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Air-Ground Collaborative Mobile Edge Computing:Architecture,Challenges,and Opportunities

China Communications 2024年第5期21卷 1-16页

作者： Qin Zhen He Shoushuai Wang Hai qu yuben Dai Haipeng Xiong Fei Wei Zhenhua Li Hailong College of Communications Engineering Army Engineering University of PLANanjing 210000China Department of Information and Communication Noncommissioned Officer Academy of PAPHangzhou 310000China Key Laboratory of Dynamic Cognitive System of Electromagnetic Spectrum Space Ministry of Industry and Information TechnologyNanjing 211106China College of Electronic and Information Engineering Nanjing University of Aeronautics and AstronauticsNanjing 211106China State Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing UniversityNanjing 210023China CMC Political and Law Commission Beijing100120China Xi’an Research Institute of High Technology Xi’an 710025China

By pushing computation,cache,and network control to the edge,mobile edge computing(MEC)is expected to play a leading role in fifth generation(5G)and future sixth generation(6G).Nevertheless,facing ubiquitous fast-growing computational demands,it is impossible for a single MEC paradigm to effectively support high-quality intelligent services at end user equipments(UEs).To address this issue,we propose an air-ground collaborative MEC(AGCMEC)architecture in this *** proposed AGCMEC integrates all potentially available MEC servers within air and ground in the envisioned 6G,by a variety of collaborative ways to provide computation services at their best for ***,we introduce the AGC-MEC architecture and elaborate three typical use ***,we discuss four main challenges in the AGC-MEC as well as their potential ***,we conduct a case study of collaborative service placement for AGC-MEC to validate the effectiveness of the proposed collaborative service placement ***,we highlight several potential research directions of the AGC-MEC.

关键词： air-ground architecture collaborative mobile edge computing

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面向异构复合任务的无人集群动态重叠联盟任务分配方法

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信息网络安全 2024年第2期24卷 217-228页

作者：姚昌华程田圆屈毓锛苏婷南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106 海南大学信息与通信工程学院海口570228

智能无人集群由于其平台特性的多样性,具备较好的资源调配空间和功能弹性,能够应对复杂多变的任务需求。现有研究大多未考虑任务的异构性和关联性等实际需求,其任务分配方法在需求和资源的适配性、集群协同的动态响应能力上存在不足。... 详细信息

智能无人集群由于其平台特性的多样性,具备较好的资源调配空间和功能弹性,能够应对复杂多变的任务需求。现有研究大多未考虑任务的异构性和关联性等实际需求,其任务分配方法在需求和资源的适配性、集群协同的动态响应能力上存在不足。文章针对无人集群系统在遂行多目标任务过程中存在的任务分配不均、协同性差和动态适应性差等问题,提出了面向异构复合任务的动态响应重叠联盟任务分配架构。首先,综合考虑多个耦合异构任务的价值、优先级、需求和任务变化带来的影响来构建联盟博弈模型;然后设计算法,分布式协同调度不同无人集群(无人机和无人车)的资源,实现集群异构成员的资源与异构任务合理匹配,并能根据任务变化情况进行高效的动态调整。仿真结果表明,文章提出的算法能够适应动态任务场景,形成稳定高效的任务联盟和资源分配方案,提高了无人集群遂行多样化异构任务的系统收益和成功率,实现了无人集群系统在动态条件下的协同任务分配优化。

关键词：无人集群智能决策重叠联盟博弈动态任务分配

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无人机辅助的高能效边缘联邦学习综述

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计算机科学 2024年第4期51卷 270-279页

作者：卢彦丰吴韬刘春生颜康屈毓锛国防科技大学电子对抗学院合肥230027 南京航空航天大学电子信息工程学院南京210016

随着移动通信技术的快速发展和物联网终端设备数量激增,丰富多样的智能应用及海量数据在网络边缘产生,边缘智能应运而生。当前,联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习方法,可以在不共享终端设备原始数据的情况下协作完成模型训练任务,... 详细信息

