【IoT】无人机辅助应急响应行动中无人机轨迹、任务卸载与资源分配的联合优化
这篇发表于《IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL》2025 年 6 月的文章,聚焦于自主飞行器(AAV)辅助应急响应场景中,联合优化轨迹规划、任务卸载与资源分配的问题,提出了两种高效算法以提升系统性能[1]。
这篇发表于《IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL》2025 年 6 月的文章,聚焦于自主飞行器(AAV)辅助应急响应场景中,联合优化轨迹规划、任务卸载与资源分配的问题,提出了两种高效算法以提升系统性能[1]。
NexT新版(7.x)背景设置位置有变化,custom.styl没有!
首先主题配置文件取消注释(去掉下方的#号)
1 | custom_file_path: |
在路径~/hexo_blog/source创建_data文件夹并在里面创建styles.styl文件,并添加以下内容
实现背景图片颜色透明度等修改,
1 | // 主页文章添加阴影效果 |
无人机的能量消耗通常由两个主要部分组成,即通信相关能量和推进能量。
通信相关能量包括通信电路、信号处理、信号辐射/接收等方面的能量。
在本文中,我们假设通信相关功率是一个常数用Pc表示,单位瓦特(W)。
另一方面,推进能量消耗用于使无人机保持在空中,并在必要时支持其移动。
一般来说,推进能量取决于无人机的飞行速度及其加速度。
地面设备到服务型无人机在时隙 t 中的信道功率增益遵循自由空间路径损耗模型:
gn,u(t)=dn,u2α
——《基于强化学习的无人机安全数据采集路径规划研究》杨桐
(xu,t,yu,t)
移动约束
Welcome to Hexo! This is your very first post. Check documentation for more info. If you get any problems when using Hexo, you can find the answer in troubleshooting or you can ask me on GitHub.