CN114245436B - 无人机辅助移动边缘网络分簇方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种无人机辅助移动边缘网络分簇方法及装置，所述方法包括：步骤1：将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头；步骤2：根据K个簇头，获取簇头多边形的点群中心，将点群中心作为无人机的坐标；步骤3：获取无人机的坐标，根据预设算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果，并遍历得到每个簇中的最优簇头；步骤4：获取最优簇头对应的簇头坐标，结合贪婪算法得到对应的无人机坐标；步骤5：重复步骤3、步骤4直至无人机坐标达到预设精度，输出无人机坐标。采用本方法能够通过优化无人机的位置部署和地面节点的分簇策略，能有效地扩大无人机的覆盖范围，确保无人机能够从各个方向的地面节点收集信息，同时最小化***的总时延。

Description

无人机辅助移动边缘网络分簇方法及装置

技术领域

本发明涉及信息与通信工程技术领域，尤其涉及一种无人机辅助移动边缘网络分簇方法及装置。

背景技术

随着物联网技术的发展，许多在线移动应用程序逐渐走进人们的生活。但这些设备的计算资源、电池资源都是有限的，移动设备不能依靠自己有限的资源来满足所有的计算需求。各类移动设备，包括物联网设备产生的数据是海量的，传统的云计算将这些数据全部传输到云端会对网络带宽造成巨大压力，同时云计算也难以保证用户隐私数据的安全。基于此，人们提出了移动边缘计算(MEC)技术。MEC技术是指通过在网络边缘进行计算的一种新计算模型，具有超低时延、超高带宽、实时性强等特性。

现有的边缘计算网络架构中通常以固定基站作为边缘服务器。在许多现实生活场景下，例如在发生大型自然灾害过后，大量通信基础设施被破坏；再例如在一些野外环境或战场上，固定位置小型基站的部署就变得非常困难，同时也很难合理的确定部署时的分簇策略。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明实施例提供一种无人机辅助移动边缘网络分簇方法及装置。

本发明实施例提供一种无人机辅助移动边缘网络分簇方法，包括：

步骤1：获取预设范围中地面节点的分布密度，并根据所述分布密度将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头；

步骤2：根据所述K个簇头确定初始簇头的初始位置，根据所述初始位置得到对应的簇头多边形，获取所述簇头多边形的点群中心，将所述点群中心作为无人机的坐标；

步骤3：获取所述无人机的坐标，根据预设算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果，并遍历所述分簇结果中的每个簇以及簇中的每个节点，得到每个簇中的最优簇头；

步骤4：获取所述最优簇头对应的簇头坐标，根据所述簇头坐标，结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的无人机坐标；

步骤5：重复步骤3、步骤4，直至无人机坐标与前一重复步骤中的前一无人机坐标相比，得到坐标差距，当所述坐标差距小于预设差距时，输出所述无人机坐标。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

分别以分簇结果中的每个节点作为簇头，计算簇中各个节点到无人机的总时延，并将总时延最小时对应的节点作为最优簇头。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

根据簇头坐标得到对应的簇头多边形，获取所述簇头多边形的点群中心，并结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的四方向无人机坐标；

分别计算四方向无人机坐标与各个最优簇头之间的时延，并将总时延最小时对应的无人机坐标作为四方向变步长贪婪算法输出的无人机坐标。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

步骤4.1，根据所述分布密度，获取所述地面节点中密度最大的节点作为初始节点，根据所述初始节点的影响范围划分初始簇，所述初始节点作为簇头；

步骤4.2，将所述地面节点去除所述初始簇中的所有节点，再次获取地面节点中密度最大的节点作为第二初始节点，根据所述第二初始节点的影响范围划分第二初始簇，所述第二初始节点作为簇头；

步骤4.3，重复步骤4.2 ，直至将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

根据无人机的坐标，通过K均值聚类算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果。

本发明实施例提供一种无人机辅助移动边缘网络分簇装置，包括：

第一获取模块，用于获取预设范围中地面节点的分布密度，并根据所述分布密度将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头；