随着移动通信技术的快速发展和物联网终端设备数量激增,丰富多样的智能应用及海量数据在网络边缘产生,边缘智能应运而生。当前,联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习方法,可以在不共享终端设备原始数据的情况下协作完成模型训练任务,是实现边缘智能的重要方式。传统的边缘智能网络以地面通信基站为参数服务器,其服务范围相对固定,无法适应复杂多变的异构网络环境。无人机由于其灵活性和机动性被引入联邦学习中,可以有效地在边缘智能网络中提供通信/计算/缓存服务,增强地面网络的通信容量,弥补传统地面网络通信范围受限、通信开销大、数据传输延迟高等缺点。无人机辅助的联邦学习具有通信覆盖范围广、通信开销低、即时响应等明显优势,同时也面临通信带宽受限、不可靠的通信环境、飞行环境的不确定性等挑战,上述挑战可能导致低能效问题。无人机辅助的高能效边缘联邦学习是将无人机作为边缘服务器的计算能耗、计算频率、时间分配等纳入考虑,研究无人机辅助联邦学习系统的能效优化方案。针对无人机作为边缘服务器这一场景,依据最小化能耗、最小化延迟和最小化能耗延迟加权和等不同的优化目标,对当前无人机辅助的高能效边缘联邦学习研究进行了分类和总结,并对未来研究方向进行了思考和展望。

关键词：联邦学习无人机能效优化边缘智能无线网络

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Joint Task Scheduling, Resource Allocation, and UAV Trajectory under Clustering for FANETs

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China Communications 2022年第1期19卷 104-118页

作者： Wenjing You Chao Dong Qihui Wu yuben qu Yulei Wu Rong He The Key Laboratory of Dynamic Cognitive System of Electromagnetic Spectrum Space Ministry of Industry and Information TechnologyNanjing University of Aeronautics and AstronauticsNanjing 211106China AVIC Chengdu Aircraft Design and Research Institute China

This paper establishes a new layered flying ad hoc networks(FANETs) system of mobile edge computing(MEC) supported by multiple UAVs,where the first layer of user UAVs can perform tasks such as area coverage, and the second layer of MEC UAVs are deployed as flying MEC sever for user UAVs with computing-intensive tasks. In this system, we first divide the user UAVs into multiple clusters, and transmit the tasks of the cluster members(CMs) within a cluster to its cluster head(CH). Then, we need to determine whether each CH’ tasks are executed locally or offloaded to one of the MEC UAVs for remote execution(i.e., task scheduling), and how much resources should be allocated to each CH(i.e., resource allocation), as well as the trajectories of all MEC *** formulate an optimization problem with the aim of minimizing the overall energy consumption of all user UAVs, under the constraints of task completion deadline and computing resource, which is a mixed integer non-convex problem and hard to solve. We propose an iterative algorithm by applying block coordinate descent methods. To be specific, the task scheduling between CH UAVs and MEC UAVs, computing resource allocation, and MEC UAV trajectory are alternately optimized in each iteration. For the joint task scheduling and computing resource allocation subproblem and MEC UAV trajectory subproblem, we employ branch and bound method and continuous convex approximation technique to solve them,respectively. Extensive simulation results validate the superiority of our proposed approach to several benchmarks.

关键词： flying ad hoc networks(FANETs) successive convex approximation clustering mobile edge computing(MEC)

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基于无人机的边缘智能计算研究综述

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智能科学与技术学报 2020年第3期2卷 227-239页

作者：董超沈赟屈毓锛南京航空航天大学电子信息工程学院上海交通大学计算机科学与工程系

边缘智能计算是指将用户节点产生的计算密集型任务卸载到计算能力更强的边缘服务器上进行处理,而基于无人机的边缘智能计算是指在此基础上结合智能无人机平台,利用该平台机动性强、易于部署的优点,更加快速灵活地为地面用户设备提供边... 详细信息

