無人機邊緣計算網絡：架構，關鍵技術與挑戰(zhàn)

［莫鴻彬 李猛］

1 引言

隨著第五代移動通信技術（5G）和物聯網（Internet of things，IoT）的發(fā)展，無線通信設備和無線數據流量已呈幾何式增長。據思科預測，到2023年全球聯網設備將達到293億臺，到2025年全球數據流量將達到163ZB。尤其是近幾年，隨著各種計算密集型和時延敏感型應用的出現，如多媒體視頻流服務、增強現實（augmented reality，AR）、虛擬現實（virtual reality，VR）、智能交通等，提供低時延、超可靠、高魯棒性的網絡至關重要。

傳統(tǒng)核心網絡中的云計算由于較長的服務時延和嚴重的網絡擁塞，難以滿足終端設備的服務質量（QoS）和服務體驗（QoE）需求。為了應對上述挑戰(zhàn)，移動邊緣計算（MEC）的概念已經被提出以解決上述問題[1-2]。移動邊緣計算，旨在將具有計算能力的服務器下沉到距離終端設備較近的網絡邊緣，如基站側、接入機房、匯聚機房等，以達到降低時延、提升效率、節(jié)省功耗等目標，從而改善用戶的服務體驗。但是，MEC的部署也對當前網絡的發(fā)展提出了新的挑戰(zhàn)。一方面，對于城市租金較高的熱點區(qū)域，如商業(yè)區(qū)或人口稠密的地區(qū)，MEC的部署成本昂貴。另一方面，對于農村、山區(qū)、海上等邊遠地區(qū)以及易受自然災害影響的地區(qū)，網絡覆蓋范圍有限，難以提供無處不在的邊緣卸載服務。最近，在無人機（UAV）機群網絡上搭載MEC服務器，即無人機邊緣計算網絡，已經被提出并有望解決上述問題。

2 無人機邊緣計算網絡

無人機是一種無人駕駛的飛機，它的飛行通常由操作員遠程控制或者由機載計算機系統(tǒng)自主控制。由于低成本、高移動性、按需部署等優(yōu)勢，無人機在無線通信系統(tǒng)中具有較大的應用潛力。一方面，無人機可以作為蜂窩網絡中的飛行移動終端。另一方面，無人機可以作為空中基站來提高無線網絡的覆蓋范圍和網絡容量。在無人機空中基站上搭載MEC服務器，能夠作為地面邊緣計算網絡的補充，提供無處不在的邊緣計算服務。相比傳統(tǒng)地面邊緣計算網絡，無人機邊緣計算網絡具有以下優(yōu)勢。

（1）無人機能夠被靈活部署，即使是在山區(qū)、海洋和復雜的地形，也可以提供無時無刻的移動便于計算服務。

（2）無人機能夠以較大概率與地面用戶建立空地視距鏈路，改善通信鏈路質量，提高計算性能。

（3）相比地面通信，無人機提供了額外的空間自由度，即軌跡優(yōu)化。通過聯合通信資源和軌跡優(yōu)化，有望進一步提高無人機的用戶計算性能。

無人機邊緣計算網絡作為一種新型網絡架構，已逐漸受到學術界和產業(yè)界的關注。文獻[3]首次提出了一種空地融合的MEC網絡架構，其中無人機被靈活的部署以協(xié)助地面網絡通信、計算和存儲。文獻[4]總結了基于3GPP-LTE的6種公共安全（PS）服務，并提出了一種無人機支持的災后恢復邊緣計算結構。文獻[5]提出了一種基于無人機移動邊緣計算的軟件定義網絡架構。以上工作只關注無人機網絡和移動邊緣計算的基本結合，或只對特定的技術進行了研究，但缺少對總體架構的詳細設計，也沒有詳細闡述任務卸載的基本過程。

因此，本文擬對無人機邊緣計算網絡的架構與關鍵技術展開研究分析，針對典型的應用，如具有較高計算需求的城市熱點區(qū)域，研究了任務協(xié)作卸載的基本過程。最后，總結了無人機邊緣計算網絡面臨的挑戰(zhàn)和一些開放性問題。

