背景与动机:

图1 无人机基站部署示意图

无人机作为空中基站对地面用户提供服务的典型场景如图１所示，当地面基站大面积瘫痪时，为了应急通信，可迅速部署多个无人机基站为用户提供满足需求的通信服务。多用户多无人机基站的部署问题主要存在以下挑战：由于无人机能力有限，无人机基站部署不当可能会导致无人机基站之间的工作负载严重失衡，即一些无人机基站负载过重，而另一些无人机基站负载不足，甚至出现空闲状态。此外，如果分配给用户的无人机基站距离用户较远，也会增加访问延迟，严重影响服务质量。因此，本文主要研究无人机基站部署问题，目的是为了平衡无人机基站之间的工作负载，缩短用户和无人机基站之间的访问延迟。

主要内容:

无人机基站部署问题的关键是在最小化访问延迟和均衡工作负载的目标下，从个用户位置中选出个无人机基站位置，并把个无人机基站部署到对应的空中位置上。因此，本文将无人机基站部署问题建模为一个多目标优化问题。无人机基站部署问题描述如下：

对于上述的多目标优化模型，我们提出了一种基于K-Ｇmedoids的帕累托边界搜索算法进行求解，具体优化算法为：

对于多目标优化问题，通常存在多个帕累托最优解，即通过算法１得到的帕累托边界是多个无人机部署方案的集合，为此，我们进一步提出使用主成分分析算法从帕累托边界中寻找最合适的解。

实验结果:

最后，我们利用位于澳大利亚墨尔本中央商务区的真实数据集进行了评估，以验证我们提出的解决方案的有效性和优越性。

图2 随着用户数量不断增加，不同方法的性能对比。

图3 随着无人机基站数量不断增加，不同方法的性能对比。

图4 寻找无人机基站部署方案的过程。

通讯作者简介:

黄霁崴，教授，博士生导师，中国石油大学（北京）信息科学与工程学院/人工智能学院副院长，石油数据挖掘北京市重点实验室主任。入选北京市优秀人才、北京市科技新星、北京市国家治理青年人才、昌聚工程青年人才、中国石油大学（北京）优秀青年学者。本科和博士毕业于清华大学计算机科学与技术系，美国佐治亚理工学院联合培养博士生。研究方向包括：物联网、服务计算、边缘智能等。已主持国家自然科学基金、国家重点研发计划、北京市自然科学基金等科研项目18项；以第一/通讯作者在国内外著名期刊和会议发表学术论文60余篇，其中1篇获得中国科协优秀论文奖，2篇入选ESI热点论文，4篇入选ESI高被引论文；出版学术专著1部；获得国家发明专利6项、软件著作权4项；获得中国通信学会科学技术一等奖1项、中国产学研合作创新成果一等奖1项、广东省计算机学会科学技术二等奖1项。担任中国计算机学会(CCF)服务计算专委会委员，CCF和IEEE高级会员，电子学报、Chinese Journal of Electronics、Scientific Programming等期刊编委。

联系方式：huangjw@cup.edu.cn。