无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法
阅读：844发布：2020-05-08
专利汇可以提供无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法，设计与建立了多无人机作为中继分别辅助多个相互之间存在干扰的信源-目标用户链路对的通信系统，通过联合优化信源/无人机的发射功率以及无人机的飞行轨迹从而最大化多对信源-目标用户链路的最小平均速率的方法。本发明在多无人机作为中继分别辅助多个相互之间存在干扰的信源-目的用户链路对的通信系统中，通过联合优化信源/无人机的发射功率以及无人机的飞行轨迹从而最大化多对信源-目标用户链路的最小平均速率，各链路对共用同一频段进行通信的情况下，保证各链路对通信公平，提高了频带利用率。，下面是无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法专利的具体信息内容。
1.一种无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法，其特征在于，无人机多链路中继通信系统包括若干链路对，每队链路对包括信源、无人机中继和目的用户，包括以下步骤：
S1：设置初始化 对于任意k，令ηr＝0，r＝0，误差阈值ε，其中： 表示第r轮优化中的Qk， qk[n]表示第k个链路对中无人机中继的飞行路线，n表示第n个时r
隙，总共有N个时隙，η表示第r轮优化中的η，η表示链路对中最小的平均吞吐量；
S2：将 代入第一约束条件，得到最优解表示为 其中： 表示第
r+1轮优化中的 表示第k个链路对中信源的第n个时隙的发射
功率， 表示第r+1轮优化中的 表示第k个链路对无人机
中继的第n个时隙的发射功率；
S3：将 代入第二约束条件，得到最优解表示为 并得到目标函数
值表示为ηr+1；
S4：令r＝r+1；
S5：如果 得到最优的无人机飞行轨迹和通信功率分配 否
则重复步骤S2至S4。
2.根据权利要求1所述的无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法，其特征在于，所述目的用户组成的集合为 无人机中继组成的集合为 信源和目的用户的位置分别固定在 和
3.根据权利要求2所述的无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法，其特征在于，误差阈值ε取10-2。
4.根据权利要求3所述的无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法，其特征在于，所述第一约束条件为：
上述公式中， 为松弛变量， 表示第a个链路对中信源到第b链路
对中无人机中继的信噪比， 为第m个链路对中信源的均值功率， 为第k个链路对中无人机中继的均值功率， 为第m个链路对中信源的峰值功率， 为第k个链路对中无人机中继的峰值功率， 如下式：
5.根据权利要求4所述的无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法，其特征在于，所述第二约束条件为：
上式中，
均为松弛变量，γ0参考距离为1米时的信噪比，信源的位置为 目的用户的位置为分别如下式：
无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法
技术领域
[0001] 本发明涉及无人机通信领域，更具体地，涉及一种无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法。
背景技术
[0002] 近年来，无人机因具有诸如低成本，高移动性和按需部署的特点，在公共安全、灾害管理、监控和安全通信等方面具有广泛应用。在无线通信中，中继是一种有效的提高吞吐量和可靠性的技术，同时也可以扩展通信的范围，但由于有限回程链路等实际约束问题，大多数现有的中继被部署在固定位置。无人机作为中继的移动中继技术与传统的静态中继相比，无人机可以自适应调整飞行路径，以获得更好的自身与目标节点之间的信道条件，利用其运动自由度，无人机可以显著提高通信端到端的吞吐量，也可实现通信覆盖范围和信道容量的提升。
[0003] 多对信源-目的用户链路对，每对链路需要对应的无人机作为中继辅助信源到目标用户的信息传输。在实际生活中，如果无人机系统没有被分配专有频段，则需要工作在无需授权的公用频段如2.4GHz或5GHz频段。由于带宽资源紧张，假设多对链路信源到无人机的信息传输共用同一频段，因此相互之间会产生干扰，多对链路对中无人机到目标用户信息传输链路也做相同的假设。利用无人机的高移动性，可以得到更利于信息传输的轨迹，而在更加适合信息传输的区域分配更多的功率给信源/无人机，以使信息传输速率有更大的提升。