3 融合MEC的無人機網絡架構

無人機邊緣計算網絡基本架構如圖1所示，主要由地面網絡和無人機集群2個部分組成。每個無人機上搭載MEC服務器，能夠為地面終端提供多層次、異構的計算資源，特別針對地面網絡負載較大或地面通信設施遭到破壞的場景，無人機憑借其低成本、靈活部署的優(yōu)勢能夠快速響應地面終端的計算響應，提升用戶體驗，緩解地面網絡壓力。此外，將軟件定義網絡（SDN）部署到無人機網絡，實現控制平面和數據平面的分離。通過一個SDN控制器實現對無人機集群的同一控制，可以有效實現無人機集群軌跡的全局優(yōu)化、計算資源的動態(tài)分配等，提高無人機網絡的可靠性和伸縮性。

圖1 無人機輔助的移動邊緣計算網絡基本架構

3.1 主要功能

3.1.1 計算卸載

地面終端的計算能力往往較弱，難以滿足自身計算的需求。針對城市密集地區(qū)，地面網絡難以承載用戶海量的計算需求，搭載MEC服務器的無人機能夠為地面用戶提供計算能力。地面用戶為獲得較好的用戶體驗，如高速率、低時延，可以選擇付費模式向無人機請求計算服務。搭載MEC的服務器積極響應地面用戶的計算請求，并在自身的MEC平臺進行計算或者轉發(fā)到相鄰的搭載MEC的無人機進行計算，最后將計算結果下發(fā)到地面用戶。此外，相比卸載到地面基站的邊緣服務器，搭載MEC服務器的無人機可以提供更加靈活的部署，計算資源更接近地面用戶，為計算密集型的業(yè)務提供更加高效的服務保障。

3.1.2 內容緩存

為解決多媒體數據的增長給無人機網絡的回程鏈路帶來的壓力，利用邊緣緩存技術可以在無人機的MEC服務器上緩存一些相關內容，如視頻流媒體文件，地面用戶的請求內容可以從無人機本地緩存中提供，從而避免在帶寬有限的無人機網絡回程鏈路上轉發(fā)用戶請求。當地面用戶請求內容時，無人機首先比較自身的緩存內容是否命中用戶的內容請求，如果內容請求命中，無人機直接將請求內容下發(fā)給地面用戶。

然而，由于無人機體積、能耗，本地緩存大小、回程容量等資源的限制，將所有的內容緩存到無人機上的邊緣服務器是不現實的。因此，需要以某種方式對內容進行排序，以確定在資源有限條件下的緩存優(yōu)先級。當前，最大內容流行度（MPC）策略和最大內容多樣性（LCD）策略是邊緣緩存中兩種常用的文件放置策略，以實現內容和網絡多樣性的增益。

3.1.3 網絡服務

移動邊緣計算可以為無人機網絡提供更加復雜的網絡服務。無人機網絡的拓撲結構是高度動態(tài)變化的，空地信道狀態(tài)信息、用戶調度和通信資源等受無人機位置和軌跡的影響，給網絡的資源管理帶來了挑戰(zhàn)。無人機邊緣計算網絡可以利用軟件定義網絡技術，及時接收無人機網絡的整體信息并及時反饋，提供多樣化的網絡管理業(yè)務，從而有效提高無人機網絡的整體利用效率。

3.2 關鍵技術

為支持動態(tài)、異構及多樣性的無人機邊緣計算網絡服務，亟需一種新的網絡范式，為在時間和空間上高度動態(tài)變化的用戶需求提供定制化服務。網絡功能虛擬化（NFV）和軟件定義網絡（SDN）已被證明是管理未來異構網絡的兩種有前途的技術，能夠實現網絡元素靈活地、動態(tài)地配置，為網絡優(yōu)化和降低成本提供了可能。在此基礎上，高效的用戶接入方式和最優(yōu)的資源分配方案有望進一步釋放網絡性能，降低無人機服務成本，同時提高用戶服務體驗。

3.2.1 網絡功能虛擬化（NFV）

網絡功能虛擬化（NFV）通過軟件技術將網絡功能從專用硬件遷移到運行在商用硬件上的虛擬機（VM），促進虛擬功能網元（VNF）與硬件完全解耦，完成資源的統(tǒng)一管理和調度，進而提高網絡靈活性和可擴展性，降低網絡運營成本，提升資源利用效率[5]。傳統(tǒng)的地面邊緣計算網絡使用靜態(tài)NFV技術，允許單個邊緣服務器通過創(chuàng)建多個虛擬機為多個移動設備提供計算服務，以同時執(zhí)行不同的任務或操作不同的網絡功能[6]。然而，在無人機支持的邊緣計算網絡中，所有的無人機都處于高速運動狀態(tài)。在這種情況下，無人機搭載的MEC服務器是不斷變化的，利用靜態(tài)NFV來統(tǒng)一無人機上的MEC服務器是具有挑戰(zhàn)性的。