第二获取模块，用于根据所述K个簇头确定初始簇头的初始位置，根据所述初始位置得到对应的簇头多边形，获取所述簇头多边形的点群中心，将所述点群中心作为无人机的坐标；

分簇模块，用于获取所述无人机的坐标，根据预设算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果，并遍历所述分簇结果中的每个簇以及簇中的每个节点，得到每个簇中的最优簇头；

坐标计算模块，用于获取所述最优簇头对应的簇头坐标，根据所述簇头坐标，结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的无人机坐标；

重复模块，用于重复分簇模块、坐标计算模块步骤，直至无人机坐标与前一重复步骤中的前一无人机坐标相比，得到坐标差距，当所述坐标差距小于预设差距时，输出所述无人机坐标。

在其中一个实施例中，所述装置还包括：

计算模块，用于分别以分簇结果中的每个节点作为簇头，计算簇中各个节点到无人机的总时延，并将总时延最小时对应的节点作为最优簇头。

在其中一个实施例中，所述装置还包括：

算法模块，用于根据簇头坐标得到对应的簇头多边形，获取所述簇头多边形的点群中心，并结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的四方向无人机坐标；

第二计算模块，用于分别计算四方向无人机坐标与各个最优簇头之间的时延，并将总时延最小时对应的无人机坐标作为四方向变步长贪婪算法输出的无人机坐标。

本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述无人机辅助移动边缘网络分簇方法的步骤。

本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述无人机辅助移动边缘网络分簇方法的步骤。

本发明实施例提供的无人机辅助移动边缘网络分簇方法及装置，步骤1：获取预设范围中地面节点的分布密度，并根据分布密度将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头；步骤2：根据K个簇头确定初始簇头的初始位置，根据初始位置得到对应的簇头多边形，获取簇头多边形的点群中心，将点群中心作为无人机的坐标；步骤3：获取无人机的坐标，根据预设算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果，并遍历分簇结果中的每个簇以及簇中的每个节点，得到每个簇中的最优簇头；步骤4：获取最优簇头对应的簇头坐标，根据簇头坐标，结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的无人机坐标；步骤5：重复步骤3、步骤4，直至无人机坐标与前一重复步骤中的前一无人机坐标相比，得到坐标差距，当坐标差距小于预设差距时，输出无人机坐标。这样能够通过优化无人机的位置部署和地面节点的分簇策略，能有效地扩大无人机的覆盖范围，确保无人机能够从各个方向的地面节点收集信息，同时最小化***的总时延。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中无人机辅助移动边缘网络分簇方法的流程图；

图2为本发明实施例中无人机辅助移动边缘网络分簇装置的结构图；

图3为本发明实施例中电子设备结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的无人机辅助移动边缘网络分簇方法的流程示意图，如图1所示，本发明实施例提供了一种无人机辅助移动边缘网络分簇方法，包括：

S101，步骤1：获取预设范围中地面节点的分布密度，并根据所述分布密度将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头。

具体地，确定需要部署基站节点的预设范围，在预设范围内随机生成任务需求的多个地面节点，并获取预设范围中地面节点的分布密度，根据分布密度将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头，其中，具体的步骤可以包括：

步骤4.1，根据分布密度，获取地面节点中密度最大的节点作为初始节点，根据初始节点的影响范围划分初始簇，初始节点作为簇头；

步骤4.2，将所述地面节点去除初始簇中的所有节点，再次获取地面节点中密度最大的节点作为第二初始节点，根据第二初始节点的影响范围划分第二初始簇，第二初始节点作为簇头；

步骤4.3，重复步骤4.2 ，直至将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头。

S102，步骤2：根据所述K个簇头确定初始簇头的初始位置，根据所述初始位置得到对应的簇头多边形，获取所述簇头多边形的点群中心，将所述点群中心作为无人机的坐标。

具体地，根据K个簇头确定初始簇头的初始位置，将初始位置进行连接，得到对应的簇头多边形，并获取簇头多边形的点群中心，其中，点群中心为到簇头多边形各个顶点最近的点，将点群中心作为无人机的坐标。