[0004] 现有文献中，Joint Trajectory and Communication Design for Secure UAV Networks[J].IEEE Communications Letters:1-1.该文研究了一种多无人机无线通信系统，该系统采用多个无人机机载无线基站为地面上的一组用户服务。为了实现用户之间的公平性能，该文通过联合优化多用户通信调度和关联、无人机的轨迹和功率控制，最大化下行通信所有地面用户的最小吞吐量。而本专利中多无人机是作为中继来服务各自相应的信源-目的用户链路对，且各信源-目的用户链路对间存在干扰。另一篇现有文献为Throughput Maximization for UAV-Enabled Mobile Relaying Systems[J].IEEE Transactions on Communications,2016:1-1.通过优化无人机中继轨迹和功率分配最大化通信系统的吞吐量。该文献中只考虑一个信源-目标用户链路对，而本专利中考虑多个链路对，且各链路对间存在干扰。
发明内容
[0005] 本发明提供一种无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法，通过信源/无人机功率分配和无人机飞行轨迹设计，减小中继链路间的相互干扰，提高中继链路的通信速率。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
[0007] 一种无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法，无人机多链路中继通信系统包括若干链路对，每队链路对包括信源、无人机中继和目的用户，包括以下步骤：
[0008] S1：设置初始化 对于任意k，令ηr＝0，r＝0，误差阈值ε，其中： 表示第r轮优化中的Qk， qk[n]表示第k个链路对中无人机中继的飞行路线，n表示第n个时隙，总共有N个时隙，ηr表示第r轮优化中的η，η表示链路对中最小的平均吞吐量；
[0009] S2：将 代入第一约束条件，得到最优解表示为 其中： 表示第r+1轮优化中的 表示第k个链路对中信源的第n个时隙的
发射功率， 表示第r+1轮优化中的 表示第k个链路对无
人机中继的第n个时隙的发射功率；
发射功率， 表示第r+1轮优化中的 表示第k个链路对无
人机中继的第n个时隙的发射功率；
[0010] S3：将 代入第二约束条件，得到最优解表示为 并得到目标函数值表示为ηr+1；
[0011] S4：令r＝r+1；
[0012] S5：如果 得到最优的无人机飞行轨迹和通信功率分配否则重复步骤S2至S4。
[0013] 优选地，所述目的用户组成的集合为 无人机中继组成的集合为 信源和目的用户的位置分别固定在 和
[0014] 优选地，误差阈值ε取10-2。
[0015] 优选地，所述第一约束条件为：
[0016]
[0017]
[0018]
[0019]
[0020]
[0021]
[0022]
[0023]
[0024]
[0025]
[0026]
[0027]
[0028] 上述公式中， 为松弛变量， 表示第a个链路对中信源到第b链路对中无人机中继的信噪比， 为第m个链路对中信源的均值功率， 为第k个链路对中无人机中继的均值功率， 为第m个链路对中信源的峰值功率， 为第k个链路对中无人机中继的峰值功率， 如下式：
[0029]
[0030]
[0031]
[0032]
[0033] 优选地，所述第二约束条件为：
[0034]
[0035]
[0036]
[0037]
[0038]
[0039]
[0040]
[0041]
[0042]
[0043]
[0044]
[0045]
[0046]
[0047]
[0048] 上式中，均为松弛变量，γ0参考距离为1米时的信噪比，信源的位置为 目的用户的位置为分别如下式：
[0049]
[0050]
[0051]
[0052]
[0053]
[0054]
[0055]
[0056]
[0057]
[0058]
[0059]
[0060]
[0061] 与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
[0062] 本发明在多无人机作为中继分别辅助多个相互之间存在干扰的信源-目的用户链路对的通信系统中，通过联合优化信源/无人机的发射功率以及无人机的飞行轨迹从而最大化多对信源-目标用户链路的最小平均速率，在各链路对共用同一频段进行通信的情况下，保证各链路对通信公平，提高了频带利用率。附图说明
[0063] 图1为本发明的方法流程示意图。
[0064] 图2为实施例中模型示意图。
[0065] 图3为实施例中实验结果示意图。
[0066] 图4为实施例中信息传输平均速率随飞行时间变化的趋势图。
具体实施方式
