【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及無人機輔助車聯網智能計算卸載，特別是無人機輔助車聯網中基于遺傳算法的計算卸載系統及其方法。
技術介紹
1、車聯網(vehicularad?hoc?network,vanet)是指車輛之間、車輛與基礎設施之間無線通信的網絡，其核心是利用車輛之間的無線通信技術，將車輛、道路設施以及交通管理部門等各方信息互聯互通起來，形成一個龐大的通信網絡，實現信息共享和智能交通管理，車聯網技術基礎主要包括車載通信技術、車載感知技術和車載計算技術三個方面。
2、無人機可以通過計算卸載技術為車聯網提供強大的計算支持。在車聯網中，需要對大量的數據進行處理和計算，這對計算能力的要求較高。而無人機可以通過計算卸載技術，將一部分計算任務卸載到無人機上進行處理，從而降低車輛端的計算壓力，提高計算效率。此外，無人機具有移動性強、能夠靈活適應多種環境的特點，可以根據不同的計算任務需求進行部署、調度和優化，從而提高計算效率和整體服務質量。
3、現有研究概述：文獻liangtian?w,lu?s,kaihui?l,et?al.autonomous?vehiclesource?enumeration?exploiting?non-cooperative?uav?in?software?definedinternet?of?vehicles[j].ieee?transactions?on?intelligent?transportationsystems,2021.探討了車輛與無人機之間的間歇性通信，在緊急或功能受限區域，無人機被用作空
4、國內學者也在無人機輔助車聯網技術中做出了積極探索。例如大唐和華為正在研發和測試基于lte-v的v2x架構，該架構基于td-lte技術，支持集中式的lte-v-cell和分布式的lte-v-direct兩種通信方式。這種架構可以復用現有的移動網絡基礎設施，無需分配專用頻譜。借助于lte-v-direc通信模式，可以有效擴展車輛感知范圍，提高交通安全性。而lte-v-cell則可以確保網絡連通性，使得實現車車、車路以及車輛與行人的互聯，從而有效支持車聯網應用。而在搜索和救援任務中，無人機作為空中基站通常被認為是固定位置的，但也可以靈活部署。
5、缺點：現有計算卸載技術在提升數據處理效率和降低能耗方面仍具有巨大潛力，特別是無人機處理大量的數據處理任務導致車載設備的計算資源緊張問題。
技術實現思路
1、為解決現有技術中存在的問題，本專利技術提供了無人機輔助車聯網中基于遺傳算法的計算卸載系統及其方法，解決了現有技術中未能很好地結合優化方法與數據處理效率的問題。
2、無人機輔助車聯網中基于遺傳算法的計算卸載系統，包括：無人機與車輛，無人機智能連接車輛，無人機具備數據處理和存儲模塊。
3、其中，無人機作為移動的計算卸載節點，搭載相應傳感器設備，用于對車輛和道路等進行精準的監測和數據采集。
4、所述無人機與車輛之間建立了合適的數據處理和存儲模塊，用于無人機高效地接收、處理和存儲車輛傳輸過來的數據。
5、上述無人機輔助車聯網中基于遺傳算法的計算卸載系統的卸載方法，包括以下步驟：
6、步驟s1：建立網絡模型；
7、步驟s2：建立無人機與車聯網之間的通信模型；
8、步驟s3：建立適應度與資源約束模型；
9、步驟s4：根據網絡模型，通信模型和適應度與資源約束模型建立系統問題；
10、步驟s5：根據建立的問題，解決問題。
11、優選地，步驟s3包括以下子步驟：
12、每個個體可表示為一個長度為m的整數數組，其中數組中的每個元素的值從0到n(n為無人機數量)，表示該任務被分配給的無人機索引，0表示該任務未被分配到任何無人機上。對于每個個體，可以通過計算其目標函數值來評價其適應度,目標函數可表示為所有任務完成時間的總和，即：
13、
14、其中，ti表示第i個任務的執行時間，是無人機到達任務地點所需的時間加上任務處理時間，如果任務未被分配，則ti為無窮大。ti可以表示為：
15、
16、其中，du,i表示無人機u與任務i之間的距離，v表示無人機的速度，t(i)表示任務i的處理時間。
17、優選地，步驟s4中：
18、問題為：在滿足計算資源和網絡帶寬的前提下，獲取無人機最優任務分配策略以最小化系統任務完成時間：
19、其表達式為：
20、
21、s.t.
22、c1:iuav＞0
23、c2:iuav＜nv
24、c3:ci＜cmax?i＝1,2,...,n
25、其中，ti表示第i架無人機執行任務所需時間，iuav表示無人機序號，nv表示車輛數量，ci表示第i架無人機的任務處理數量，cmax表示無人機的計算能力。
26、約束1確保每個任務都被分配給無人機；
27、約束2表示無人機的序號需要小于車輛數量；
28、約束3表示無人機分配的任務處理數量不超過該無人機的計算能力cmax；
29、優選地，步驟s5包括以下子步驟：
30、子步驟s51：定義無人機、車輛和任務的數量，并通過隨機化方法確定了它們的位置，以創建一個具有隨機性的任務分配環境；
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【技術保護點】
1.無人機輔助車聯網中基于遺傳算法的計算卸載系統，其特征在于，包括：無人機與車輛，無人機智能連接車輛，無人機具備數據處理和存儲模塊；
2.無人機輔助車聯網中基于遺傳算法的計算卸載方法，其特征在于，用于權利要求1所述的無人機輔助車聯網中基于遺傳算法的計算卸載系統；所述的方法包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的無人機輔助車聯網中基于遺傳算法的計算卸載方法，其特征在于，所述步驟S3包括以下子步驟：
4.根據權利要求3所述的無人機輔助車聯網中基于遺傳算法的計算卸載方法，其特征在于，所述步驟S4中：
5.根據權利要求1所述的無人機輔助車聯網中基于遺傳算法的計算卸載方法，其特征在于，所述步驟S5包括以下子步驟：
6.根據權利要求5所述的無人機輔助車聯網中基于遺傳算法的計算卸載方法，其特征在于，子步驟S52中所述適應度計算方法包括以下子步驟：
【技術特征摘要】
1.無人機輔助車聯網中基于遺傳算法的計算卸載系統，其特征在于，包括：無人機與車輛，無人機智能連接車輛，無人機具備數據處理和存儲模塊；
2.無人機輔助車聯網中基于遺傳算法的計算卸載方法，其特征在于，用于權利要求1所述的無人機輔助車聯網中基于遺傳算法的計算卸載系統；所述的方法包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的無人機輔助車聯網中基于遺傳算法的計算卸載方法，其特征在于，所述步驟...
【專利技術屬性】
技術研發人員：杜鵬飛，肖婷月，卿朝進，茍浩淞，張高毅，
申請(專利權)人：西華大學，
類型：發明
國別省市：
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