Minimierung der Abschlusszeit für die Datenammlung mit mehreren UAVs

Der Energieverbrauch ist ein wichtiger Aspekt bei der Planung von Datensammlungen in drahtlosen Sensornetzwerken (WSNs). Dieses Papier untersucht die Datensammlung von einer Reihe von Sensorknoten (SNs) in WSNs, die durch mehrere unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) ermöglicht wird. Unser Ziel ist es, die maximale Abschlusszeit der Missionen aller UAVs zu minimieren, indem wir sowohl die Trajektorie der UAVs als auch die Weckzeitplanung und Zuweisung für SNs gemeinsam optimieren, wobei sichergestellt wird, dass jeder SN die angestrebte Datenmenge innerhalb eines bestimmten Energiehaushalts erfolgreich hochladen kann. Das formulierte Problem ist ein nicht-konvexes Problem, das schwierig direkt zu lösen ist. Um dieses Problem anzugehen, schlagen wir zuerst ein einfaches Schema vor, bei dem jedes UAV nur Daten beim Schweben sammelt, bezeichnet als Schwebe-Modus (Hmode). Für diesen Modus schlagen wir einen effizienten Algorithmus vor, um die optimierten Schwebestandorte für jeden SN und die Bedienreihenfolge unter allen Standorten zu finden, indem wir das minn-max multiple Traveling Salesman Problem (min-max m-TSP) und Techniken der konvexen Optimierung nutzen. Darüber hinaus schlagen wir das allgemeinere Schema vor, das eine kontinuierliche Datensammlung auch während des Flugs ermöglicht, bezeichnet als Flug-Modus (Fmode). Durch die Nutzung der Bisectionsmethode und der Zeitdiskretisierungstechnik wird das ursprüngliche Problem in ein diskretisiertes Äquivalent mit einer endlichen Anzahl von Optimierungsvariablen umgewandelt, auf dessen Basis eine Karush-Kuhn-Tucker (KKT) Lösung durch Anwendung der sukzessiven konvexen Approximation (SCA) Technik erhalten wird. Die Simulationsresultate zeigen, dass die vorgeschlagene Datensammlung mit mehreren UAVs und gemeinsamem Trajektorien- und Kommunikationsdesign signifikante Leistungsgewinne im Vergleich zu den Benchmark-Schemata erzielt.