边缘智能计算是指将用户节点产生的计算密集型任务卸载到计算能力更强的边缘服务器上进行处理,而基于无人机的边缘智能计算是指在此基础上结合智能无人机平台,利用该平台机动性强、易于部署的优点,更加快速灵活地为地面用户设备提供边缘计算服务。此外,无人机也可作为用户节点,将其计算密集型任务卸载到地面边缘服务器上来执行。针对无人机作为用户节点和边缘服务器两种不同场景,根据最小化能耗、最小化时延和最大化效用等不同的优化目标对当前基于无人机的边缘智能计算研究进行了分类和总结,并对下一步的研究方向进行了思考与展望。

关键词：边缘智能计算无人机任务卸载

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面向无人机自组网和车联网的媒体接入控制协议研究综述

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电子与信息学报 2022年第3期44卷 790-802页

作者：董超陶婷冯斯梦屈毓锛刘青昕吴钰蕾张珉南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

随着移动通信技术的迭代更新,车联网(VANET)和无人机自组网(FANETs)已成为通信网络的重要组成部分,而媒体接入控制(MAC)协议则是移动自组织网络未来发展的核心研究内容之一。安全控制信息和用户业务信息是自组织网络最主要的两类信息,... 详细信息

随着移动通信技术的迭代更新,车联网(VANET)和无人机自组网(FANETs)已成为通信网络的重要组成部分,而媒体接入控制(MAC)协议则是移动自组织网络未来发展的核心研究内容之一。安全控制信息和用户业务信息是自组织网络最主要的两类信息,而两者不同的服务质量(QoS)需求对MAC机制的设计带来了严峻的考验。该文主要考虑车联网和无人机自组网,针对其网络特征,从不同的优化目标出发,对其使用的MAC协议进行分析与归纳,并对下一步的研究方向进行了思考与展望。

关键词：媒体接入控制协议移动自组织网络多无人系统优化性能

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基于边缘智能计算的城市交通感知数据自适应恢复

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计算机研究与发展 2023年第3期60卷 619-634页

作者：向朝参程文辉张昭焦贤龙屈毓锛陈超戴海鹏重庆大学计算机学院重庆400044 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400044 南京航空航天大学电子信息工程学院南京210016 南京大学计算机科学与技术系南京210023

智能交通系统(intelligent transportation systems,ITSs)被广泛用于智慧城市中,却普遍存在感知数据缺失问题.而交通感知站点有限的存储计算能力严重制约感知数据的恢复,极大影响ITSs的正常使用.虽然可以利用边缘节点强大的存储计算能... 详细信息

智能交通系统(intelligent transportation systems,ITSs)被广泛用于智慧城市中,却普遍存在感知数据缺失问题.而交通感知站点有限的存储计算能力严重制约感知数据的恢复,极大影响ITSs的正常使用.虽然可以利用边缘节点强大的存储计算能力解决这个困境,但边缘节点部署的高复杂性和感知数据时空相关性的高动态性对数据精确恢复提出挑战.为了解决上述挑战,提出基于边缘智能计算的城市交通感知数据自适应恢复系统.具体地,首先利用子模优化理论,提出具有理论下界的边缘节点次优部署分配算法.然后,基于低秩理论恢复感知数据,并基于恢复结果估计非缺失下限,通过反馈自适应调整感知站点的数据上传比例,从而保证数据精确恢复.最后,基于澳大利亚600个交通站点1年的感知数据构建原型系统,对所提算法进行评估.实验结果表明,所提算法的边缘节点部署性能达到最优性能的90%以上,缺失数据恢复精度比3种对比方法提高43.8%以上.同时,自适应数据恢复能够平均提高精度40.3%.