S103，步骤3：获取所述无人机的坐标，根据预设算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果，并遍历所述分簇结果中的每个簇以及簇中的每个节点，得到每个簇中的最优簇头。

具体地，获取无人机的坐标，根据K均值聚类算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果，并便利分簇结果中每个簇以及簇中的每个节点，得到每个簇中的最优簇头，其中，分别以分簇结果中的每个节点作为簇头，计算簇中各个节点到无人机的总时延，并将总时延最小时对应的节点作为最优簇头，另外，在计算总时延时，还需要获取其它基础属性数据，比如无人机工作载波频率等等，在此不多做赘述。

S104，步骤4：获取所述最优簇头对应的簇头坐标，根据所述簇头坐标，结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的无人机坐标。

具体地，根据簇头坐标得到对应的簇头多边形，获取簇头多边形的点群中心，并结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的四方向无人机坐标，分别计算四方向无人机坐标与各个最优簇头之间的时延，并将总时延最小时对应的无人机坐标作为四方向变步长贪婪算法输出的无人机坐标，另外，在计算总时延时，还需要获取其它基础属性数据，比如无人机工作载波频率等等，在此不多做赘述。

另外，上述步骤3及步骤4中的具体算法可以如下所示，算法分为a、b、c三个步骤：

步骤a，总时延的算法（包括公式1至公式13）：

将地面节点集合，定义为。任意地面节点n的三维笛卡尔坐标表示为/>。我们假设无人机的高度保持不变，则无人机/>的初始坐标可表示为/>。

地面节点和无人机/>的路径损耗表示为：

其中，参数、/>、/>、/>是由通信环境决定的常数。/>为无人机工作载波频率，/>为光的传播速度，/>表示地面节点n与无人机/>之间的距离，/>表示地面节点/>与无人机/>之间的仰角。具体，/>可用下式求解：

可用下式求解：

地面节点和无人机/>之间的信道增益可以定义为：

假设地面节点的发送功率为，从任意地面节点/>和无人机/>的信噪比(SNR)可以表示为：

其中表示加性高斯白噪声的功率。

本实施例中定义地面节点和无人机/>的传输速率为：

其中表示地面节点/>和无人机/>之间的信道带宽。

从任意地面节点到另一地面节点/>的信噪比(SNR)可以表示为：

其中表示地面节点/>到另一地面节点/>的信道增益，服从均值为1的指数分布。表示路径损失指数。/>表示地面节点与地面节点的距离。

地面节点到地面节点/>的传输速率可以表示为

式中表示地面节点n与地面节点m之间的信道带宽。

对于地面节点n，可用的簇由k表示，，这意味着地面节点最多只能形成K个簇。节点/>的簇选择可表示为/>。对于任何簇k，都有簇头/>。本发明的优化问题定义为最小化地面用户的总时延。具体优化问题如下：

