基于機器學習的無人機輔助邊緣網絡優化方法

摘 要 近年來 隨著無人機技術的迅猛發展 無人機在各個領域得到了廣泛應用 作為一種新興的網絡模型 邊緣網絡也引起了越來越多人的關注 為了提高邊緣網絡的性能和效率 研究人員開始探索如何利用無人機來輔助邊緣網絡的優化 文章通過闡述基于機器學習的無人機輔助邊緣網絡優化方法的關鍵步驟和發展潛力 旨在進一步研究和完善這一方法 以實現更高效 可靠的邊緣網絡優化

關鍵詞 機器學習 無人機 邊緣網絡優化方法

中圖法分類號tp311 文獻標識碼a

１ 引言

基于機器學習的無人機輔助邊緣網絡優化方法是如今備受矚目的前沿技術。隨著物聯網和邊緣計算的快速發展，網絡性能優化成為一大挑戰［１］ 。而無人機的出現使得我們可以應用先進的機器學習算法來實現智能邊緣網絡優化。這種創新方法利用無人機的高度靈活性和機器學習的智能決策能力，為網絡資源的分配和調度帶來了全新的解決方案。本文將探討基于機器學習的無人機輔助邊緣網絡優化方法的原理、優勢和應用潛力，以期為從業者提供深入了解和把握這一新興技術的基礎知識。

２ 邊緣網絡和無人機的結合

２．１ 邊緣網絡和無人機技術

邊緣網絡（Ｅｄｇｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）是指將計算、存儲和網絡資源放置在離用戶設備更近的物理位置上，以提供更低延遲、更高帶寬和更好用戶體驗的分布式網絡架構。它的目標是將計算和數據處理能力推向網絡的邊緣，使得終端設備可以更快地響應請求并進行實時的數據處理［２］ 。

邊緣網絡的概念來源于人們對云計算模型的進一步發展和優化。在傳統的云計算模型中，計算和存儲任務主要集中在遠程的數據中心，而邊緣網絡通過將這些任務分散到更接近用戶的邊緣節點上，可以縮短與減少數據傳輸的距離和時間，從而提供更快的服務響應。然而，邊緣網絡也面臨一些挑戰。

（１）基礎設施限制。邊緣節點通常是由較小規模的硬件設備組成，其計算和存儲能力相對有限。這可能會限制邊緣網絡可處理的任務類型和規模。

（２）數據管理和隱私問題。邊緣網絡需要存儲和處理大量的用戶數據，這涉及數據的安全性和隱私保護。如何有效管理用戶數據，并確保數據不被濫用或泄露是一個重要的挑戰。

（３）網絡延遲和可靠性。邊緣節點與用戶設備之間的網絡連接可能面臨延遲和不可靠的問題。尤其是在移動網絡環境下，網絡連接可能會受到信號強度、擁塞等因素的影響，從而導致服務質量下降。為了應對這些挑戰，需要綜合考慮硬件、軟件、網絡和安全等方面的技術和策略。例如，通過優化邊緣節點的硬件配置和資源利用率，引入機器學習和人工智能算法來提高系統的智能化和自適應性，采用安全的數據傳輸和存儲機制來保護用戶隱私。此外，與運營商、云服務提供商合作，構建統一的邊緣網絡架構和標準，也是推動邊緣網絡發展的關鍵因素之一。

２．２ 無人機輔助邊緣網絡的優勢和可能的應用場景

無人機可以在邊緣網絡中提供靈活的通信覆蓋。尤其是在緊急情況下，由于其可攜帶的通信設備和高空飛行的能力，無人機能夠迅速部署以填補通信斷裂的空白。在災難恢復、突發事件、戰區通信等場景中，無人機可以快速建立起臨時的通信基礎設施，為受影響地區提供語音、數據和視頻通信服務。作為移動通信中繼站，無人機能夠加強信號覆蓋和容量。在偏遠地區、航海、林區和海島等沒有基礎設施的地方，無人機可以作為移動中繼站，將信號從移動網絡中心轉發到用戶終端，以提供可靠的通信服務。此外，無人機還可以應用于特定場景的通信支持。在大型活動、體育賽事、音樂會等場景中，人們需要大規模的同時訪問，無人機可以提供高帶寬的通信支持，滿足用戶對即時通信和數據傳輸的需求。另外，無人機在網絡規劃和優化方面也有潛在的優勢。通過搭載傳感器設備，無人機可以監測和測試現有網絡的性能，收集數據以進行網絡規劃和優化。它們可以檢測網絡覆蓋的盲區、信號干擾的問題，為網絡運營商提供反饋信息，以改進網絡質量和用戶體驗。無人機與物聯網（ＩｏＴ）的結合也極具潛力。作為移動的數據中繼服務，無人機可以為物聯網設備提供可靠的連接和數據傳輸，促進物聯網的發展和應用［３］ 。

