计算机工程

作者：王怡, 覃团发, 韦睿, 黄金宝

单位：广西大学计算机与电子信息学院广西多媒体通信与网络技术重点实验室, 广西 南宁 530004

关键词：空天地一体化网络,移动边缘计算,无人机,任务卸载,资源分配

基金：国家自然科学基金(61563004)

针对偏远地区蜂窝网络覆盖不足且物联网(IoT)设备能量和计算能力低而无法满足大量延迟敏感型任务卸载和计算需求的问题, 考虑将空天地一体化网络(SAGIN)和移动边缘计算(MEC)相结合, 提出一种支持无线电力传输(WPT)技术的无人机辅助IoT设备的动态任务卸载和资源分配方案, 其中无人机负责收集IoT设备产生的计算密集型任务, 采用部分卸载模式将这些任务根据当前状态进行本地计算或动态卸载给基站和低地球轨道(LEO)卫星进一步处理。由于动态的异构网络和长期排队延迟与短期决策的耦合性, 因此在排队延迟的约束下提出一种基于Lyapunov优化的双延迟深度确定性策略梯度(TD3PG)算法, 该算法通过优化无人机动态关联、任务分配、计算资源分配和带宽分配来协调无人机学习最优卸载策略和资源分配。仿真结果表明, 所提出的动态方案与其他对比方案相比能够有效降低无人机网络的能耗、网络积压总和及平均排队延迟, 在2种学习率组合下TD3PG算法相对于深度确定性策略梯度(DDPG)算法和双重深度Q网络(DDQN)算法的奖励分别提高了13.6%、24.0%和20.4%、17.9%。

来源：2026年第5期

《计算机工程》期刊编辑部

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