假定在每一个时隙内无人机只服务于一个节点，将地面节点需要传输的文件大小进行归一化处理，则地面节点的数据上传至无人机时的时延/>表示为

式中表示簇头节点/>到无人机 />的传输速率，/>表示地面节点/>到簇头节点的传输速率。簇/>内所有节点数据传输的总时延为

然后，将所有地面节点的数据吞吐量求和得到公式：

由公式可知，/>。

步骤b，相互作用的无人机位置部署和地面节点分簇两部分，通过分簇、簇头确定无人机坐标（包括公式14至公式20）：

对于无人机，无人机的位置决定了空地传输的时延。本发明首先在假定已知簇的划分情况下优化无人机的位置部署，相应的优化问题如下：

在实际应用中无人机的覆盖范围有限。在已知无人机位置的情况下，地面节点会根据无人机的位置形成稳定的分簇，以提高其传输速率，从而降低***的总时延，即：

对于公式(14)，为了使***总时延最小，无人机需要尽可能的靠近簇头节点。假设地面节点分成了 个簇，即生成/>个簇头节点。簇头节点坐标表示为

无人机位置需要到所有簇头的距离和最小。则该公式(14)即为寻找K边形点群中位中心问题。

寻找所有簇头坐标中横纵坐标最大值和最小值，即、/>、/>、/>。定义步长定义为

其中为步长变化因子。

选取点群的平均中心作为无人机初始坐标位置：

因为无人机的高度不变，所以认为无人机在二维平面移动。以无人机坐标为中心，为移动步长使无人机向笛卡尔坐标系的/>四个方向移动，得到无人机位置矩阵/>，

式中每一行代表一个无人机位置坐标。计算在矩阵 中的五个无人机坐标与所有簇头节点的距离和。若以/>为步长移动后的坐标距离和最短则更新无人机坐标重复上述步骤；若初始坐标 />的距离和最短则更新步长/>

步骤c，通过无人机坐标确定分簇、簇头（包括公式21至公式24）；

根据公式(9)，计算地面节点到地面节点/>的传输速率/>。令地面节点/>到自身的传输速率/>，得到传输速率矩阵/>

地面节点到其余地面节点的平均传输速率定义为：

式中表示除地面节点/>以外的所有地面节点。

将所有地面节点的平均传输速率按照从大到小排序，选择序列中平均传输速率最大的节点作为簇头节点并删除以其为中心半径为的地面节点，其中/>表示地面节点的覆盖半径。再将剩余节点重复上述步骤，直到检索完所有节点。最终即得到地面节点分簇的簇数和/>个簇头节点坐标。

对于地面节点的选簇策略可用/>，即/>。当/>时，根据公式(11)可得此时地面节点/>的传输时延表示为/>。遍历地面节点/>的所有选簇策略，地面节点/>选择时延最少的选簇策略，公式表示为：

完成分簇后更新簇内簇头。簇中的地面节点均满足/>。遍历每一个簇内节点，根据公式(12)求得每一个簇内节点作为簇头时的/>。则簇/>的簇头选择为：

S105，步骤5：重复步骤3、步骤4，直至无人机坐标与前一重复步骤中的前一无人机坐标相比，得到坐标差距，当所述坐标差距小于预设差距时，输出所述无人机坐标。

具体地，重复步骤3，步骤4，进行迭代，直至迭代过程中无人机坐标与前一重复步骤中的前一无人机坐标相比的坐标差距小于预设差距时，说明无人机的位置改变量达到所需精度时，得到最优的分簇、簇头以及无人机坐标。

即将地面节点分簇结果代入到公式(14)，更新无人机位置部署；将更新后的无人机位置代入公式(15)更新地面分簇。如此迭代直到无人机位置不变即可得到***总时延最小时无人机的坐标以及地面分簇结果。

本发明实施例提供的一种无人机辅助移动边缘网络分簇方法，步骤1：获取预设范围中地面节点的分布密度，并根据分布密度将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头；步骤2：根据K个簇头确定初始簇头的初始位置，根据初始位置得到对应的簇头多边形，获取簇头多边形的点群中心，将点群中心作为无人机的坐标；步骤3：获取无人机的坐标，根据预设算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果，并遍历分簇结果中的每个簇以及簇中的每个节点，得到每个簇中的最优簇头；步骤4：获取最优簇头对应的簇头坐标，根据簇头坐标，结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的无人机坐标；步骤5：重复步骤3、步骤4，直至无人机坐标与前一重复步骤中的前一无人机坐标相比，得到坐标差距，当坐标差距小于预设差距时，输出无人机坐标。这样能够通过优化无人机的位置部署和地面节点的分簇策略，能有效地扩大无人机的覆盖范围，确保无人机能够从各个方向的地面节点收集信息，同时最小化***的总时延。。

图2为本发明实施例提供的一种无人机辅助移动边缘网络分簇装置，包括：第一获取模块S201、第二获取模块S202、分簇模块S203、坐标计算模块S204、重复模块S205，其中：

