無人機輔助邊緣計算的關鍵技術與應用

摘要：近年來，隨著5G時代的快速部署，大量的設備接入到網絡，隨之而來的就是超量的數據和計算需求，無疑邊緣計算就是解決這個問題的技術。如何在邊緣設備上實現高效、可靠、安全、可擴展的智能任務，是當前面臨的重要挑戰和機遇。本文旨在探討無人機輔助邊緣計算的關鍵技術與應用，希望能夠得到更廣泛的應用。

關鍵詞：5G；無人機；邊緣計算

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.03.048

中圖分類號：TN 929.53；V279+.2 " " " " "文獻標志碼：A " " " " " "文章編碼：1672-7274（2025）03-0-03

Key Technologies and Applications of UAV-assisted Edge Computing

GUAN Qingcheng

（Xinyang Aeronautical Vocational College， Xinyang 464000， China）

Abstract： In recent years， with the rapid deployment of the 5G era， a large number of devices have been connected to the network， followed by excessive data and computing requirements， and there is no doubt that edge computing is the technology to solve this problem. How to achieve efficient， reliable， secure， and scalable intelligent tasks on edge devices is an important challenge and opportunity. The purpose of this paper is to discuss the key technologies and applications of UAV-assisted edge computing， hoping to be more widely used.

Keywords： 5G; unmanned aerial vehicle; mobile edge computing;

0 " 引言

近年來，隨著5G的快速部署，物聯網快速發展，隨之出現了大量需要實時計算的數據，這些計算密集型和時延敏感型業務加劇了移動終端設備在能耗與算力等多方面的問題。為了應對上述挑戰，邊緣計算[1]能夠將設備的計算任務下沉到網絡邊緣執行，有效緩解終端設備的計算壓力，縮短計算數據的傳輸距離，極大提高了網絡的計算能力。而邊緣計算服務器靈活度較差，不能應對突發情況，因此，將無人機[2]與邊緣計算相融合具有巨大的潛力。

1 " 無人機與邊緣計算概述

1.1 無人機發展趨勢

（1）智能化提升。隨著人工智能、機器學習等技術的不斷發展，無人機將實現更高水平的自主飛行和智能決策。通過集成先進的算法和傳感器，無人機能夠自主規劃飛行路線、識別障礙物、自動調整飛行狀態，減少對人工操作的依賴。

（2）性能優化。無人機在飛行速度、續航能力、載重能力等方面將不斷提升。新型能源材料和高效能源管理系統的研發應用，將使無人機實現更長的航時和更好的續航能力，滿足更廣泛的任務需求。

（3）物流運輸。無人機在物流領域的應用將更加廣泛，特別是在偏遠地區或交通不便的地方，無人機能夠快速、準確地將貨物送達目的地，提高物流效率。

（4）城市出行。無人機作為低空交通工具的潛力正在被逐步挖掘，未來有望為城市居民提供更加便捷、快速的出行方式。

（5）與物聯網、大數據等技術的融合。無人機與物聯網、大數據、云計算等技術的融合，將推動其在智慧城市、智能交通等領域的廣泛應用。例如，無人機可以作為移動的數據采集節點，為城市管理和決策提供實時、準確的數據支持。

1.2 MEC技術特點

（1）降低通信時延。MEC服務器部署在靠近用戶一側的位置，傳輸距離在幾千米之內，可以降低計算任務的傳輸時延。

（2）減小終端功耗。終端設備可以將大量需要計算任務通過卸載的方式遷移到附近MEC服務器上完成計算，減少自身能量開銷、延長生命周期。

（3）緩解網絡負載。海量計算任務在網絡邊緣[3]解決，計算數據不需要經過核心網傳輸，減小網絡負載

（4）提高安全性能。用戶隱私數據不需通過核心網傳輸和交互，降低了數據泄漏風險。

1.3 無人機輔助邊緣計算的優勢

無人機輔助邊緣計算的優勢在于其能夠顯著提升數據處理效率、降低數據傳輸延遲、增強系統靈活性和可靠性，并為無人機應用帶來前所未有的拓展空間。具體來說，其優勢體現在以下幾個方面。

（1）實時數據處理與低延遲。邊緣計算將計算資源和數據處理能力部署在更靠近數據源的網絡邊緣設備上，對于無人機而言，這意味著數據可以在無人機本地或附近的邊緣設備上直接進行處理和分析，幾乎實時地生成決策指令。相較于傳統的云計算模式，無人機無需將采集到的數據遠程傳輸到云端處理，再接收云端返回的指令，這一過程大大縮短了響應時間，降低了數據傳輸的延遲。這對于對時間敏感的應用場景，如無人機競速、應急救援等至關重要，能夠確保無人機在關鍵時刻做出快速、準確的決策。