[0067] 附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
[0068] 为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
[0069] 对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
[0070] 下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
[0071] 实施例1
[0072] 本实施例提供一种无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法，如图1所示，包括：
[0073] 无人机多链路中继通信系统包括若干链路对，每队链路对包括信源、无人机中继和目的用户，包括以下步骤：
[0074] S1：设置初始化 对于任意k，令ηr＝0，r＝0，误差阈值ε，其中： 表示第r轮优化中的Qk， qk[n]表示第k个链路对中无人机中继的飞行路线，n表示第n个时隙，总共有N个时隙，ηr表示第r轮优化中的η，η表示链路对中最小的平均吞吐量；
[0075] S2：将 代入第一约束条件，得到最优解表示为 其中： 表示第r+1轮优化中的 表示第k个链路对中信源的第n个时隙的
发射功率， 表示第r+1轮优化中的 表示第k个链路对无
人机中继的第n个时隙的发射功率；
发射功率， 表示第r+1轮优化中的 表示第k个链路对无
人机中继的第n个时隙的发射功率；
[0076] S3：将 代入第二约束条件，得到最优解表示为 并得到目标函数值表示为ηr+1；
[0077] S4：令r＝r+1；
[0078] S5：如果 得到最优的无人机飞行轨迹和通信功率分配否则重复步骤S2至S4。
[0079] 在具体实施过程中，如图2，仅考虑两对信源-目的用户链路对的情况，其中每个链路对包含一个信源、无人机中继、目的用户。信源-目的用户链路对的目的用户组成的集合用 来表示， 无人机中继组成的集合用 来表示， 假设信源和目的用户的位置分别固定在 和 为了便于分
析，我们把将T划分成N个时隙，每个时隙长度为足够小的δt。因此，无人机的位置在每个时隙内可以看做是不变的。无人机瞬时飞行高度为hk[n]，受无人机hmin和hmax所表示的最小和最大允许高度限制。无人机中继轨迹可以表示为 飞行最大
速度为Vmax，则有 表示无人机在每个时隙所能飞行的最大距离。因此，无人机的飞行轨迹受高度约束、最大速度约束和避碰约束，即
析，我们把将T划分成N个时隙，每个时隙长度为足够小的δt。因此，无人机的位置在每个时隙内可以看做是不变的。无人机瞬时飞行高度为hk[n]，受无人机hmin和hmax所表示的最小和最大允许高度限制。无人机中继轨迹可以表示为 飞行最大
速度为Vmax，则有 表示无人机在每个时隙所能飞行的最大距离。因此，无人机的飞行轨迹受高度约束、最大速度约束和避碰约束，即
[0080]
[0081]
[0082]
[0083] 假设通信信道是视距信道，信道功率增益符合自由空间路径损失模型。从信源m到无人机k和无人机k到目的用户m的距离分别表示为：
[0084]
[0085]
[0086] 因此，从信源m到无人机k和无人机k到目的用户m的信噪比分别表示为：
[0087]
[0088]
[0089] 其中 表示参考距离为1米(m)时的信噪比。
[0090] 相应的，每条信源-目的用户链路对中信源到对应无人机中继的瞬时信息传输速率可以表示为：
[0091]
[0092]
[0093] 相似的，每对信源-目的用户链路对中无人机中继到对应目的用户的瞬时信息传输速率可以表示为：
[0094]
[0095]
[0096] 其中 表示信源m第n个时隙的发射功率， 表示无人机中继k第n个时隙的发射功率。
[0097] 因为在每个时隙中，无人机中继只能转发已经从信源接收到的数据，因此每对链路对中无人机中继转发信息受限于信息因果约束，我们假设每个无人机中继的信息处理时延为一个时隙，则信息因果约束表示如下：
[0098]
[0099]
[0100] 因此我们有 从而我们也有此外信源和无人机的发射功率也受均值功率和峰值功率约
束，表示如下：
束，表示如下：
[0101]
[0102]
[0103]
[0104]
[0105] 其中， 分别为信源k和无人机中继m的均值功率和峰值功率约束。
[0106] 在信息因果关系约束下，每对信源-目的用户链路对中从信源到目的用户的端到端吞吐量受到无人机中继到目的用户的信息传输速率的限制。因此，每对链路对目的用户的平均吞吐量分别表示如下：
[0107]
[0108]
[0109] 我们的目标是最大化两对链路对的最小的平均吞吐量，因此优化问题为下面所示：
[0110] (P1):
[0111] s.t.R1≥η,(8a)
[0112] R2≥η,(8b)