第一获取模块S201，用于获取预设范围中地面节点的分布密度，并根据所述分布密度将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头。

第二获取模块S202，用于根据所述K个簇头确定初始簇头的初始位置，根据所述初始位置得到对应的簇头多边形，获取所述簇头多边形的点群中心，将所述点群中心作为无人机的坐标。

分簇模块S203，用于获取所述无人机的坐标，根据预设算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果，并遍历所述分簇结果中的每个簇以及簇中的每个节点，得到每个簇中的最优簇头。

坐标计算模块S204，用于获取所述最优簇头对应的簇头坐标，根据所述簇头坐标，结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的无人机坐标。

重复模块S205，用于重复分簇模块、坐标计算模块步骤，直至无人机坐标与前一重复步骤中的前一无人机坐标相比，得到坐标差距，当所述坐标差距小于预设差距时，输出所述无人机坐标。

在一个实施例中，装置还可以包括：

计算模块，用于分别以分簇结果中的每个节点作为簇头，计算簇中各个节点到无人机的总时延，并将总时延最小时对应的节点作为最优簇头。

在一个实施例中，装置还可以包括：

算法模块，用于根据簇头坐标得到对应的簇头多边形，获取所述簇头多边形的点群中心，并结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的四方向无人机坐标。

第二计算模块，用于分别计算四方向无人机坐标与各个最优簇头之间的时延，并将总时延最小时对应的无人机坐标作为四方向变步长贪婪算法输出的无人机坐标。

关于无人机辅助移动边缘网络分簇装置的具体限定可以参见上文中对于无人机辅助移动边缘网络分簇方法的限定，在此不再赘述。上述无人机辅助移动边缘网络分簇装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

图3示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)301、存储器(memory)302、通信接口(Communications Interface)303和通信总线304，其中，处理器301，存储器302，通信接口303通过通信总线304完成相互间的通信。处理器301可以调用存储器302中的逻辑指令，以执行如下方法：步骤1：获取预设范围中地面节点的分布密度，并根据分布密度将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头；步骤2：根据K个簇头确定初始簇头的初始位置，根据初始位置得到对应的簇头多边形，获取簇头多边形的点群中心，将点群中心作为无人机的坐标；步骤3：获取无人机的坐标，根据预设算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果，并遍历分簇结果中的每个簇以及簇中的每个节点，得到每个簇中的最优簇头；步骤4：获取最优簇头对应的簇头坐标，根据簇头坐标，结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的无人机坐标；步骤5：重复步骤3、步骤4，直至无人机坐标与前一重复步骤中的前一无人机坐标相比，得到坐标差距，当坐标差距小于预设差距时，输出无人机坐标。

此外，上述的存储器302中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的传输方法，例如包括：步骤1：获取预设范围中地面节点的分布密度，并根据分布密度将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头；步骤2：根据K个簇头确定初始簇头的初始位置，根据初始位置得到对应的簇头多边形，获取簇头多边形的点群中心，将点群中心作为无人机的坐标；步骤3：获取无人机的坐标，根据预设算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果，并遍历分簇结果中的每个簇以及簇中的每个节点，得到每个簇中的最优簇头；步骤4：获取最优簇头对应的簇头坐标，根据簇头坐标，结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的无人机坐标；步骤5：重复步骤3、步骤4，直至无人机坐标与前一重复步骤中的前一无人机坐标相比，得到坐标差距，当坐标差距小于预设差距时，输出无人机坐标。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (4)

1.一种无人机辅助移动边缘网络分簇方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取预设范围中地面节点的分布密度，并根据所述分布密度将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头；

步骤2：根据所述K个簇头确定初始簇头的初始位置，根据所述初始位置得到对应的簇头多边形，获取所述簇头多边形的点群中心，将所述点群中心作为无人机的坐标；

步骤3：获取所述无人机的坐标，根据预设算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果，并遍历所述分簇结果中的每个簇以及簇中的每个节点，得到每个簇中的最优簇头；