３ 數據收集與預處理

３．１ 數據收集的方法和手段

基于機器學習的無人機輔助邊緣網絡優化需要收集大量的數據并將其作為訓練樣本，這些數據可以通過多種方法和手段進行收集。以下是其中幾種常見的數據收集方法和相關傳感器的應用。

（１）傳感器數據收集。無人機通常搭載各種類型的傳感器，包括圖像傳感器、激光雷達、溫度傳感器等。這些傳感器可以提供豐富的環境信息。例如，圖像傳感器可以捕捉到地面上的物體和結構，激光雷達可以提供高精度的地形數據和距離測量數據，而溫度傳感器可以提供氣象信息。通過收集這些傳感器數據，可以將其用于訓練模型來優化邊緣網絡的部署和性能。

（２）網絡測量數據收集。無人機可以配備網絡測量設備，如無線信號強度測量設備，用于收集邊緣網絡的性能數據。這些數據可以包括網絡延遲、帶寬利用率、丟包率等。通過收集網絡測量數據，可以更好地了解邊緣網絡的狀況，并為機器學習算法提供訓練樣本。

（３）用戶行為數據收集。無人機可以監測用戶設備的行為和需求。例如，通過無人機搭載的攝像頭或傳感器，可以收集用戶設備的移動模式、熱點區域等信息。這些數據可以幫助機器學習模型預測用戶需求，從而優化邊緣網絡的資源分配和部署。

（４）信息交互數據收集。無人機可以與其他設備或基站進行通信，并收集相關的信息交互數據。例如，無人機可以獲取基站的負載情況、信號強度等數據。這些數據可以用于訓練機器學習模型，以優化無人機的路徑規劃和資源調度策略。

需注意的是，數據收集要確保合法、隱私安全，并遵守相關法律法規和道德準則。在使用傳感器或其他收集手段時，應當保證數據采集的合規性，并且盡量采用匿名化或加密等手段保護個人隱私。

３．２ 數據預處理技術

在基于機器學習的無人機輔助邊緣網絡優化方法中，數據預處理技術扮演著至關重要的角色，用于對原始數據進行清洗、轉換和規范化，以提高模型訓練的效果和性能。數據預處理的過程包括數據清洗、特征選擇、特征縮放、數據轉換和數據劃分等關鍵步驟。

數據清洗旨在去除原始數據中的噪聲、異常值和缺失值等不可靠或不完整的信息，以確保訓練數據的質量和準確性。通過統計分析和算法處理等手段，數據清洗能夠提高模型的魯棒性和穩定性。特征選擇是從原始數據中選擇最具有代表性和重要性的特征，以降低數據維度和模型復雜度?；诮y計方法和機器學習算法的特征選擇技術可以幫助識別和保留對目標變量具有顯著影響力的特征，進而提高模型的訓練效率和泛化能力。

此外，特征縮放是對不同范圍的特征值進行映射，以消除單位差異。常見的特征縮放方法包括標準化和歸一化，使得不同特征具有相似的數值范圍，進而改善模型的學習過程和預測性能。數據轉換則是將原始數據轉化為匹配機器學習算法處理的形式。例如，對于分類問題，可以使用獨熱編碼將離散特征轉化為二進制向量表示。在處理某些不符合正態分布的數據時，還可以應用對數變換或指數變換等技術。數據劃分是將原始數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集３ 個部分。通過合理的數據劃分，訓練集用于模型的訓練與參數優化，驗證集用于模型的選擇與調參，而測試集則用于評估模型的泛化性能，從而避免模型的過擬合和欠擬合問題。

４ 機器學習模型訓練

機器學習算法是一類通過從數據中學習和提取模式、建立預測模型的算法。其中，決策樹是一種基于樹形結構的分類和回歸方法，通過逐步劃分數據集，利用屬性特征構建決策規則；隨機森林是一種集成學習算法，采用多個決策樹進行集成，借助投票或平均等方式生成最終預測結果；神經網絡是受人腦神經元結構啟發的算法，通過多層節點相互連接、不斷調整權重參數，實現對復雜關系的建模和預測。

模型訓練是機器學習算法中的一個核心步驟，其過程主要包括數據準備、模型選擇、參數初始化、優化和驗證。首先，需要準備高質量、干凈的數據集，進行特征工程、數據清洗和預處理操作。在此基礎上，根據任務需求和數據特點，選擇合適的機器學習算法，并初始化模型參數。然后，通過反向傳播、梯度下降等優化方法，迭代地調整模型參數以最小化損失函數。最后，使用驗證集進行模型評估和調整，檢查模型的泛化能力，并根據性能選擇最佳的模型。