借鑒文獻[7]中的動態(tài)衛(wèi)星邊緣計算虛擬化思想，我們提出使用動態(tài)NFV技術來整合無人機邊緣計算資源，如圖2所示。動態(tài)虛擬化系統(tǒng)主要包含以下3層：虛擬化基礎設施層、虛擬化網絡功能層和協(xié)調器層?？紤]到無人機的機動性，在無人機編排器中添加了一個動態(tài)資源監(jiān)視器。通過動態(tài)監(jiān)視器，能夠時刻捕捉VNF的連接狀態(tài)。另一方面，當監(jiān)視到沒有可用資源滿足用戶請求服務時，監(jiān)視器能夠將此信息發(fā)送給MEC服務器以調整其資源分配策略。

圖2 無人機支持的邊緣計算網絡中動態(tài)NFV架構

3.2.2 軟件定義網絡（SDN）

為增強多層異構網絡的可靠性、可擴展性和信息交付能力，軟件定義網絡（SDN）已經被提出并成功應用到地面骨干網絡，它通過將控制平面與數據平面分離，實現了完全的網絡可自主編程性。SDN網絡通常采用集中式的架構，SDN控制器部署在控制中心，通過動態(tài)配置數據平面路由，感知全局網絡狀況，優(yōu)化網絡運行。然而，對于在基礎結構拓撲固定的地面網絡，SDN架構通常采用地面基站作為控制器單元，可能帶來可伸縮性和覆蓋范圍的限制。

無人機自主飛行通常遵循預先編程的飛行軌跡或通過更復雜的自動化系統(tǒng)進行動態(tài)調整。為改善用戶服務體驗，無人機節(jié)點通常相互協(xié)作形成一個無人機集群，為地面終端設備提供聯合計算服務[8]。因此，必須定義一種智能無人機間協(xié)調協(xié)議來控制多架無人機的行為，避免無人機之間的碰撞，同時使無人機網絡的效益最大化。

鑒于此，本文提出將控制器實體移到空中無人機機群，有助于形成更加靈活的網絡拓撲結構。SDN在無人機邊緣計算網絡的部署邏輯如圖3所示?；A設施層的通信、存儲和計算資源能夠通過網絡功能虛擬化形成無人機網絡資源池，為無人機SDN集中控制器提供全局資源視圖。在控制層，SDN控制器位于無人機集群中的一架中心無人機上，負責全局控制功能。SDN使用南向接口與物理資源進行通信，使用北向接口實現應用層的網絡服務和網絡管理功能，如無人機軌跡優(yōu)化、避免沖突和其他服務。

圖3 無人機支持的邊緣計算網絡中SDN架構

3.2.3 多接入技術

無人機同時服務多個地面用戶，需要考慮多用戶接入技術，避免用戶間干擾沖突。典型的多址接入技術分為正交多址接入技術（OMA）和非正交多址接入技術（NOMA）。文獻[9]和[10]分別研究了在正交頻率多址接入（OFDMA）和TDMA（時分多址接入）下，無人機支持的移動邊緣計算網絡中的卸載策略和飛行軌跡優(yōu)化。在非正交多址接入中，多個用戶可以使用相同的時頻資源與無人機上的MEC服務器進行上行計算任務卸載，同時無人機在下行發(fā)送計算結果。特別的，文獻[10]表明，NOMA能夠提供比OMA更高的計算性能增益。

3.2.4 資源分配技術

相比地面網絡，無人機的高度移動性帶來了飛行軌跡這一額外自由度。同時，無人機受限于機身尺寸和電池容量，其飛行功軌跡需要被靈活的設計以降低自身的功率消耗。因此，無人機的飛行軌跡、通信資源和計算資源需要進行聯合優(yōu)化以尋求計算性能提升和運營成本的折衷。其中，飛行資源包括飛行軌跡、飛行速度和飛行加速度，通信資源包括通信帶寬、卸載功率、卸載時間等，計算資源包括CPU頻率和計算時間。在無人機邊緣計算網絡中，資源分配的目標主要包括以下。

（1）計算比特最大化

此目標旨在最大化地面用戶卸載到無人機的數據比特，它可以直接反映UAV支持的MEC網絡的計算性能。當地面終端設備需要執(zhí)行巨大的計算任務時，可以考慮最大化計算比特。計算比特又可以分為卸載比特和計算處理比特，其中卸載比特為地面終端向無人機卸載的計算量，計算處理比特根據其卸載方式又可以分為本地處理任務量和無人機卸載處理任務量。

