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🔥 内容介绍 

一、研究背景与产业需求

随着6G通信与移动边缘计算（MEC）技术的快速落地，海量低时延、高可靠的物联网业务对传统地面通信架构提出了严峻挑战。在地震救援、野外勘探、应急通信等复杂场景中，地面基站易被遮挡、覆盖范围受限，终端设备因算力不足无法完成实时高清图像处理、环境感知等重型任务，传统地面MEC系统存在部署灵活性差、视距链路占比低的固有缺陷。

无人机（UAV）凭借高机动性、三维空间部署的优势，可快速构建空中通信节点，但其机载能量有限、与地面终端的直连链路仍易受建筑物、山体遮挡，通信中断概率居高不下。可重构智能表面（RIS）作为6G的核心智能反射技术，通过大量低成本无源反射单元动态调整电磁波相位，无需额外发射功率即可重塑无线传播环境，为解决上述痛点提供了全新思路。将UAV与RIS深度融合，构建UAV-RIS辅助的MEC卸载通信系统，可同时发挥无人机的灵活部署能力与RIS的智能传播调控能力，在不新增大量硬件成本的前提下，大幅提升边缘网络的覆盖范围、通信速率与计算效率，成为当前空天地一体化网络领域的研究热点。

二、系统架构与核心组件

UAV-RIS辅助MEC卸载通信系统由三类核心节点构成，形成“终端-智能反射-空中计算”的三层异构架构：

1. ‌地面终端层‌：包含大量算力受限的物联网终端（如传感器、监控摄像头、应急终端），单台终端的本地计算能力有限，无法在业务时延阈值内完成重型任务，需将部分或全部计算任务卸载至边缘节点。

2. ‌UAV-RIS空中平台‌：无人机同时搭载RIS反射阵列与轻量化MEC服务器，形成“通信-计算”一体化空中节点。其中RIS由NN个无源反射单元组成，每个单元可独立调整入射电磁波的相位与幅度，无需射频链路即可实现信号的智能反射；机载MEC服务器配备多核CPU/GPU，提供远高于地面终端的计算能力，可直接处理终端卸载的任务。

3. ‌地面基站层‌：作为系统的回程支撑节点，与UAV通过定向毫米波链路连接，为无人机提供远程算力补充与核心网数据交互，形成“本地计算-空中卸载-云端协同”的三级计算架构。

系统的典型工作流程分为三个阶段：终端将待处理的计算任务按比例分割为本地计算部分与卸载部分；卸载部分的信号经RIS智能反射后，以高增益视距链路传输至UAV机载MEC；MEC完成任务计算后，将结果通过下行链路回传给终端，全程由中央控制器动态优化无人机轨迹、RIS相位矩阵与卸载决策，实现系统总能耗与时延的协同最优。

三、系统关键数学建模

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

LlosHUR = Mu_LoS.*((4.*pi.*fc.*dHUR./c).^theta); LnlosHUR = Mu_NLoS.*((4.*pi.*fc.*dHUR./c).^theta);

LlosLUR = Mu_LoS.*((4.*pi.*fc.*dLUR./c).^theta); LnlosLUR = Mu_NLoS.*((4.*pi.*fc.*dLUR./c).^theta);

LlosURBM = Mu_LoS.*((4.*pi.*fc.*dURBM./c).^theta); LnlosURBM = Mu_NLoS.*((4.*pi.*fc.*dURBM./c).^theta);

%---Temperature Variation in respect of altitude: UR / BM

T_e_UR = T_b - R_L.*hUR;

T_e_BM = T_b - R_L.*hBM;

%---Atmospheric Density of Dry Air in respect of altitude: UR / BM

Epsi_d_UR = Epsi_0.*(((T_b - R_L.*hUR)./T_b).^((chi./(R_d.*R_L))-1));

Epsi_d_BM = Epsi_0.*(((T_b - R_L.*hBM)./T_b).^((chi./(R_d.*R_L))-1));

%---Dry Air Partial Pressure (PA) with temperature-depended altitude: UR / BM

P_dry_UR = Epsi_d_UR.*R_d.*T_e_UR; P_dry_BM = Epsi_d_BM.*R_d.*T_e_BM;

%---Conversion from PA to hPA for CalcWeatherAtten.func

P_dry_UR_hPA = P_dry_UR./100;

P_dry_BM_hPA = P_dry_BM./100;

%---Dry Air Partial Pressure (PA) in respect of altitude: UR / BM

P_sv_UR = 610.78.*exp(17.27.*(T_e_UR-273.15)./(T_e_UR+237.3));

P_sv_BM = 610.78.*exp(17.27.*(T_e_BM-273.15)./(T_e_BM+237.3));

%---Water Vapour Partial Pressure (PA) with temperature-depended altitude: UR / BM

P_watvap_UR = RH.*P_sv_UR; P_watvap_BM = RH.*P_sv_BM;

%---Conversion from PA to hPA for CalcWeatherAtten.func

P_watvap_UR_hPA = P_watvap_UR./100;

P_watvap_BM_hPA = P_watvap_BM./100;

%---Pathloss of Common Weather Conditions (STILL IN UNIT dB)

LcwcHUR = CalcWeatherAtten(RainR,Q_c,fc,dHUR,phiHUR,phiTil,T_e_UR, ...