步骤4：获取所述最优簇头对应的簇头坐标，根据所述簇头坐标，结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的无人机坐标；

步骤5：重复步骤3、步骤4，直至无人机坐标与前一重复步骤中的前一无人机坐标相比，得到坐标差距，当所述坐标差距小于预设差距时，输出所述无人机坐标；

所述遍历分簇结果中的每个簇以及簇中的每个节点，得到每个簇中的最优簇头，包括：

分别以分簇结果中的每个节点作为簇头，计算簇中各个节点到无人机的总时延，并将总时延最小时对应的节点作为最优簇头；

所述根据簇头坐标，结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的无人机坐标，包括：

根据簇头坐标得到对应的簇头多边形，获取所述簇头多边形的点群中心，并结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的四方向无人机坐标；

分别计算四方向无人机坐标与各个最优簇头之间的时延，并将总时延最小时对应的无人机坐标作为四方向变步长贪婪算法输出的无人机坐标；

所述根据所述分布密度将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头，包括：

步骤4.1，根据所述分布密度，获取所述地面节点中密度最大的节点作为初始节点，根据所述初始节点的影响范围划分初始簇，所述初始节点作为簇头；

步骤4.2，将所述地面节点去除所述初始簇中的所有节点，再次获取地面节点中密度最大的节点作为第二初始节点，根据所述第二初始节点的影响范围划分第二初始簇，所述第二初始节点作为簇头；

步骤4.3，重复步骤4.2，直至将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头；

所述获取无人机的坐标，根据预设算法对所述地面节点重新分簇，得到分簇结果，包括：

根据无人机的坐标，通过K均值聚类算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果。

2.一种无人机辅助移动边缘网络分簇装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取预设范围中地面节点的分布密度，并根据所述分布密度将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头；

第二获取模块，用于根据所述K个簇头确定初始簇头的初始位置，根据所述初始位置得到对应的簇头多边形，获取所述簇头多边形的点群中心，将所述点群中心作为无人机的坐标；

分簇模块，用于获取所述无人机的坐标，根据预设算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果，并遍历所述分簇结果中的每个簇以及簇中的每个节点，得到每个簇中的最优簇头；

坐标计算模块，用于获取所述最优簇头对应的簇头坐标，根据所述簇头坐标，结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的无人机坐标；

重复模块，用于重复分簇模块、坐标计算模块步骤，直至无人机坐标与前一重复步骤中的前一无人机坐标相比，得到坐标差距，当所述坐标差距小于预设差距时，输出所述无人机坐标；

计算模块，用于分别以分簇结果中的每个节点作为簇头，计算簇中各个节点到无人机的总时延，并将总时延最小时对应的节点作为最优簇头；

算法模块，用于根据簇头坐标得到对应的簇头多边形，获取所述簇头多边形的点群中心，并结合预设的四方向变步长贪婪算法得到对应的四方向无人机坐标；

第二计算模块，用于分别计算四方向无人机坐标与各个最优簇头之间的时延，并将总时延最小时对应的无人机坐标作为四方向变步长贪婪算法输出的无人机坐标；

所述根据所述分布密度将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头，包括：

步骤4.1，根据所述分布密度，获取所述地面节点中密度最大的节点作为初始节点，根据所述初始节点的影响范围划分初始簇，所述初始节点作为簇头；

步骤4.2，将所述地面节点去除所述初始簇中的所有节点，再次获取地面节点中密度最大的节点作为第二初始节点，根据所述第二初始节点的影响范围划分第二初始簇，所述第二初始节点作为簇头；

步骤4.3，重复步骤4.2，直至将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头；

所述获取无人机的坐标，根据预设算法对所述地面节点重新分簇，得到分簇结果，包括：

根据无人机的坐标，通过K均值聚类算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果。

3.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1所述无人机辅助移动边缘网络分簇方法的步骤。

4.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1所述无人机辅助移动边缘网络分簇方法的步骤。