灾害管理中无人机通信系统的最优资源分配

贝尔法斯特女王大学(QUB)和杜伊坦大学(DTU)的研究人员一直在合作开展旨在改善无人机(UAV)通信系统的项目。他们的研究获得了2017年牛顿奖，由英国政府获得20万英镑，用于开发可在极端天气条件和自然灾害时工作的新通信系统。

在2015年至2017年期间，同一个研究团队一直致力于由牛顿基金资助并由英国理事会管理的项目，名为“为未来城市建立可持续发展网络社会的基础”。该项目旨在利用当代无线技术和基础设施来满足越南自然灾害背景下的连通性需求。

“在2017年4月成功完成我们的项目后，我们被邀请将我们的结果和未来计划提交给2017年牛顿奖，”执行该项研究的研究人员之一Trung Duong告诉TechXplore。“在提交的大约200个牛顿基金项目中，我们的项目是最后五个获奖者。我们很自豪能够获得2017年牛顿奖，并继续通过在关键任务中使用无人机(UAV)来开发我们的项目到下一步灾害管理通信。“

在极端天气条件下或在自然灾害期间，技术可以产生巨大的差异，有助于拯救生命并为生活在受影响地区的人们提供援助。无人机可以在这方面发挥关键作用，因为它们可以帮助到达有关各方并携带宝贵的资源。

在他们最近发表在IEEE无线通信信函上并在arXiv上发布的研究中，研究人员开发了一种实时资源分配算法，可以最大限度地提高无人机内嵌通信的能效。他们的算法通过联合优化无人机之间的设备到设备(D2D)通信的能量收集时间和功率控制来工作。

“对于任何涉及决策的问题，无论是在工程，经济还是社会方面，优化都是至关重要的，”Duong解释道。“在无线通信中，通常使用优化技术来选择或更新系统参数，以优化网络性能。但是，这些优化算法通常可以在分钟或小时的时间尺度内解决优化问题。”

传统的凸优化方法目前仍然很昂贵，并且实现它们可能非常耗时。这要求开发新方法，这在紧急情况或自然灾害时应用时尤其有用。

“在支持灾害管理的关键任务通信中，如消防队，救援队和紧急医疗服务，时间是一个关键因素(例如，最小延迟为毫秒到秒)，”Duong说。“严格的实时截止日期是此类情景的最重要要求，特别是在不断变化的环境下。”

因此，为了开发能够真正改变紧急情况的工具，研究人员应该找到减少优化问题的求解时间和计算复杂性的方法。Duong及其同事开发的实时资源分配算法就是这样做的，有效地将运行时间减少到毫秒。

他们的算法可以集成在无人机中，这在网络拥挤，建筑物被毁坏以及电力供应不足的情况下可能会有很大的帮助。在这些情况下，飞越受影响区域的无人机可以帮助急救人员尽快评估情况。

“无人机严格依靠电池进行操作，因此无人机可以更长时间保持空中飞行，其资源量(包括电池，带宽等)必须得到很好的优化，”Duong解释道。“这对于在灾难的前72小时内进行成功的搜索和救援任务非常重要，因为商用无人机只能在空中停留大约20分钟。因此，最大化多无人机通信网络的使用寿命对于这样的应用。“

在自然灾害期间和之后，中断的电信基础设施通常可以防止紧急救援人员和疏散人员完成任务。通过将无人机通信时间缩短到毫秒，Duong及其同事开发的无人机最佳资源分配算法可以帮助拯救生命并为幸存者提供及时的帮助。

“在自然灾害中，保持通信连接提供了生命线，”Duong说。“偏远地区缺乏通信，发展中国家通信条件差，可能产生不利影响。我们认为，我们对无人机通信实时优化的研究是该领域首次尝试解决无人机的时间限制问题。在灾难情景中发挥关键作用。“

目前，负责此牛顿基金项目的团队由3名博士后和4名博士生组成。这些研究人员现在将继续致力于他们的有意义的努力，重点关注一些进一步的理论和实践方面。

“我们的下一步是利用尖端技术(例如分布式和并行计算)，并将机器学习集成到实时优化环境中，以延长处理时间，”Duong说。“我们还将通过高影响力的科学期刊，会议和行业合作伙伴继续传播我们的研究。”