1.一种基于服务缓存的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，所述方法包括：S1.根据地面终端设备历史所需服务获得本地流行度，无人机根据本地流行度选择缓存所需服务，得到无人机缓存方案；

S2.地面终端设备采用随机方式缓存服务，得到地面终端设备缓存方案；

S3.响应于地面终端设备发出任务请求，基于所述无人机缓存方案和地面终端设备缓存方案，利用预构建的最小化所有地面终端设备请求任务的总时延优化问题联合优化得到任务卸载决策、无人机资源分配和无人机轨迹；

S4.按照优化得到的任务卸载决策确定地面终端设备请求的任务在本地终端设备上进行计算，或将任务卸载到相应无人机上进行计算；无人机按照优化得到的无人机轨迹进行飞行，按照优化得到的无人机资源分配对地面终端设备进行资源分配；

其中所述最小化所有地面终端设备请求任务的总时延优化问题P1包括：其中，C1为时延限制，Tm为地面终端设备m请求的任务完成的总时延，K＝{1,2,...,k1}和Μ＝{1,2,...,m1}分别为无人机UAV和地面终端设备的集合，B＝(bm,k∈{0,1}:m∈M,k∈K)为地面终端设备m是否接入无人机k的集合，F＝(fk,m:m∈M,k∈K)为无人机k对地面终端设备m的计算能力的集合，C＝(cm,k∈{0,1}:m∈M,k∈K)表示地面终端设备m的计算任务是否卸载到无人机上的集合，Q＝(Qk:k∈K)为无人机k的水平位置坐标； 为地面终端设备m的任务最大时延， 为表示任意的数学符号；C2为用户能耗限制，Em为地面终端设备m的总能耗， 为地面终端设备m的最大能耗；C3为无人机能耗限制，Ek为无人机k的总能耗，为无人机的最大能耗；C4为无人机分配的资源限制，fk,m为无人机k对地面终端设备m的计算能力， 为无人机k的最大计算能力；C5为因果约束，即地面终端设备接入无人机后，方能选择卸载计算，cm,k∈{0,1}表示地面终端设备m的计算任务是否卸载到无人机上，1表示卸载，0表示不卸载；bm,k∈{0,1}为地面终端设备m是否接入无人机k，1表示接入，0表示不接入；C6规定了一个地面终端设备仅能接入一架无人机；C7为无人机的最大接入地面终端设备数， 为最大接入地面终端设备数；C8为无人机之间的最大距离限制，无人机k的水平位置坐标为Qk＝(xk,yk)，Ql为无人机l的水平位置坐标，dm为无人机之间的最大距离；C9规定了地面终端设备在无人机的最大范围内，才能接入到无人机，Rk,m为地面终端设备m与无人机k之间的距离， 为无人机最大通信范围；C10表明cm,k,ak,s,bm,k,em,s为二元变量，ak,s∈{0,1}表示无人机k是否缓存服务s，1表示缓存，0表示没有缓存，em,s∈{0,1}表示地面终端设备m是否缓存服务s，1表示缓存，0表示没有缓存；

最小化所有地面终端设备请求任务的总时延优化问题的构建方法包括：由于基站的覆盖问题，区域中的地面终端设备无法直接与基站BS通信；基站通过有线光纤链路连接到云中心，而无人机通过无线回程链路与基站通信；假设前端和回程链路工作在不同的频段上，每个无人机到基站BS的无线回程链路容量为Rb，对于前端链路，每个无人机覆盖范围内的地面终端设备采用正交频分多址，多个地面终端设备之间均分带宽，假设上行/下行通信总带宽均为B，则无人机k到地面终端设备的双向无线通信频谱带宽为B/Mk，其中Mk为无人机k所服务的用户总数；

无人机k的水平位置坐标为Qk＝(xk,yk)，高度固定，地面终端设备m的水平位置坐标为Qm＝(xm,ym)，则地面终端设备m与无人机k之间的距离为 地面终端设备m与无人机k之间的信道增益为 h0为参考距离d0＝1的信道增益，H为每个无人机的飞行高度；假设地面终端设备m与无人机k之间的双向信道增益相同，则地面终端设备m与无人机k之间的上行、下行速率分别为其中，pm为地面终端设备m发射功率，pk为无人机k分配给地面终端设备m的发射功率，N0为接收机的噪声功率；

本地计算的时间为 地面终端设备进行本地计算的能耗为 其

中，κ为取决于芯片结构的系数，fm为地面终端设备的计算能力，Cm为地面终端设备的计算任务所需CPU周期数；

地面终端设备选择卸载到无人机上进行计算，任务上传到无人机的时间为任务上传能耗为 任务计算的时间为 任务计算的

能耗为 其中，lm为地面终端设备m输入数据的大小，fk,m为无人机k对地面终端设备m的计算能力，若无人机k的最大计算能力为 则当选择本地计算但是地面终端设备没有缓存到对应服务时，地面终端设备从无人机下载对应的服务下载时间为 其中，cs为服务s程序的大小；无人机k给地面终端设备m发送服务s的能耗为若无人机中没有用户请求任务所对应的服务程序，则需通过基站从远程下载相应服务，下载服务s的时间为若地面终端设备m选择本地计算，则本地计算总时延 为：

其中，bm,k∈{0,1}为地面终端设备m是否接入无人机k，1表示接入，0表示不接入；em,s∈{0,1}表示地面终端设备m是否缓存服务s，1表示缓存，0表示没有缓存；