（2）能量消耗最小化

此目標旨在最小化無人機支持的MEC網絡的總體能量消耗，主要包括以下三部分。一是來自地面終端自身計算產生的能量，該能量與地面設備自身CPU頻率和計算時間相關；二是來自地面終端卸載到無人機產生的傳輸能量消耗，該能量與終端設備的發(fā)送功率和發(fā)送時間相關；三是無人機消耗的能量，包括卸載任務計算消耗的能量和無人機自身飛行消耗的推動能量。

（3）計算效率最大化

此目標旨在尋求以上兩個目標的平衡，具體來說，計算效率最大化的目標是使每焦耳能量的計算比特數最大化。不同于地面基站處安裝邊緣服務器，無人機機載電池有限，需要考慮無人機的自身功耗問題，在滿足地面用戶服務質量和自身功率限制的約束下，最大化計算效率。

（4）完成時間最小化

此目標旨在滿足用戶較低時延的需求，從而提高用戶服務體驗。在部分卸載模式下，完成時間定義為本地計算時間和卸載時間兩者中較大的值;在二進制計算模式下，完成時間定義為局部計算時間和卸載時間之和。

3.3 典型應用場景

3.3.1 偵察/監(jiān)測

配備傳感設備和通信設備的無人機可以作為空中傳感器網絡，在用戶密度低、缺乏通信基礎設施區(qū)域收集數據。位于這些區(qū)域的地面感知節(jié)點可以選擇連接到附近的UAV，以獲得更好的數據傳輸。無線傳感網絡通常需要快速發(fā)送和處理收集到的數據，以便生成準確的實時信息。在未部署MEC的無人機網絡中，無人機需要將收集到的圖像、視頻等信息返回到地面的數據中心進行處理，這將導致偵察、監(jiān)測等服務的傳輸時延大、傳輸能耗高。因此，考慮到移動邊緣計算范式，使用多個搭載MEC服務器的無人機作為轉發(fā)節(jié)點和處理單元，收集的圖像、視頻等數據可以直接在無人機上的MEC平臺上處理，而無需傳輸到地面遠端數據中心。

3.3.2 城市熱點地區(qū)流量卸載

第五代移動通信有望帶來AR、VR等沉浸式體驗，這些應用往往需要高帶寬通信來承載語音、視頻等數據的傳輸，給城市熱點區(qū)域的網絡帶來了巨大的挑戰(zhàn)。無人機支持的邊緣計算有望解決城市熱點區(qū)域的網絡擁塞問題，提升網絡的靈活性和可伸縮性。例如，在城市音樂演唱會上，大量的觀眾需要實時上傳、解碼、共享視頻數據或從云中心下載視頻數據，無人機邊緣計算網絡可以靈活地部署在城市上空，提供付費計算服務和內容緩存服務，有效緩解地面網絡回程鏈路擁塞問題。

3.3.3 應急保障通信

無人機網絡具有低成本、靈活部署等特性，且不受地理環(huán)境和自然災害等影響，十分適合作為應急保障通信網絡。特別是在地震等自然災害導致地面網絡中斷情況下，通過快速部署無人機網絡，可以較短時間內打通通信鏈路，為搶險救災構建高效可靠的指揮調度及信息傳輸通道。此外，在災后救援場景中，人臉識別等應用在搜索和救援行動中起到了關鍵的作用，但這些應用有著較高的時延要求。搭載MEC服務器的無人機能夠降低這些應用的響應時間。憑借MEC平臺強大的計算能力，無人機網絡能夠對地面上傳的人臉數據進行快速處理，并及時響應。

4 典型的協(xié)作任務處理流程

在基于無人機邊緣計算網絡架構的基礎上，我們進一步提出了一個三層協(xié)作計算卸載方案。如圖4所示，地面終端的計算任務有以下3種計算方式：在終端本地計算、卸載到無人機上計算、卸載到地面云中心計算，具體流程如圖5所示。

圖4 三層協(xié)作計算卸載架構

（1）當地面終端產生計算任務時，終端首先判斷自身計算能力能否滿足計算要求，如果滿足則在本地執(zhí)行；如果終端計算能力不足，則選擇將計算任務卸載到距離其位置最近的無人機網絡中的MEC平臺；

