学位论文简介
随着物联网与无线通信技术的发展，农林等自然环境中的感知设备数量不断增加，极大增强了环境数据获取能力。但由于地形复杂、通信基础设施薄弱等问题，传统固定网络难以稳定运行。为此，本文围绕提升农林环境中物联网系统的感知效率与计算能力，开展了面向农林场景的无人机协同优化调度研究，构建了多维感知控制模型与资源优化机制，取得以下主要成果：
面向农林中设备稀疏、供能受限的问题，构建融合三维轨迹与无线能量补给的单无人机模型，提出C-TDDC算法，结合蚁群-旅行商算法与强化学习PPO策略，提升巡航效率与节点可持续运行能力。
针对农林环境中任务密集与资源受限，设计多无人机协同数据卸载与资源分配模型，采用K-means++部署与李雅普诺夫机制实现动态任务与能量管理，提高系统吞吐与完成效率。
针对农林场景无人机大规模部署的资源冗余问题，建立任务冗余判断机制，提出基于任务簇合并的部署压缩方法，并通过改进粒子群算法求解最优部署方案，在保证服务质量的同时实现部署数量最小化。
面向农林动态环境中多无人系统资源竞争问题，设计融合模糊感知与粗相关均衡的在线调度框架，通过无人机引导的博弈机制与半分布式模型，实现资源高效利用与系统稳定运行。
主要学术成果
Li F, Luo J, Sun P, et al. Energy-Efficient UAV-Based Data Collection 3D Trajectory Optimization With Wireless Power Transfer for Forest Monitoring[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2025, 12(13), pp. 24071-24082. (JCR一区，第一作者)
Li F, Luo J, Qiao Y, et al. Joint UAV deployment and task offloading scheme for multi-UAV-assisted edge computing[J]. Drones, 2023, 7(5): 284.(JCR一区，第一作者)
Li F, Qiao Y, Luo J, et al. End-Edge Cooperative Scheduling Strategy Based on Software-Defined Networks[C]//International Conference on Wireless Algorithms, Systems, and Applications. Cham: Springer Nature Switzerland, 2022: 431-443. (CCF C，第一作者)
Qiao Y, Luo J, Li F, et al. 2023. An Online Resource Management for Obscured Sensors in Agriculture using UAV. ACM Trans. Sen. Netw. (March 2023). (SCI二区, CCF B，第三作者)
Y. Qiao, S. Teng, J. Luo, P. Sun, F. Li and F. Tang, "On-Orbit DNN Distributed Inference for Remote Sensing Images in Satellite Internet of Things," in IEEE Internet of Things Journal, vol. 12, no. 5, pp. 5687-5703, March, 2025. (SCI一区，第五作者)