（2）提高數據安全性和隱私保護。邊緣計算減少了數據在網絡中傳輸的環節，降低了數據被竊取和篡改的風險。通過在無人機本地或邊緣設備上對數據進行處理和存儲，可以更有效地保護數據的安全性和隱私性。同時，邊緣計算還可以采用加密技術對數據進行保護，確保只有經過授權的用戶才能訪問和處理相關數據。這對于涉及敏感信息的無人機應用尤為重要，如軍事偵察、環境監測等。

（3）拓展無人機應用潛力。邊緣計算為無人機應用帶來了新的機遇和突破。通過提升數據處理速度、降低網絡依賴、增強數據安全等方面的優勢，無人機能夠在更多領域實現更廣泛和深入的應用。例如，在農業領域，無人機可以實時分析土壤濕度、作物生長狀況和病蟲害信息，并當場生成農藥噴灑和灌溉的方案；在物流配送領域，無人機可以快速規劃最優飛行路徑，實時監測貨物狀態，確保貨物準確送達；在環境監測領域，無人機可以實時分析大氣、水質等監測數據，及時發現異常情況并發出警報。

2 " 無人機輔助邊緣計算的關鍵技術

2.1 邊緣計算技術

（1）分布式計算范式。無人機輔助邊緣計算將計算任務從云端轉移到更靠近數據源的邊緣設備，以減少數據傳輸延遲，提高數據處理效率和安全性。這種分布式計算范式使得無人機能夠在本地處理大量數據，無需將所有數據都傳輸到云端

（2）實時數據處理。邊緣計算在無人機上的應用能夠實現實時傳感器數據處理，如實時圖像識別、視頻分析等，為無人機控制系統提供及時的決策依據。

2.2 邊緣計算的網絡架構

（1）無人機為中繼。在無人機作為中繼的網絡架構中，是利用無人機的飛行高度優勢，將信號從源節點傳輸到目標節點，無人機作為中繼節點，可以根據任務需求選擇合適的飛行高度和路徑，以確保信號的穩定傳輸；采用這種架構覆蓋范圍廣，計算能力強，但是設計較為復雜。

（2）無人機為MEC服務器。基于無人機的靈活性，可將MEC服務器搭載至無人機機身上，無人機使能的MEC可以突破傳統MEC應用瓶頸，為應急通信野外環境監測等典型應用場景提供技術方案。

2.3 通信技術

（1）高效無線通信。無人機與邊緣計算節點之間的通信是關鍵技術之一。為了實現高速、低延遲的通信，需要采用先進的無線通信技術，如5G、Wi-Fi 6等。

（2）多無人機協同通信。在無人機集群中，無人機之間需要進行協同通信，以共享信息。協調任務。這要求通信技術能夠支持多無人機之間的穩定連接和高效數據傳輸

2.4 資源優化技術

（1）計算資源優化。在無人機輔助邊緣計算網絡中，需要合理分配計算資源以滿足各種任務的需求。通過優化計算資源的使用，可以提高系統的整體性能和效率。

（2）通信資源優化。在通信資源有限的情況下，需要采用有效的資源調度策略來確保無人機與邊緣計算節點之間的穩定通信。例如，可以通過優化傳輸功率、調整通信頻率等方式來提高通信資源的利用率。

2.5 安全性與隱私保護技術

（1）數據加密與傳輸安全。為了保護無人機傳輸的數據不被竊取或篡改，需要采用數據加密技術來確保數據傳輸的安全性。同時，還需要確保通信協議的安全性以防止中間人攻擊等安全問題。

（2）隱私保護。在無人機輔助邊緣計算中，需要處理大量敏感數據（如用戶位置信息。環境圖像等）。為了保護用戶隱私和數據安全，需要采用有效的隱私保護技術來避免數據泄漏和濫用。

3 " 無人機輔助邊緣計算的應用場景

隨著無線通信領域的不斷進步，無人機輔助邊緣計算的應用場景越來越多，目前，常見應用場景包括下面列的幾點。

3.1 能源管理與優化

邊緣計算設備可以實時監測無人機的能耗數據，包括電池電量、功耗等；根據能耗數據，邊緣計算設備可以優化無人機的飛行策略，降低能耗，延長續航時間；在無人機集群中，邊緣計算可以實現分布式能耗管理，合理分配能源資源，提高能源利用率。