（2）被選擇卸載的無人機首先判斷自身MEC平臺的計算能力能否滿足卸載的計算需求，如果滿足則在該無人機MEC平臺上執(zhí)行，并將計算結果返回地面終端；

圖5 計算任務協(xié)作卸載流程

（3）如果被卸載的無人機MEC平臺的計算資源不能滿足地面終端卸載任務需求，該無人機選擇通知網絡控制中心，SDN控制器根據無人機的位置分布和計算能力分布，選擇多個當前空閑的無人機合作執(zhí)行計算任務，并將計算結果返回地面終端；

（4）如果當前多個空閑無人機的協(xié)作計算能力不能滿足計算任務的需求，或者當前沒有空閑可用的無人機，SDN控制器選擇將剩余的計算任務轉發(fā)給地面數據中心計算處理，并將地面數據中心的計算結果轉發(fā)給地面終端。

5 挑戰(zhàn)及開放性問題

無人機邊緣計算網絡是作為一種新興的網絡范式，在增強連接和提高用戶服務體驗質量方面的具有巨大潛力。現階段，該網絡架構仍處于理論研究階段，該網絡架構的商業(yè)化仍面臨一些技術挑戰(zhàn)以及一些開放性的問題。

5.1 資源分配問題

不同于地面邊緣計算網絡，飛行的邊緣計算網絡需要聯合考慮計算資源分配技術、多架無人機之間的協(xié)作、無人機的軌跡優(yōu)化。無人機的飛行雖然帶來了軌跡這一額外的自由度，但也給資源分配帶來了挑戰(zhàn)。現有研究在設計無人機邊緣計算網絡的資源分配時，將無人機的軌跡作為優(yōu)化變量考慮進去，但也增加了問題的求解難度，同時增加了設計算法的復雜度。因此，有必要尋找一種新的算法，在不損害網絡性能的同時，降低算法的復雜度。

5.2 移動性管理問題

移動性管理是無人機邊緣計算的另一個挑戰(zhàn)。當地面終端設備從一個無人機MEC平臺移動到另一個無人機MEC平臺時，如何保證業(yè)務的連續(xù)性是一個關鍵問題。服務遷移是一種有效的解決方案。但是地面用戶設備移動是不規(guī)律的，其運動軌跡很難預測。因此，在服務遷移期間，原始MEC平臺如何確定一個最優(yōu)的時間將應用程序和數據發(fā)送到新平臺是一個需要解決的問題。

5.3 多用戶接入問題

在越來越多的新型應用的驅動下，未來的無人機邊緣計算網絡面臨著大量用戶訪問帶來的巨大挑戰(zhàn)。大量的用戶接入會帶來連接質量和有限的計算資源分配問題，因此如何設計一個智能的調度算法以滿足多用戶的隨時接入計算服務是一個需要關注的問題。機器學習是一個有效的工具，有望解決多用戶接入帶來的干擾碰撞問題。

5.4 信令開銷問題

無人機集群的龐大信令開銷給無人機邊緣計算網絡的實施帶來了挑戰(zhàn)。一方面，SDN控制器位于無人機集群的中心無人機上，各無人機的軌跡動態(tài)變化，SDN需及時更新網絡全局狀態(tài)，從而帶來龐大的信令開銷。另一方面，無人機網絡的接入、數據轉發(fā)、計算和緩存等帶來的信令，進一步給脆弱的無線鏈路增加了負擔。因此，有必要研究新型協(xié)議以適應性地管理通信信令過大問題。

5.5 無人機能量消耗問題

由于無人機機身尺寸和電池容量的限制，現有無人機的飛行時間約30多分鐘到2個小時，這給地面用戶的持續(xù)性服務帶來了巨大的挑戰(zhàn)。因此，有必要研究新興電池和充電技術以滿足服務供應的需求。同時，需持續(xù)提高無人機的有效載荷，以滿足搭載通信設備質量的要求。此外，一個高效的無人機飛行軌跡有望節(jié)省無人機的飛行功耗，進而達到延長服務時間的目的。

6 結束語

在無人機網絡中引入邊緣計算技術能夠降低網絡時延，提高用戶服務體驗，因此引起了學術界和產業(yè)界的廣泛關注。本文從系統(tǒng)架構、關鍵技術、典型應用場景等方面，深入研究分析了無人機輔助的移動邊緣計算網絡。基于提出的無人機邊緣計算網絡架構，我們給出了典型的協(xié)作任務處理流程，并總結了現階段無人機支持的移動邊緣計算面臨的挑戰(zhàn)以及開放性問題，期望對未來無人機邊緣計算網絡的理論性研究和商業(yè)化部署提供可借鑒的參考。