基于5G-MEC的智能农机集群协同作业网络运维系统

摘要

传统网络架构存在高时延、高抖动、带宽不足及中心云处理路径过长等问题，难以满足实时、可靠的集群控制与数据分析需求，在棉花、口红辣椒、孜然等经济作物的种植过程中，无人机集群可通过协同作业实现高效植保、生长监测、养分诊断与精准喷洒，显著提升作业效率与资源利用率。本文提出一种基于5G网络与移动边缘计算（MEC）深度融合的智能农机集群协同作业网络运维系统，该系统依托于超可靠低时延通信（5G uRLLC）和增强移动宽带（eMBB）特性，将算力集中至网络边缘的MEC平台，实现农机状态数据、高清视频流、环境信息的本地化实时处理与决策闭环。本文详细设计了系统的整体架构、包含网络感知、边缘智能决策、数字孪生运维和安全管理在内的核心功能模块，并通过仿真实验与对比分析，验证了所提系统在端到端时延平均降低67%、任务协同成功率提升至99.5%以及网络运维故障定位时间缩短85%等方面的显著优势。

关键词

5G / 移动边缘计算(MEC) / 智能农机 / 集群协作