本技术提供一种基于无人机辅助边缘计算的森林火灾监测方法,属于森林火灾检测技术领域。通过悬停的无人机群辅助森林中传感器节点进行边缘计算;以所有无人机中的最大计算时延和最小化无人机中的最大飞行能耗为目标函数;以二维区域区间、无人机悬停高度区间、传感器节点传输功率区间、无人机分配给传感器节点计算资源区间、以及延迟阈值为约束条件,构建模型;利用遗传算法、灰狼算法以及樽海鞘算法更新模型连续解部分、利用随机的方式更新离散解部分,依据帕累托支配原则选取最优解;获得飞行能耗最低以及时延最小的无人机悬停位置。通过无人机提高了传感器节点的计算效率以及传输效率;并选择了其最小计算时延悬停位置进一步提高数据计算效率。
背景技术
森林火灾,会对森林生态系统造成严重破坏,导致森林生物量下降,生产力减弱,甚至造成人畜伤亡。因此,有效的森林火灾监测对于森林管理至关重要。
现有技术中为了实时监测森林火灾,在森林中部署多个传感器节点。传感器节点的计算时延是一个重要的衡量指标,传感器计算延迟会影响森林火灾监测的响应时间。但是在实际检测场景下,传感器节点计算能力有限,且距离中央计算设备的距离较远,导致计算时延较大,影响火灾检测结果。
因此,需要一种能够减小传感器节点的计算时延的森林火灾检测方法。
实现思路