关键词：边缘智能计算智能交通系统边缘节点部署感知数据恢复子模理论低秩理论

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面向优先级用户的移动边缘计算任务调度策略

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计算机应用研究 2020年第9期37卷 2701-2705页

作者：董思岐李海龙屈毓锛胡磊火箭军工程大学西安710025

随着移动终端处理的数据量及计算规模不断增加,为降低任务处理时延、满足任务的优先级调度需求,结合任务优先级及时延约束,提出了基于任务优先级的改进min-min调度算法(task priority-based min-min,TPMM)。该算法根据任务的处理价值及... 详细信息

随着移动终端处理的数据量及计算规模不断增加,为降低任务处理时延、满足任务的优先级调度需求,结合任务优先级及时延约束,提出了基于任务优先级的改进min-min调度算法(task priority-based min-min,TPMM)。该算法根据任务的处理价值及任务的数据量计算任务的优先级,结合任务截止时间、服务器调度次数制定资源匹配方案,解决了边缘网络中服务器为不同优先级的用户进行计算资源分配的问题。仿真实验结果表明,该算法可以均衡服务器利用率,并有效降低计算处理的时延,提高服务器在任务截止处理时间内完成任务计算的成功率,相比min-min调度算法,TPMM算法最多可降低78.45%的时延,提高80%的计算成功率;相比maxmin调度算法,TPMM算法最多可降低80.15%的时延并提高59.7%的计算成功率;相比高优先级(high priority first,HPF)调度算法,TPMM算法最多降低59.49%的时延,提高57.7%的计算成功率。

关键词：边缘计算优先级用户任务调度策略

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基于无人机集群智能自组网的典型协同应用

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无线电通信技术 2022年第6期48卷 973-981页

作者：危维付澍屈毓锛重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044 南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106

在迈向万物互联的6G时代过程中,网络服务范围逐渐扩大,网络业务量急剧增加,传统地面基站面临着无法实现偏远地区的网络全覆盖,难以支持局部地区突发的热点流量需求等挑战。在此情况下,无人机搭载存储、计算与通信等资源通过集群,利用合... 详细信息

在迈向万物互联的6G时代过程中,网络服务范围逐渐扩大,网络业务量急剧增加,传统地面基站面临着无法实现偏远地区的网络全覆盖,难以支持局部地区突发的热点流量需求等挑战。在此情况下,无人机搭载存储、计算与通信等资源通过集群,利用合适的智能算法组建成高动态、可扩展、智能化的无人机集群网络作为地面基站的补充,协同完成网络服务任务。针对无人机集群为突发热点流量区域用户服务的场景,考虑无人机集群服务过程中无人机集群用户调度及路径规划、多无人机三维悬停位置部署及无人机网络智能管控架构三方面的协同应用,对各应用进行建模分析并介绍相应的智能优化算法以提高系统能量效率,所提的三方面应用以及智能优化算法为在实际场景中实现高能效的无人机集群智能自组网协同应用提供了有效参考。

关键词：无人机集群路径规划三维悬停位置部署自组网智能算法

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面向优先级任务的移动边缘计算资源分配方法

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计算机工程 2020年第3期46卷 18-23页

作者：董思岐吴嘉慧李海龙屈毓锛胡磊火箭军工程大学作战保障学院西安710025 中国电子科技集团公司第二十八研究所南京210007

目前移动边缘计算中的资源分配方法,多数按照任务请求计算卸载的时间顺序分配计算资源,未考虑实际应用中任务存在优先级的问题。针对此类情况下的计算需求,提出一种面向优先级任务的资源分配方法。根据任务平均处理价值赋予其相应的优先... 详细信息

目前移动边缘计算中的资源分配方法,多数按照任务请求计算卸载的时间顺序分配计算资源,未考虑实际应用中任务存在优先级的问题。针对此类情况下的计算需求,提出一种面向优先级任务的资源分配方法。根据任务平均处理价值赋予其相应的优先级,对不同优先级的任务进行计算资源加权分配,在保证高优先级任务获取充足计算资源的同时,减少完成所有任务计算的总时间及能耗,从而提高服务质量。仿真结果表明,与平均分配、按任务数据量分配和本地计算方法相比,该方法的计算时延分别降低83.76%、15.05%和99.42%,能耗分别降低84.78%、17.37%和87.69%。

关键词：移动边缘计算优先级任务加权分配资源分配服务质量

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