四川
中国测试·编委领航
2026年编委成果展示
导言
在城市上空，无人机集群正悄然编织着低空经济蓝图。然而，能量有限和频谱稀缺如同两道枷锁，让无人机的“智慧触角”难以尽情延伸。当无人机需要传输海量数据时，频谱资源的匮乏往往成为性能瓶颈——如何在有限能量下实现高效通信？
本期《编委领航》看南京邮电大学丁飞教授团队以“资源交换”破局，让认知无人机在“借网传输”中实现能耗优化。
为认知无人机MEC系统装上“能耗优化引擎”
“资源交换”策略破解能谱双困
《中国测试》编委
——丁飞教授
丁飞，工学博士，南京邮电大学教授，现代邮政学院、智慧交通学院副院长，智慧物联网应用技术研究院副院长，江苏省“333高层次人才培养工程”中青年学术技术带头人，江苏省“六大人才高峰”高层次人才资助对象，中国电子学会通信分会委员、中国仪器仪表学会力触觉专委会委员，获教育部-华为“智能基座”优秀教师、华为云与计算“先锋教师”、华为鸿蒙先锋奖等荣誉称号。从事无人系统自主与协同控制、群智感知计算、混合信息物理系统等领域的研究与产业化工作，主持或参与国家科技重大专项、国家自然科学基金、工业和信息化部研究项目、江苏省重点研发计划、江苏省重点示范工程等科技项目15项，完成产学研合作项目30多项。发表学术论文70余篇、授权发明专利50多项。研究成果获江苏省科学技术奖、吴文俊人工智能科学技术奖、中国通信学会科学技术奖等省部级奖项8项。
基于资源交换的认知无人机MEC系统能耗优化
成果发表于《中国测试》2026第7期
摘要：针对无人机辅助的移动边缘计算系统中能量有限和频谱稀缺问题，该文提出一种基于认知协作的能耗优化策略。通过认知无人机协助主用户执行计算任务，以牺牲部分计算资源为代价，换取主用户的频谱资源使用权，从而实现自身数据传输并提升频谱利用效率。该方案通过联合优化无人机部署位置、用户关联、任务调度、时间分配、发射功率及计算资源分配，构建以主用户与次级无人机加权能耗最小化为目标的优化问题。采用K-Medoids聚类算法确定认知无人机部署位置及用户关联关系；设计基于连续凸近似（SCA）的双层迭代优化算法，联合优化任务调度、时间分配、功率控制及计算资源分配，实现系统总能耗最小化。仿真结果表明，所提优化算法相比3种传统算法，可分别降低约7.9%、23.9%及53.4%的系统总能耗。
关键词：认知无线电；移动边缘计算；无人机通信；资源分配
从“频谱稀缺”到“借网传输”、从“能量受限”到“资源交换”，无人机通信的每一次能效跃升，都是低空经济从“飞起来”迈向“用得好”的关键台阶。发表于《中国测试》的论文系统回应了认知无人机辅助MEC系统中的能谱协同挑战，通过多维度联合优化与仿真验证，证实了资源交换策略在能耗优化中的显著效能，为低空智联网的工程化部署与商业化应用提供了可靠的理论支撑与技术路线。
《中国测试》将持续关注智能无人系统与低空通信前沿，助力我国低空经济迈向更高效、更智能的方向。
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