。無人機充當中繼/終端節(jié)點，構(gòu)建起通信鏈路。在無人機網(wǎng)絡中，需要考慮三種能源消耗：電池供電能源消耗，機載傳感器設備的能源消耗，以及地面網(wǎng)絡設備和傳感器節(jié)點的能源消耗。通信協(xié)議機制的選擇取決于所需的可實現(xiàn)吞吐量、功耗、范圍、實施成本、可靠性、延遲和安全性，有多種可用的通信協(xié)議可用于支持無人機的邊緣計算。除了高機動性和可擴展性，無人機還可以在網(wǎng)絡通信方面提供許多支持，例如普適連接、空中智能和傳感器部署，這些將擴大網(wǎng)絡覆蓋范圍，并提供多樣化和靈活的智能設施；它們還支持并行智能區(qū)域服務，例如 CC、EC 和 LC。

2 無人機網(wǎng)絡計算架構(gòu)

移動邊緣計算（Mobile Edge Computing, MEC）被廣泛認為是為下一代無人機網(wǎng)絡應用中最重要的優(yōu)化技術(shù)，該技術(shù)的提出和發(fā)展主要為針對大規(guī)模、密集型運算處理和低時延的需求，通常采用基于在網(wǎng)絡邊緣部署服務器等手段，把運算資源與服務移向邊緣，使得終端能夠高效、近距離的接收網(wǎng)絡服務。由于其多功能性和易于部署，無人機可以在提供網(wǎng)絡邊緣計算服務方面發(fā)揮重要作用。無人機網(wǎng)絡的移動邊緣計算設計可以分類并專用于特定的應用場景。無人機可以被視為移動服務器、網(wǎng)絡節(jié)點或中繼器。無人機可以被視為一個特定的用戶，可以將那些超出其內(nèi)存和處理能力的計算任務加載到計算服務器，如圖1(a)所示。無人機通常電池容量有限，內(nèi)存和計算能力不足，無法執(zhí)行復雜的計算任務。因此，將它們的處理加載到地面計算服務器進行計算可能會延長其電池使用。在另一種情況下，如圖 1(b)所示，一旦地面用戶將他們的計算責任加載給地面用戶，無人機可以將邊緣計算服務器保持在機載并飛行以協(xié)助地面用戶完成計算任務。在圖1(c)中，無人機作為中繼，協(xié)助移動用戶將他們的計算任務加載到特定的 MEC 服務器。

圖1： 無人機網(wǎng)絡優(yōu)化計算技術(shù)應用

3 基于AI的網(wǎng)絡優(yōu)化計算

邊緣計算是一種有效的優(yōu)化計算方法，能夠克服資源受限移動網(wǎng)絡設備中時間受限計算的挑戰(zhàn)，有助于提高無人機網(wǎng)絡的處理效率?；贏I 的網(wǎng)絡優(yōu)化計算目標是使服務更接近用戶，以最大限度地減少延遲和網(wǎng)絡擁塞。具有存儲、處理和通信功能的無人機可以作為網(wǎng)絡系統(tǒng)邊緣的MEC 服務器。在這種情況下，資源受限的網(wǎng)絡設備通過連接將其計算處理加載到安裝MEC 服務器的無人機。具有靈活性和機動性的無人機網(wǎng)絡將會采用分布式解決方案，其架構(gòu)旨在提高實時性，可以在網(wǎng)絡的邊緣而不是集中式數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)計算過程，從而減少通信延遲并促進實時決策和控制。

