Tối ưu đường bay UAV theo phân bố thời gian tới hạn để thu thập dữ liệu IoT tại biên mạng

Bài viết "Tối ưu đường bay UAV theo phân bố thời gian tới hạn để thu thập dữ liệu IoT tại biên mạng" đề xuất một giải pháp sáng tạo: sử dụng UAV như một công cụ thu thập dữ liệu từ các thiết bị IoT một cách hiệu quả. Chúng tôi đã kết hợp Phân phối Gaussian và Poisson để chỉnh sửa và tối ưu hóa đường bay của UAV, đồng thời đảm bảo việc thu thập dữ liệu diễn ra nhanh chóng và hiệu quả. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tối ưu đường bay UAV theo phân bố thời gian tới hạn để thu thập dữ liệu IoT tại biên mạng Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) Tối ưu đường bay UAV theo phân bố thời gian tới hạn để thu thập dữ liệu IoT tại biên mạng Hong-Duc Nguyen∗ , Duc-Thuan Luong∗ Hieu-Dam Minh† Thanh-Thuy Tran Thi∗ Trong-Minh Hoang∗ ∗ Posts and Telecommunications Institue of Technology, Hanoi, Vietnam †Information and Communication Technology, Swinburne University of Technology, Hanoi, Vietnam Email: ducnh.b19vt096@stu.ptit.edu.vn, thuanld.b19vt399@stu.ptit.edu.vn, 103510308@student.swin.edu.au, thuyttt@ptit.edu.vn, hoangtrongminh@ptit.edu.vn Tóm tắt nội dung—Sự ra đời của công nghệ tính toánbiên đã đánh dấu một bước ngoặt đột phá trong lĩnh vực5G và 6G, đáp ứng triệt để các tiêu chí của 5G/6G. Khôngchỉ là sự bùng nổ của kết nối không dây, mà cả thế giớithiết bị thông minh cũng đang mở rộng biên giới của mình,từ những ngôi nhà hiện đại đến những thiết bị di độngthông minh. Tuy nhiên, việc đưa các ứng dụng IoT vàovận hành ở những khu vực hẻo lánh hay đông đúc khôngphải là điều dễ dàng. Bài viết này đề xuất một giải phápsáng tạo: sử dụng UAV như một công cụ thu thập dữ liệutừ các thiết bị IoT một cách hiệu quả. Chúng tôi đã kếthợp Phân phối Gaussian và Poisson để chỉnh sửa và tối Hình 1: Trường hợp thu thập dữ liệu IoT điển hìnhưu hóa đường bay của UAV, đồng thời đảm bảo việc thuthập dữ liệu diễn ra nhanh chóng và hiệu quả. Chúng tôicũng đã áp dụng Thuật toán Di truyền và đánh giá nó sovới các phương pháp truyền thống, mang lại cái nhìn sâu hẹn giảm độ trễ một cách đáng kể, nâng cao trải nghiệmsắc vào lợi ích tiềm năng của phương pháp này. người dùng và giảm bớt áp lực tính toán trên các thiết bị Index Terms—Internet vạn vật, Mạng cảm biến, Tìm IoT [1]. Tuy nhiên, những vị trí địa lý không đầy đủ củađường bay UAV, Giới hạn trễ, Tối ưu. cơ sở hạ tầng hoặc các khu vực đã làm thiết bị di động thông thường không thể tận dụng đầy đủ lợi ích của I. GIỚI THIỆU MEC. Ở đó, Thiết bị bay không người lái (Unmanned Trong bối cảnh phức tạp của sự tiến bộ công nghệ hiện Aerial Vehicles) (UAVs) đem lại sự hiệu quả tính linhđại, mục tiêu nổi bật là thiết lập một hệ sinh thái trong hoạt, khả năng thích ứng và tính di động. Chúng đượcđó các hệ thống và công nghệ thông minh kết nối một kỳ vọng sẽ phục vụ như những kênh truyền dữ liệu trêncách liền mạch, tạo ra mối quan hệ có lợi cho cả hai với không, liên tục tổng hợp dữ liệu từ nhiều thiết bị IoTcon người. Bình minh của kỷ nguyên Internet of Things dưới đất [2]. Bên cạnh đó, UAVs không chỉ giới hạn ở(IoT) đã đem đến một cuộc biến đổi đáng kể trong bức việc tổng hợp dữ liệu mà còn thành những trung tâmtranh hiện nay. Điều này liên quan đến việc hội tụ của tính toán trên không, cung cấp dịch vụ tính toán ngay tạinhiều thiết bị kết nối mạng, được áp dụng rộng rãi trong chỗ cho người dùng di động, từ đó cách mạng hóa mônhiều lĩnh vực. Từ lĩnh vực y tế và năng lượng đến quá hình MEC [3]. Tuy vậy, việc điều phối UAV một cáchtrình sản xuất và bảo vệ môi trường, những thiết bị này tinh tế, bao gồm việc xác định vị trí, lập kế hoạch quỹđã trở nên phổ biến và đã hoà nhập vào cuộc sống hàng đạo, phối hợp và thu thập dữ liệu, lại là các thách thứcngày của chúng ta. Mobile Edge Computing (MEC) - lớn [4]. Trên thực tế, yếu tố thời gian giới hạn (deadline)một mô hình hứa hẹn sẽ là giải pháp cho những thách của một số ứng dụng lại là tiêu chí hàng đầu, khi màthức này. MEC thể hiện một sự thay đổi căn bản trong sự chậm trễ nhất thời cũng có thể biến dữ liệu thu đượcchiến lược tính toán, nhấn mạnh vào việc phân tán các thành vô dụng và độ phức tạp càng gia tăng. Nghiên cứutác vụ tính toán. Bằng cách di chuyển những tác vụ này này đặt mục tiêu giải quyết thách thức đó. Từ điều kiệnđến biên mạng, gần hơn với người dùng cuối, MEC hứa đó, chúng tôi phát triển một chiến lược tối ưu hóa toànISBN 978-604-80-8932-0 86 Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023)diện cho UAVs, hướng tới hiệu quả năng lượng cao, quỹđạo bay tối ưu và việc tổng hợp dữ liệu hiệu quả nhất.Nhờ vào sức mạnh tính toán của Thuật toán Di truyền(GA), giải pháp mà chúng tôi đề xuất không chỉ mongmuốn tối đa hóa số lượng thiết bị IoT được UAVs phụcvụ mà còn hướng tới việc đảm bảo năng lượng UA ...