一种利用无人机对农业中隐蔽传感器进行在线资源管理的系统

《ACM Transactions on Sensor Networks》：An Online Resource Management for Obscured Sensors in Agriculture using UAV

农业物联网（Ag-IoT）通过无人机移动边缘计算系统实现作物生长实时分析，但传感器常因作物冠层遮挡和土壤覆盖导致能量获取困难及信道条件恶劣。本文提出无人机-传感器协作无线网络（USCWN），集成计算与无线能量传输模块，设计传感器模糊选择算法动态分配数据传输路径，并开发半分布式动态资源分配算法结合Lyapunov优化求解随机博弈，有效提升网络吞吐量并维持传感器能量稳定。

　　

摘要

基于农业的物联网（Ag-IoT）能够生成近乎实时的定量数据，用于分析作物生长情况。由于无人机（UAV）成本低、移动速度快且操作简便，基于无人机的移动边缘计算系统在Ag-IoT中得到了广泛应用。然而，农业中的传感器可能位于高大茂密的作物冠层下或土壤中，这些环境使得传感器难以稳定获取能量，且数据传输的信道条件也非常恶劣。本文提出了一种无人机-传感器协作无线网络（USCWN）方案，其中每架无人机都配备有计算模块和无线能量传输模块，为传感器提供服务和能量支持。接着，我们提出了一个在线资源管理框架，该框架包含两个子算法，用于最大化USCWN的网络吞吐量。第一个是传感器模糊选择算法，该算法能够在无需预先了解传感器与无人机之间资源差异的情况下，决定传感器应向哪架无人机传输数据；第二个是半分布式动态资源分配算法，传感器通过随机博弈与无人机争夺能量、计算资源和通信资源。无人机在此过程中充当博弈管理者，负责管理传感器资源。该随机博弈通过李雅普诺夫优化方法求解，得到的均衡结果比纳什均衡更优。性能评估表明，我们提出的框架具有更高的网络吞吐量，并且能够保持传感器的稳定能量供应。