由于MEC 網(wǎng)絡提供無縫連接，滿足許多傳感器的QoS 需求，因此基于人工智能的優(yōu)化方法可以應用到無人機網(wǎng)絡MEC 系統(tǒng)中，以提供強大的智能分析、學習和識別能力，更高效地執(zhí)行信息挖掘、高級學習和復雜決策。相關(guān)的人工智能（AI, Artificial Intelligence）技術(shù)包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。其中，深度強化學習（DRL, Deep reinforcement learning）的方法不需要標記的訓練數(shù)據(jù)來分配資源，因此它可以增強基于信道環(huán)境的各種狀態(tài)的卸載選擇的過程。這導致減少能量帶寬和計算。同時，通過分析能量到達的不穩(wěn)定性、無線用戶提供的隨機計算任務和時變信道狀態(tài)，可采用基于馬爾可夫決策的方法來減少無人機邊緣計算中的延遲、能量消耗和帶寬。另一方面，在今后無人機通信將與 6G 網(wǎng)絡相結(jié)合，由于網(wǎng)絡設備的移動性可能會導致位置不確定性，基于DRL 的思路可以提供決策并實時優(yōu)化軌跡切換，此方法提高了無人機網(wǎng)絡的動態(tài)性和實時移動性，同時使得通信延遲最小化。

下面對人工智能在無人機網(wǎng)絡優(yōu)化計算中的新應用思路進行分析歸納：

（1）該技術(shù)允許地面用戶獲得最佳的策略，具有節(jié)能和處理速度的提高。

（2）對于 AI 技術(shù)在無人機網(wǎng)絡中的應用，可采取基于人工智能的方法的架構(gòu)，特別是聯(lián)邦學習和強化學習，該框架能夠使地面移動用戶能夠同時、智能和靈活地處理他們的計算任務，從而增強連接性并減少傳輸延遲和能源消耗。

高中思想政治教學之中“文化生活”板塊的引入強調(diào)了我國高中教育對于文化的重視，這部分的知識內(nèi)容與傳統(tǒng)文化有很多融合之處，教師必須要深刻認識到高中政治文化生活板塊中傳統(tǒng)文化的教學滲透至關(guān)重要。本文從課堂情境創(chuàng)設、實踐學習組織和教師素養(yǎng)提升三方面進行了具體的滲透方向探索。

（3）增強學習（RL, Reinforcement learning）和遷移學習算法可用于減少支持無人機網(wǎng)絡中的延遲和能量消耗。當遷移學習與 RL 相結(jié)合時，可以顯著提高網(wǎng)絡用戶動態(tài)操作時的系統(tǒng)訓練性能。

（4）基于馬爾可夫的優(yōu)化思路可以解決無人機安裝的 MEC 網(wǎng)絡中無人機軌跡優(yōu)化問題。該方法旨在提高整個系統(tǒng)的 QoS，并滿足 QoS 約束，包括移動用戶的計算任務。

（5）合理選取半馬爾可夫優(yōu)化思路和基于 DRL 的算法，可以解決支持無人機的 MEC 網(wǎng)絡的加載決策和資源管理策略。

（6）采取基于最大似然估計的新框架，通過估計用戶的移動數(shù)據(jù)以找到最佳初始 UAV 位置來優(yōu)化 UAV軌跡。在采用基于多代理 Q 學習技術(shù)時，可解決由無人機軌跡和功率控制組成的聯(lián)合優(yōu)化問題，提高速率以保持移動用戶的數(shù)據(jù)速率要求。

（7）采用基于深度 Q 學習的智能加載方法，能夠根據(jù)連接到無人機網(wǎng)絡的地面設備感知的延遲優(yōu)化性能，實現(xiàn)高效的邊緣計算。

人工智能技術(shù)與無人機網(wǎng)絡相融合，擴展了網(wǎng)絡應用前景和實施效能，具有十分巨大的潛力。建議研究人員應在今后對以下方面研究優(yōu)化思路：

（2）抗干擾：無人機和網(wǎng)絡設備之間的通信鏈路可能會因干擾而斷開連接，這會降低延遲性能，也可能影響整個網(wǎng)絡，尤其是當無人機充當移動基站時。尤其是在城市和工業(yè)環(huán)境中，同一頻段上的互連設備數(shù)量非常密集。基于人工智能的解決方案可以應用于支持無人機的 MEC，以根據(jù)收集的信道狀態(tài)信息預測信號干擾比。然后可以決定最合適的方案來對抗干擾的影響或調(diào)整傳輸參數(shù)以降低功耗。

