基于机器学习的无人机辅助边缘网络优化方法

摘 要 近年来 随着无人机技术的迅猛发展 无人机在各个领域得到了广泛应用 作为一种新兴的网络模型 边缘网络也引起了越来越多人的关注 为了提高边缘网络的性能和效率 研究人员开始探索如何利用无人机来辅助边缘网络的优化 文章通过阐述基于机器学习的无人机辅助边缘网络优化方法的关键步骤和发展潜力 旨在进一步研究和完善这一方法 以实现更高效 可靠的边缘网络优化

关键词 机器学习 无人机 边缘网络优化方法

中图法分类号tp311 文献标识码a

１ 引言

基于机器学习的无人机辅助边缘网络优化方法是如今备受瞩目的前沿技术。随着物联网和边缘计算的快速发展，网络性能优化成为一大挑战［１］ 。而无人机的出现使得我们可以应用先进的机器学习算法来实现智能边缘网络优化。这种创新方法利用无人机的高度灵活性和机器学习的智能决策能力，为网络资源的分配和调度带来了全新的解决方案。本文将探讨基于机器学习的无人机辅助边缘网络优化方法的原理、优势和应用潜力，以期为从业者提供深入了解和把握这一新兴技术的基础知识。

２ 边缘网络和无人机的结合

２．１ 边缘网络和无人机技术

边缘网络（Ｅｄｇｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）是指将计算、存储和网络资源放置在离用户设备更近的物理位置上，以提供更低延迟、更高带宽和更好用户体验的分布式网络架构。它的目标是将计算和数据处理能力推向网络的边缘，使得终端设备可以更快地响应请求并进行实时的数据处理［２］ 。

边缘网络的概念来源于人们对云计算模型的进一步发展和优化。在传统的云计算模型中，计算和存储任务主要集中在远程的数据中心，而边缘网络通过将这些任务分散到更接近用户的边缘节点上，可以缩短与减少数据传输的距离和时间，从而提供更快的服务响应。然而，边缘网络也面临一些挑战。

（１）基础设施限制。边缘节点通常是由较小规模的硬件设备组成，其计算和存储能力相对有限。这可能会限制边缘网络可处理的任务类型和规模。

（２）数据管理和隐私问题。边缘网络需要存储和处理大量的用户数据，这涉及数据的安全性和隐私保护。如何有效管理用户数据，并确保数据不被滥用或泄露是一个重要的挑战。

（３）网络延迟和可靠性。边缘节点与用户设备之间的网络连接可能面临延迟和不可靠的问题。尤其是在移动网络环境下，网络连接可能会受到信号强度、拥塞等因素的影响，从而导致服务质量下降。为了应对这些挑战，需要综合考虑硬件、软件、网络和安全等方面的技术和策略。例如，通过优化边缘节点的硬件配置和资源利用率，引入机器学习和人工智能算法来提高系统的智能化和自适应性，采用安全的数据传输和存储机制来保护用户隐私。此外，与运营商、云服务提供商合作，构建统一的边缘网络架构和标准，也是推动边缘网络发展的关键因素之一。

２．２ 无人机辅助边缘网络的优势和可能的应用场景

无人机可以在边缘网络中提供灵活的通信覆盖。尤其是在紧急情况下，由于其可携带的通信设备和高空飞行的能力，无人机能够迅速部署以填补通信断裂的空白。在灾难恢复、突发事件、战区通信等场景中，无人机可以快速建立起临时的通信基础设施，为受影响地区提供语音、数据和视频通信服务。作为移动通信中继站，无人机能够加强信号覆盖和容量。在偏远地区、航海、林区和海岛等没有基础设施的地方，无人机可以作为移动中继站，将信号从移动网络中心转发到用户终端，以提供可靠的通信服务。此外，无人机还可以应用于特定场景的通信支持。在大型活动、体育赛事、音乐会等场景中，人们需要大规模的同時访问，无人机可以提供高带宽的通信支持，满足用户对即时通信和数据传输的需求。另外，无人机在网络规划和优化方面也有潜在的优势。通过搭载传感器设备，无人机可以监测和测试现有网络的性能，收集数据以进行网络规划和优化。它们可以检测网络覆盖的盲区、信号干扰的问题，为网络运营商提供反馈信息，以改进网络质量和用户体验。无人机与物联网（ＩｏＴ）的结合也极具潜力。作为移动的数据中继服务，无人机可以为物联网设备提供可靠的连接和数据传输，促进物联网的发展和应用［３］ 。

