摘要
随着无线通信技术的高速发展，越来越多实时应用如自动驾驶、远程手术不断涌现，它们需要实时感测环境信息并及时上传实时数据，使系统做出智能控制及决策，若获取的是过时信息，系统会做出错误决策造成巨大问题，在此情况下保证信息的新鲜度显得格外重要。在传统无线通信指标中，信息新鲜度并不能得以体现，为了更好衡量信息新鲜度，学术界提出信息年龄（AgeofInformation,AoI）来作为度量指标。由于无人机具有高机动性、灵活部署和快速重构的特性，在用户间通信链路很差或信号覆盖范围有限的情况下，无人机可进行数据转发及采集，能更有效的提高信息新鲜度。因此本文研究两种不同场景中无人机辅助空地协同通信系统的AoI，在考虑能耗受限的情况下，无人机辅助地面多用户对进行信息双向中继传输，实现峰值信息年龄（PeakAgeofInformation,PAoI）最小化，进一步，在面向数据采集的多无人机辅助的无线传感器网络中，对无人机执行任务分配并对进行轨迹规划，研究信息年龄和能耗的权衡问题。本文的研究内容归纳如下： 一、本文研究基于无人机辅助多对地面用户信息双向中继传输系统的最大PAoI最小化问题，该系统中存在多对地面用户，为提高数据传输的信息新鲜度，利用无人机执行用户间的数据传输。在能耗受限的情况下保证数据包成功传输，数据包传输采用实时传输策略，通过对用户调度、传输功率、上下行传输时间、无人机轨迹多个变量进行联合优化，来实现最小化PAoI，提高信息的新鲜度。针对所研究问题的非凸性，本文采用路径离散对无人机轨迹进行近似化处理，提出一种分块迭代优化算法对构建的问题模型进行凸优化处理，仿真结果表明，提出的方案相较于其他基准方案能有效地降低PAoI，保证信息的新鲜度。 二、本文进一步研究基于多无人机辅助数据采集系统中AoI和能耗的权衡问题，该系统中地面用户不均匀分布，针对多无人机执行任务分配时随着任务规模扩大任务分配方案易陷入局部最优的问题，提出一种改进的K均值聚类方法对无人机进行任务分配，以此来缩小问题规模、减少通信资源的浪费。在执行任务过程中，无人机采用飞行-悬停-通信协议与传感器节点通信，多架无人机执行协同数据采集，并允许无人机在数据采集时随时返回数据中心，实现平均AoI最小化、能耗最小化多个目标。为解决这个问题，提出一个多目标混合整数线性规划方法，采用加权线性组合将多目标问题转换为单目标问题，然后采用Benders分解对问题进行求解来分散整体计算负担。并在确定节点访问顺序的基础上研究无人机在飞行时通信的轨迹优化，进一步优化平均信息年龄和能耗。仿真结果揭示平均AoI与能耗之间的权衡关系，相比其他基准方案，也表明提出方案的有效性。
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