任务在地面终端设备m本地计算总能耗 为：

地面终端设备m的计算任务在无人机k上执行的总时间 为：

其中ak,s∈{0,1}表示无人机k是否缓存服务s，1表示缓存，0表示没有缓存；

地面终端设备m的计算任务在无人机k上执行的总能耗 为：

若地面终端设备m选择卸载计算，此时地面终端设备m的计算任务在无人机k上计算时间 为：地面终端设备m的计算任务在无人机k上的能耗 为：

其中cm,k∈{0,1}表示地面终端设备m的计算任务是否卸载到无人机上；

地面终端设备m请求的任务完成的总时延Tm：

地面终端设备m的总能耗Em：

无人机k的总能耗Ek：

2.如权利要求1所述的基于服务缓存的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，步骤S4包括：S41.地面终端设备请求的任务在本地终端设备上进行计算；

S411.若地面终端设备已缓存所需服务，直接进行任务计算；

S412.若地面终端设备没有缓存所需服务但无人机上缓存有地面终端设备请求的服务，则基于优化得到的无人机轨迹和资源分配从无人机上下载相应服务程序到地面终端设备，在地面终端设备直接进行计算服务；

S413.若地面终端设备没有缓存所需服务且无人机上也没有缓存地面终端设备请求的服务，利用无线回程链路通过基站从远端下载服务程序到无人机，基于优化得到的无人机轨迹和资源分配从无人机上下载相应服务程序到地面终端设备，在地面终端设备直接进行计算服务。

3.如权利要求1所述的基于服务缓存的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，步骤S4包括：S42.地面终端设备将任务卸载到相应无人机上进行计算；

S421.无人机上缓存有地面终端设备请求的服务，基于优化得到的无人机轨迹和资源分配直接在无人机上进行计算；

S422.若无人机上没有缓存地面终端设备请求的服务，利用无线回程链路通过基站从远端下载服务程序到无人机，基于优化得到的无人机轨迹和资源分配在无人机上进行计算。

4.如权利要求1所述的基于服务缓存的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，步骤S1包括：S11.地面终端设备与无人机的接入方式采用最近距离接入，当地面终端设备在无人机的覆盖范围内时，由最近的无人机提供服务；设Mk为无人机k所服务的地面终端设备数；

S12.地面终端设备m对服务s的请求概率为pms，则所有地面终端设备的请求概率矩阵P为：S13.根据地面终端设备m对服务s的请求概率pms，获得本地流行度S14.由于无人机之间的内容部署不存在耦合关系，为了提高无人机缓存服务的命中率，因此将本地流行度较高的服务程序缓存到无人机中。

5.如权利要求1所述的基于服务缓存的无人机辅助任务卸载与资源分配方法，其特征在于，步骤S3中，利用预构建的最小化所有地面终端设备请求任务的总时延优化问题联合优化得到任务卸载决策、无人机资源分配和无人机轨迹，包括：S31.当无人机的资源分配、无人机轨迹确定时，求解任务卸载决策问题，优化问题P1转化为P1.1：s.t.C1,C2,C3,C5

将二元变量cm,k松弛为连续变量 即0≤cm,k≤1，其中：其中 表示松弛后的地面终端设备m请求的任务完成的总时延、地面终端设备m的总能耗、无人机k的总能耗；

优化问题P1.1转化为P1.2：

优化问题P1.2是线性规划问题，约束条件皆为线性的，因此优化问题P1.2为凸问题，采用MATLAB工具箱中CVX进行求解，得到较优的cm,k；

S32.在任务卸载决策、无人机轨迹确定的情况下，求解无人机资源分配问题，在此基础上，优化问题P1转化为P1.3：采用拉格朗日与KKT约束条件求解，引入两个约束因子λm,νm，同时λm＞0,νm＞0，定义拉格朗日式子为：由于优化问题P1.3是凸的，通过应用KKT条件，得到 且

*

解得较优的无人机资源分配fk,m：

S33.在任务卸载决策、无人机资源分配确定的情况下，求解无人机轨迹问题，优化问题P1转变为优化问题P1.4:目标函数中地面终端设备传输时延、约束中的无人机组播软件的能耗和任务上传的能2

耗对于Qk是非凸的，但是对于变量Qk，式子||Qk‑Ql||是凸的，因此，采用连续凸逼近方法；因为任意凸函数的任意点的一阶泰勒展开是该凸函数的全局下界，所以凸函数可以用一阶泰勒展开来近似原函数；地面终端设备向无人机的传输速率 近似为：其中，

其中，Qk[i]为对于无人机轨迹的i阶泰勒展开，Zm,k[i]、Gm,k为中间参数；将中间参数带入优化问题P1.4时，P1.4是一个标准的凸优化问题，采用MATLAB工具箱中CVX进行求解，得到较优的Qk；

S34.通过迭代求解P1.2、P1.3和P1.4三个子问题，并更新相应的解来得到P1的解：任务卸载决策、无人机资源分配和无人机轨迹。

6.一种基于服务缓存的无人机辅助任务卸载与资源分配装置，其特征在于，包括处理器及存储介质；

所述存储介质用于存储指令；

所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1至5任一项所述的方法。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器；

处理器；

以及

计算机程序；

其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1至5任一项所述的方法。

8.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的方法。