P_dry_UR_hPA,P_watvap_UR_hPA,WeatherType);

LcwcLUR = CalcWeatherAtten(RainR,Q_c,fc,dLUR,phiLUR,phiTil,T_e_UR, ...

P_dry_UR_hPA,P_watvap_UR_hPA,WeatherType);

LcwcURBM = CalcWeatherAtten(RainR,Q_c,fc,dURBM,phiURBM,phiTil,T_e_BM, ...

P_dry_BM_hPA,P_watvap_BM_hPA,WeatherType);

%---Average Pathloss with LoS-NLoS Conditions and Weather Attenuation

L_HUR = (LlosHUR.*PlosHUR + LnlosHUR.*(1-PlosHUR)).*(10.^(LcwcHUR./10));

L_LUR = (LlosLUR.*PlosLUR + LnlosLUR.*(1-PlosLUR)).*(10.^(LcwcLUR./10));

L_URBM = (LlosURBM.*PlosURBM + LnlosURBM.*(1-PlosURBM)).*(10.^(LcwcURBM./10));

%---Element-splitting for High-pri & Low-pri EDs

NH = ceil(alpha.*N);

NL = ceil((1-alpha).*N);

%% EOP Variable Assumptions and Calculation Setup

%---Offloading Capacity

Co_H = beta.*l;

Co_L = (1-beta).*l;

tcomBM = ((Co_H+Co_L)*C)/fm;

%---Time&Energy Threshold

[ThrustFeasibility,~,Eth] = ...

CalcTotalSystemEnergy(0,tcomBM,T,nuyMEC,fm,c,W,fc,pi,N,Gt_dBi,Gr_dBi, ...

kappa,chi,kappa_d,V_ref,h_ref,z_rough,k_cali,w_UAV,S_r,Omega_nom,Omega_max,muy,iota,d_0,C_L, ...

EpsiPanel,z_R,w_Elem,w_cir_RIS, ...

P_watvap_UR,P_dry_UR,Epsi_0,T_b,R_L,hUR,R_d,RainR,nuyAH, ...

Epsi_w,Q_c,dpf,Del_v,Epsi_dust,dpd,Zeta_sd,C_d, ...

PreceiBM,PbasalUR,PbasalBM,gI,PcirHL,Estor);

%---Variable assumptions

g_1 = rho.*gI ./ (L_HUR.*L_URBM);

g_2 = (1-rho).*gI ./ (L_LUR.*L_URBM);

ZetaH = 2.^(Co_H./(W.*Eth)) - 1;

ZetaL = 2.^(Co_L./(W.*Eth)) - 1;

DelC = ZetaL./g_2;

%---Let: gHR = XH, gHsR = YH

%---Let: gLR = XL, gLsR = YL => We have:

lam = 1;

lamXH = lam; lamYH = lam; lamXL = lam; lamYL = lam;

mXH = m; mYH = m; mXL = m; mYL = m;

%---Let: ZiI = XiI*YiI with I \in {H,L}=> We have: Mean of ZiI

MuyZiH = (gamma(mXH+0.5).*gamma(mYH+0.5)./(gamma(mXH).* ...

gamma(mYH))).*sqrt(lamXH.*lamYH./(mXH.*mYH));

MuyZiL = (gamma(mXL+0.5).*gamma(mYL+0.5)./(gamma(mXL).* ...

gamma(mYL))).*sqrt(lamXL.*lamYL./(mXL.*mYL));

%---Shape and Scale of the variable ZI = Sum(ZiI) subjected to Gamma Distribution

MuyZH = NH.*(MuyZiH.^2)./(lamXH.*lamYH-(MuyZiH.^2)); MuyZL = NL.*(MuyZiL.^2)./(lamXL.*lamYL-(MuyZiL.^2));

ThetaZH = (lamXH.*lamYH-(MuyZiH.^2))./MuyZiH; ThetaZL = (lamXL.*lamYL-(MuyZiL.^2))./MuyZiL;

%---Assuming the Muy and Theta variable for ZI

MuyX = MuyZH; MuyY = MuyZL;

ThetaX = ThetaZH; ThetaY = ThetaZL;

%% EOP Closed-form Fomrulation

%%%%%------------------SCP Analysis Method I------------------%%%%%

FY_DelC = (gammainc(sqrt(DelC)./ThetaY,MuyY,'lower')).^K;

A001 = (pi.*exp(-DelC).*K)./(4.*O.*(ThetaY.^MuyY).*gamma(MuyY));

SO = 0;

for o = 1 : O

neo = cos(pi.*(2.*o-1)./(2.*O));

kappo = (neo+1).*exp(-DelC)./2;

Phio = -log(kappo);

DelPhio = ZetaH.*(g_2.*Phio+1)./g_1;

A01 = sqrt(1-(neo.^2)).*(sqrt(Phio).^(MuyY-2));

A02 = kappo.^((1./(ThetaY.*sqrt(Phio)))-1);

A03 = (gammainc(sqrt(DelPhio)./ThetaX,MuyX,'lower')).^Q;

A04 = (gammainc(sqrt(Phio)./ThetaY,MuyY,'lower')).^(K-1);

SO = SO + A01.*A02.*A03.*A04;

end

if ThrustFeasibility == 0

EOP_F = 1;

else % (T_max >= (w_UR*chi)) condition

EOP_F = FY_DelC - A001.*SO;

end

output = EOP_F;

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