３ 数据收集与预处理

３．１ 数据收集的方法和手段

基于机器学习的无人机辅助边缘网络优化需要收集大量的数据并将其作为训练样本，这些数据可以通过多种方法和手段进行收集。以下是其中几种常见的数据收集方法和相关传感器的应用。

（１）传感器数据收集。无人机通常搭载各种类型的传感器，包括图像传感器、激光雷达、温度传感器等。这些传感器可以提供丰富的环境信息。例如，图像传感器可以捕捉到地面上的物体和结构，激光雷达可以提供高精度的地形数据和距离测量数据，而温度传感器可以提供气象信息。通过收集这些传感器数据，可以将其用于训练模型来优化边缘网络的部署和性能。

（２）网络测量数据收集。无人机可以配备网络测量设备，如无线信号强度测量设备，用于收集边缘网络的性能数据。这些数据可以包括网络延迟、带宽利用率、丢包率等。通过收集网络测量数据，可以更好地了解边缘网络的状况，并为机器学习算法提供训练样本。

（３）用户行为数据收集。无人机可以监测用户设备的行为和需求。例如，通过无人机搭载的摄像头或传感器，可以收集用户设备的移动模式、热点区域等信息。这些数据可以帮助机器学习模型预测用户需求，从而优化边缘网络的资源分配和部署。

（４）信息交互数据收集。无人机可以与其他设备或基站进行通信，并收集相关的信息交互数据。例如，无人机可以获取基站的负载情况、信号强度等数据。这些数据可以用于训练机器学习模型，以优化无人机的路径规划和资源调度策略。

需注意的是，数据收集要确保合法、隐私安全，并遵守相关法律法规和道德准则。在使用传感器或其他收集手段时，应当保证数据采集的合规性，并且尽量采用匿名化或加密等手段保护个人隐私。

３．２ 数据预处理技术

在基于机器学习的无人机辅助边缘网络优化方法中，数据预处理技术扮演着至关重要的角色，用于对原始数据进行清洗、转换和规范化，以提高模型训练的效果和性能。数据预处理的过程包括数据清洗、特征选择、特征缩放、数据转换和数据划分等关键步骤。

数据清洗旨在去除原始数据中的噪声、异常值和缺失值等不可靠或不完整的信息，以确保训练数据的质量和准确性。通过统计分析和算法处理等手段，数据清洗能够提高模型的鲁棒性和稳定性。特征选择是从原始数据中选择最具有代表性和重要性的特征，以降低数据维度和模型复杂度。基于统计方法和机器学习算法的特征选择技术可以帮助识别和保留对目标变量具有显著影响力的特征，进而提高模型的训练效率和泛化能力。

此外，特征缩放是对不同范围的特征值进行映射，以消除单位差异。常见的特征缩放方法包括标准化和归一化，使得不同特征具有相似的数值范围，进而改善模型的学习过程和预测性能。数据转换则是将原始数据转化为匹配机器学习算法处理的形式。例如，对于分类问题，可以使用独热编码将离散特征转化为二进制向量表示。在处理某些不符合正态分布的数据时，还可以应用对数变换或指数变换等技术。数据划分是将原始数据集划分为训练集、验证集和测试集３ 个部分。通过合理的数据划分，训练集用于模型的训练与参数优化，验证集用于模型的选择与调参，而测试集则用于评估模型的泛化性能，从而避免模型的过拟合和欠拟合问题。

４ 机器学习模型训练

机器学习算法是一类通过从数据中学习和提取模式、建立预测模型的算法。其中，决策树是一种基于树形结构的分类和回归方法，通过逐步划分数据集，利用属性特征构建决策规则；随机森林是一种集成学习算法，采用多个决策树进行集成，借助投票或平均等方式生成最终预测结果；神经网络是受人脑神经元结构启发的算法，通过多层节点相互连接、不断调整权重参数，实现对复杂关系的建模和预测。

模型训练是机器学习算法中的一个核心步骤，其过程主要包括数据准备、模型选择、参数初始化、优化和验证。首先，需要准备高质量、干净的数据集，进行特征工程、数据清洗和预处理操作。在此基础上，根据任务需求和数据特点，选择合适的机器学习算法，并初始化模型参数。然后，通过反向传播、梯度下降等优化方法，迭代地调整模型参数以最小化损失函数。最后，使用验证集进行模型评估和调整，检查模型的泛化能力，并根据性能选择最佳的模型。

