【摘 要】
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综合感应功能、数据处理功能和通信能力于一体的无线传感器网络技术是实现6G时代“泛在覆盖”网络的关键技术。但是在考虑传感器上行传输时,传感器的能耗受限是限制网络传输性能的关键瓶颈。研究人员将无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)引入无线传感器网络,利用无人机的机动性与高空优势,与传感器建立更好的通信链路。在保证传输速率的前提下有效地降低无线传感器的发送功率,节省上行传输能耗
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综合感应功能、数据处理功能和通信能力于一体的无线传感器网络技术是实现6G时代“泛在覆盖”网络的关键技术。但是在考虑传感器上行传输时,传感器的能耗受限是限制网络传输性能的关键瓶颈。研究人员将无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)引入无线传感器网络,利用无人机的机动性与高空优势,与传感器建立更好的通信链路。在保证传输速率的前提下有效地降低无线传感器的发送功率,节省上行传输能耗。但是无人机会受到实际尺寸、重量和功率(SWAP)的约束,能力总体有限。利用无人机和地面基站协同采集无线传感器网络中的数据,可以综合无人机与地面基站的优势,延长无线传感器网络的生存周期,降低无线传感器网络的维护和再部署成本。目前,以最小化传感器传输耗能为目标,考虑地面基站和空中基站之间的权衡关系的研究极为有限。本文面向基于无线传感器网络的信息采集场景,引入无人机与地面基站协同完成数据采集任务,通过合理规划无人机的飞行轨迹以及系统通信资源分配,达到节约传感器传输耗能的目标。本文给出了两类场景下的无人机轨迹规划与通信资源分配策略。针对地面设备位置已知的传感器定点部署场景,本文通过优化无人机与地面基站的资源分配,设计无人机的自由飞行轨迹,实现了传感器传输能耗的最小化。进一步考虑地面设备数量较大且位置未知的传感器随机部署场景,针对自由轨迹规划计算复杂度高的问题,本文在优化无人机与地面基站的资源分配的基础上,提出了一种基于模式化路线的无人机轨迹规划机制,在降低问题复杂度的同时达到降低传感器耗能的结果。仿真结果证明了在两类场景下,本文提出的策略都能够有效降低无线传感器网络的传输耗能。
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