3.2 智慧感知與智慧城市

無人機輔助邊緣計算在智慧城市建設中發揮重要作用，如智能交通、環境監測、應急響應等，通過無人機采集的數據與智慧城市其他系統的數據融合與共享，提升城市管理的智能化水平；邊緣計算技術使得數據處理更加實時和高效，有助于提升城市管理的響應速度和決策準確性。

3.3 應急救援

近些年隨著溫室效應等自然災害的頻發，應急救援成為亟待解決的問題，而災后通信系統的重建的一個最有前景的技術就是無人機搭載邊緣計算服務器快速建立通信節點，通過拍攝圖像或視頻，分析提取關鍵信息，如受損情況、人員分布等，方便應急人員采取有效措施。

3.4 自主飛行與任務規劃

利用邊緣計算設備中的機器學習算法和深度學習技術，無人機可以實現自主決策與規劃，包括飛行路徑規劃、避障策略選擇等；邊緣計算設備能夠快速響應無人機的控制指令，實現實時控制，確保無人機在復雜環境中的穩定飛行；在無人機集群應用中，邊緣計算可以實現集群內無人機之間的信息融合和飛行軌跡協調，提高集群的自主性和任務執行效率。

4 " 無人機輔助邊緣計算面臨的挑戰

4.1 技術挑戰

（1）數據傳輸與通信穩定性。無人機在飛行過程中，特別是在復雜或極端環境下，可能會遇到信號干擾、通信鏈路不穩定等問題，影響數據傳輸的可靠性和實時性。這要求無人機輔助邊緣計算系統必須具備強大的通信能力和數據壓縮技術，以確保數據傳輸的高效和穩定。

（2）計算資源分配與優化。隨著無人機搭載的任務和傳感器數量的增加，計算需求也急劇上升。如何在有限的計算資源下，合理分配并優化計算任務，以滿足實時性和準確性的要求，是無人機輔助邊緣計算面臨的一大挑戰。

（3）能耗管理。無人機的電池壽命有限，而邊緣計算設備的運行也會消耗大量能源。因此，如何在保證計算性能的同時，有效降低能耗，延長無人機的飛行時間，是亟待解決的問題。

4.2 安全挑戰

（1）數據傳輸安全。無人機在傳輸敏感數據時，容易受到黑客攻擊或信號攔截。因此，必須采取強有力的數據加密和隱私保護措施，確保數據傳輸的安全性。

（2）節點認證與信任機制。在無人機輔助邊緣計算系統中，如何確保無人機節點和其他邊緣計算節點的身份真實性和合法性，防止惡意節點的接入和攻擊，是保障系統安全的關鍵。

（3）安全協議設計。需要設計適應無人機輔助邊緣計算特點的安全協議，以保護通信過程中的數據完整性、機密性和可用性。

4.3 資源管理挑戰

（1）動態資源管理。無人機在執行任務時，其位置和計算需求都是動態變化的。因此，如何動態地管理計算資源、存儲資源和網絡資源，以滿足無人機的實時需求，是一個復雜的問題。

（2）資源受限。無人機邊緣計算設備的計算能力和存儲空間相對有限。如何在資源受限的條件下，實現高效的數據處理和存儲，是無人機輔助邊緣計算需要解決的一大難題。

4.4 標準化挑戰

目前，無人機輔助邊緣計算領域的技術標準尚未完全統一。不同廠商和設備之間的兼容性和互操作性存在問題，這限制了無人機輔助邊緣計算技術的推廣和應用。隨著無人機輔助邊緣計算技術的不斷發展，需要制定和完善相關的規范和標準，以指導技術的研發和應用，促進產業的健康發展。

5 " 結束語

無人機輔助邊緣計算作為一種新興的技術模式，展現了巨大的潛力的應用價值。通過無人機作為移動邊緣節點，將計算、存儲和通信資源推向用戶和設備更近的地方，顯著提高了計算速度和響應時間，為各種時延敏感和計算密集型應用提供了有力支持。總之，無人機輔助邊緣計算將為各個行業提供更多創新的解決方案，并推動數字化轉型和智能化發展。未來，通過不斷優化技術、加強標準化建設、拓展應用場景以及提升安全性與隱私保護水平，將推動無人機輔助邊緣計算技術走向更加成熟和完善的階段。

參考文獻

[1] 秦靜，高月玖.智能邊緣計算與無線通信融合的關鍵技術與應用[J].數字通信世界，2024（07）：104-106.

[2] 張天魁，徐瑜，劉元瑋，等.無人機輔助MEC系統：架構、關鍵技術與未來挑戰[J].電信科學，2022，38（08）：3-16.

[3] 任金科.無線邊緣網絡中通信、計算和學習的融合及優化[D].杭州：浙江大學，2022.