（3）互操作性：在任何網(wǎng)絡環(huán)境中，許多設備都有望處理所需的任務，而無需最終用戶的任何努力。這些設備嘗試使用不同的協(xié)議和通信范式相互連接和交互。由于這種多樣性，有時很難順利地編排系統(tǒng)。因此，有必要進一步研究統(tǒng)一控制器和通信協(xié)議，以確保它們之間的互操作性。

（4）機動性和路徑規(guī)劃：無人機需要在網(wǎng)絡應用中無需遠程人工干預的情況下進行自動操縱。因此，應該考慮許多智能方法來實現(xiàn)包括防撞在內(nèi)的自主無人機飛行。人工智能算法是最可行的解決方案，可用于檢測障礙物和避免碰撞。例如，人工智能技術(shù)可以從收集的數(shù)據(jù)中學習，成為一個重要的解決方案，采用增強學習（RL）技術(shù)，可確保準確的自動飛行決策以及路徑和軌跡規(guī)劃。

（5）可擴展性：可擴展性涉及資源、應用程序、負載平衡和連接。實現(xiàn)高可擴展性需要設計高效的方案，以便在支持無人機的 MEC 環(huán)境中有效管理異構(gòu)移動設備和服務器，并具有高度動態(tài)的需求行為。MEC 系統(tǒng)在所需的服務器和服務數(shù)量方面應該具有可接受的可擴展性。

（6）安全性：無人機網(wǎng)絡中，通信和控制是通過無線傳輸實現(xiàn)的，因此，未經(jīng)授權(quán)的連接會威脅到系統(tǒng)的安全，有必要提出和設計安全機制以提高支持無人機的 MEC 系統(tǒng)的安全性，工作應集中在物理層、應用層和 MAC 層。這些解決方案應該集成區(qū)塊鏈等最新的強大技術(shù)，無人機與區(qū)塊鏈、人工智能的結(jié)合現(xiàn)在是一個新興研究途徑，可以預測威脅系統(tǒng)的各種攻擊和惡意軟件。

（7）資源分配：由于無人機電池和軌跡限制，資源分配在無人機網(wǎng)絡邊緣計算中至關(guān)重要。設計合適的軌跡最終會影響計算的性能和運營成本。資源分配可以被結(jié)構(gòu)化以滿足各種目標，包括計算位最大化、能量最小化、計算效率最大化、成本最小化、完成時間最小化以及公平性的考慮。

（8）針對面向6G 的未來無人機網(wǎng)絡：大量數(shù)據(jù)將由異構(gòu)設備生成，尤其是移動邊緣的網(wǎng)絡設備和智能手機；這些數(shù)據(jù)分散在多臺機器上。因此，應在移動用戶附近利用支持無人機的 MEC 等分布式解決方案來加載和處理數(shù)據(jù)。

4 結(jié)語

隨著人工智能（AI）技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展，使得無人機網(wǎng)絡的應用在各領域中更加廣泛，無人機網(wǎng)絡優(yōu)化計算技術(shù)應運而生，正是新時代中智能計算和通信網(wǎng)絡融合的最佳展現(xiàn)之一。本文在介紹無人機系統(tǒng)與無人機網(wǎng)絡通信的基礎上，研究無人機網(wǎng)絡網(wǎng)絡協(xié)議機制和無人機網(wǎng)絡計算架構(gòu)等，探索基于AI 的無人機網(wǎng)絡邊緣計算技術(shù)，分別從深度監(jiān)督學習（DSL）、增強學習（RL）、基于馬爾可夫優(yōu)化策略等多種具體應用思路開展分析闡述。并且，對于今后在人工智能與無人機網(wǎng)絡的優(yōu)化融合研究提出了抗干擾、互操作、安全性等方面的建議，期望為我國的智能化網(wǎng)絡領域的發(fā)展貢獻力量。