模型評估和選擇是判斷模型質量和性能的關鍵環節，常用的指標包括準確率、精確率、召回率、Ｆ１ 分數等。準確率衡量了模型預測結果與真實標簽相符的比例；精確率表示在預測為正例的樣本中實際為正例的比例；召回率衡量了模型對正例的覆蓋程度；Ｆ１分數綜合考慮了精確率和召回率的平衡情況。除此之外， 還可以使用ＲＯＣ 曲線、ＡＵＣ 值、均方誤差（ＭＳＥ）等指標來評估模型性能。選擇最佳模型時，通常會基于交叉驗證、網格搜索等方法，在多個模型中進行比較和選擇，選取具有較高性能且泛化能力好的模型作為最佳模型。

５ 優化決策與無人機操作

優化決策是指通過分析和計算，選擇最優的行動方案以達到預期目標的過程。其目標是在給定的約束條件下，使得決策結果達到最佳狀態，最大化收益或最小化成本。優化決策的關鍵是尋找最優解，即在可行解集合中找到使目標函數取得極值的決策方案。

無人機路徑規劃和資源分配是無人機應用中的重要操作。路徑規劃是指通過算法和模型，確定無人機在空中的最佳飛行路徑，以便高效地完成特定任務，如監測、搜索和救援等。資源分配則是指如何合理地分配無人機的資源，包括時間、能量和飛行任務等，以實現最佳的資源利用和任務完成效果。在路徑規劃和資源分配中，需要考慮多個因素，如飛行距離、時間窗口、避障約束、能量消耗等，通過優化算法和策略來實現最優決策。

機器學習在優化決策中發揮著重要作用。通過機器學習技術，可以利用歷史數據和模型訓練，提取數據中的模式和規律，從而為優化決策提供支持和指導。例如，在無人機路徑規劃中，可以使用強化學習算法來訓練模型，在模擬環境中自動學習最佳的飛行策略和動作序列，以優化路徑規劃過程。在資源分配中，機器學習可以根據歷史數據和實時反饋，對資源需求進行預測和調整，從而實現資源的合理分配和利用效率的提升。

６ 反饋與更新

收集反饋數據是優化模型和改進決策的關鍵步驟，它提供了寶貴的信息和見解，使人們能夠更好地理解現實情況，并做出相應的調整。在決策過程中，不斷收集反饋數據可以幫助評估模型的性能，并及時發現問題和改進。這些反饋數據可以來自用戶反饋、系統日志、實驗觀察等多種渠道，通過收集和分析這些數據，可以獲得有關模型表現和決策結果的信息，從而為后續的優化提供指導。

利用反饋數據進行模型的更新和改進是一個迭代的過程。首先，需要將收集到的反饋數據與模型的預測結果進行對比和分析，以了解模型在真實環境中的表現和偏差。其次，可以利用這些反饋數據來更新模型的參數、權重或結構，以提高模型的準確性和泛化能力。常用的方法包括梯度下降、反向傳播算法，通過調整模型的參數，使其更加貼近真實情況和需求。最后，可以利用更新后的模型進行新一輪的決策和預測，繼續收集反饋數據，并不斷迭代和改進模型。利用反饋數據進行模型的更新和改進的過程需要注意以下幾點：首先，要保證反饋數據的質量和準確性，避免錯誤或偏差對模型優化的干擾；其次，要及時響應反饋數據，主動發現問題并及時進行調整和改進；此外，還可以采用交叉驗證、Ａ／ Ｂ 測試等方法，驗證和比較不同的模型改進策略，選擇最佳的更新方案。

７ 結束語

基于機器學習的無人機輔助邊緣網絡優化方法是一種創新的技術，它利用了機器學習算法和無人機的高度靈活性，為邊緣網絡的優化提供了全新的解決方案。這種方法的優勢和應用潛力廣泛而深遠?；跈C器學習的無人機輔助邊緣網絡優化方法以其智能資源調度、臨時網絡覆蓋和廣泛應用潛力等優勢，成為當前邊緣網絡優化領域的熱點研究方向。隨著技術的不斷創新和發展，相信這一方法將為各行各業帶來更多便利和改變，推動社會的進步與發展。

參考文獻：

［１］ 江雪，趙亮．多無人機輔助移動邊緣計算中的軌跡優化［Ｊ］．計算機技術與發展，２０２３，３３（５）：１１０?１１５．

［２］ 鄒昳琨，王鋼，王金龍，等．基于ＭＩＭＯ 的多無人機輔助移動邊緣計算系統時延優化設計［Ｊ］． 電子與信息學報，２０２２，４４（３）：８８１?８８９．

［３］ 袁昕旺，謝智東，譚信．無人機邊緣計算中的資源管理優化研究綜述［Ｊ］．計算機科學，２０２２，４９（１１）：２３４?２４１．

作者簡介：

王啟名（１９９７—），碩士，研究方向：計算機網絡、攜能通信、機器學習等。