模型评估和选择是判断模型质量和性能的关键环节，常用的指标包括准确率、精确率、召回率、Ｆ１ 分数等。准确率衡量了模型预测结果与真实标签相符的比例；精确率表示在预测为正例的样本中实际为正例的比例；召回率衡量了模型对正例的覆盖程度；Ｆ１分数综合考虑了精确率和召回率的平衡情况。除此之外， 还可以使用ＲＯＣ 曲线、ＡＵＣ 值、均方误差（ＭＳＥ）等指标来评估模型性能。选择最佳模型时，通常会基于交叉验证、网格搜索等方法，在多个模型中进行比较和选择，选取具有较高性能且泛化能力好的模型作为最佳模型。

５ 优化决策与无人机操作

优化决策是指通过分析和计算，选择最优的行动方案以达到预期目标的过程。其目标是在给定的约束条件下，使得决策结果达到最佳状态，最大化收益或最小化成本。优化决策的关键是寻找最优解，即在可行解集合中找到使目标函数取得极值的决策方案。

无人机路径规划和资源分配是无人机应用中的重要操作。路径规划是指通过算法和模型，确定无人机在空中的最佳飞行路径，以便高效地完成特定任务，如监测、搜索和救援等。资源分配则是指如何合理地分配无人机的资源，包括时间、能量和飞行任务等，以实现最佳的资源利用和任务完成效果。在路径规划和资源分配中，需要考虑多个因素，如飞行距离、时间窗口、避障约束、能量消耗等，通过优化算法和策略来实现最优决策。

机器学习在优化决策中发挥着重要作用。通过机器学习技术，可以利用历史数据和模型训练，提取数据中的模式和规律，从而为优化决策提供支持和指导。例如，在无人机路径规划中，可以使用强化学习算法来训练模型，在模拟环境中自动学习最佳的飞行策略和动作序列，以优化路径规划过程。在资源分配中，机器学习可以根据历史数据和实时反馈，对资源需求进行预测和调整，从而实现资源的合理分配和利用效率的提升。

６ 反馈与更新

收集反馈数据是优化模型和改进决策的关键步骤，它提供了宝贵的信息和见解，使人们能够更好地理解现实情况，并做出相应的调整。在决策过程中，不断收集反馈数据可以帮助评估模型的性能，并及时发现问题和改进。这些反馈数据可以来自用户反馈、系统日志、实验观察等多种渠道，通过收集和分析这些数据，可以获得有关模型表现和决策结果的信息，从而为后续的优化提供指导。

利用反馈数据进行模型的更新和改进是一个迭代的过程。首先，需要将收集到的反馈数据与模型的预测结果进行对比和分析，以了解模型在真实环境中的表现和偏差。其次，可以利用这些反馈数据来更新模型的参数、权重或结构，以提高模型的准确性和泛化能力。常用的方法包括梯度下降、反向传播算法，通过调整模型的参数，使其更加贴近真实情况和需求。最后，可以利用更新后的模型进行新一轮的决策和预测，继续收集反馈数据，并不断迭代和改进模型。利用反饋数据进行模型的更新和改进的过程需要注意以下几点：首先，要保证反馈数据的质量和准确性，避免错误或偏差对模型优化的干扰；其次，要及时响应反馈数据，主动发现问题并及时进行调整和改进；此外，还可以采用交叉验证、Ａ／ Ｂ 测试等方法，验证和比较不同的模型改进策略，选择最佳的更新方案。

７ 结束语

基于机器学习的无人机辅助边缘网络优化方法是一种创新的技术，它利用了机器学习算法和无人机的高度灵活性，为边缘网络的优化提供了全新的解决方案。这种方法的优势和应用潜力广泛而深远。基于机器学习的无人机辅助边缘网络优化方法以其智能资源调度、临时网络覆盖和广泛应用潜力等优势，成为当前边缘网络优化领域的热点研究方向。随着技术的不断创新和发展，相信这一方法将为各行各业带来更多便利和改变，推动社会的进步与发展。

参考文献：

［１］ 江雪，赵亮．多无人机辅助移动边缘计算中的轨迹优化［Ｊ］．计算机技术与发展，２０２３，３３（５）：１１０?１１５．

［２］ 邹昳琨，王钢，王金龙，等．基于ＭＩＭＯ 的多无人机辅助移动边缘计算系统时延优化设计［Ｊ］． 电子与信息学报，２０２２，４４（３）：８８１?８８９．

［３］ 袁昕旺，谢智东，谭信．无人机边缘计算中的资源管理优化研究综述［Ｊ］．计算机科学，２０２２，４９（１１）：２３４?２４１．

作者简介：

王启名（１９９７—），硕士，研究方向：计算机网络、携能通信、机器学习等。