[0113]
[0114]
[0115]
[0116]
[0117]
[0118]
[0119]
[0120]
[0121]
[0122]
[0124] (2).问题求解
[0125] A：给定无人机轨迹，优化信源/无人机中继发射功率
[0126] (P2):
[0127]
[0128]
[0129]
[0130]
[0131]
[0132]
[0133]
[0134]
[0135]
[0136] 由于约束(9a-9d)相对于功率是非凸约束，因此问题(P2)是一个非凸问题，对它进行求解是很难的。通过引入松弛变量 我们进一步考虑下面的问题；
[0137] (P3):
[0138]
[0139]
[0140]
[0141]
[0142]
[0143]
[0144]
[0145]
[0146]
[0147]
[0148]
[0149] 我们用反证法可以证明在不需要减小目标值的情况下，约束(10e)(10f)中和 的最优解比值一定会达到某种平衡使两约束满足等式。因此问题(P3)与(P2)等价。由于(10c-10f)约束仍然是非凸约束，因此问题(P3)仍然是非凸优化问题。本专利把写为两个关于 和 为凹函数的公式之差的形式，相同的，把
写为两个关于 和 为凹函数的公式之差的形式。
写为两个关于 和 为凹函数的公式之差的形式。
[0150]
[0151]
[0152]
[0153]
[0154] 我们令
[0155]
[0156]
[0157]
[0158]
[0159] 由于公式(11a-11d)分别位于问题(P3)的约束(10c-10f)的不等号右侧，且公式(12a-12d)分别关于 和 为凹函数，使原约束为非凸约束，在给定点处它们的一阶泰勒展开是全局上估计，因此我们可以通过迭代的方式利用连续凸优化方法来处理该非凸优化问题。在给定点 和 处，我们分别有下面的不
等式成立，
等式成立，
[0160]
[0161]
[0162]
[0163]
[0164] 进一步得到问题如下：
[0165] (P4):
[0166]
[0167]
[0168]
[0169]
[0170]
[0171]
[0172]
[0173]
[0174]
[0175]
[0176]
[0177] 上述问题中，约束条件(14c-14f)式分别关于 和 是凸的约束，因此问题(P4)是凸优化问题，可以通过内点法求解。
[0178] B:给定功率分配,优化无人机轨迹：
[0179] (P5):
[0180]
[0181]
[0182]
[0183]
[0184]
[0185]
[0186]
[0187] 由于约束(15a-15d)关于 是非凸的，所以问题(P5)是一个非凸优化问题。首先，本文引入松弛变量 和 上述问题可以重新阐述为下面的问题：
[0188] (P6):
[0189]
[0190]
[0191]
[0192]
[0193]
[0194]
[0195]
[0196]
[0197]
[0198] 问题(P6)总存在一个最优解使得约束(16e)(16f)取等号成立。因此问题(P6)和问题(P5)是等价的。约束(16c-16f)的右式关于 是非凹的，因此本文把四个约束的右式分别写为两个分别关于 和 为凹函数的公式之差的形式。如下：
[0199]
[0200]
[0201]
[0202]
[0203] 由于以上四式分别位于约束(16c-16f)的不等号右侧，且其第一项分别关于和 为凸函数，使原约束为非凸约束，在给定点处以上四式对于 和 一阶泰勒展开是全局下估计，因
此我们可以通过迭代的方式利用连续凸优化方法来处理该非凸问题。在给定点和 处，我们分别有下面的不等式成立：
此我们可以通过迭代的方式利用连续凸优化方法来处理该非凸问题。在给定点和 处，我们分别有下面的不等式成立：
[0204]
[0205] 其中
[0206]
[0207]
[0208] 相似的：
[0209]
[0210] 其中
[0211]
[0212]
[0213]
[0214] [0215] 其中
[0216]
[0217]
[0218]
[0219] 其中
[0220]
[0221]
[0222] 由于 分别关于和 是线性函数，而 和 分别关
于 为凸函数，因此 分别关于 为凹函
数。
于 为凸函数，因此 分别关于 为凹函
数。
[0223] 对于 和 表达式的第二项，我们无法直接判断该项对于是否为凸函数，因此各表达式中第二项的
和 分别引入松弛变量 和 我们可以进一步得到
如下问题：
和 分别引入松弛变量 和 我们可以进一步得到
如下问题：
[0224] (P7):
[0225]
[0226]
[0227]
[0228]
[0229]
[0230]
[0231]
[0232]
[0233]
[0234]
[0235]
[0236]
[0237]
[0238] 对于约束(19g-19j),我们总是可以在不减小目标值的情况下，通过分别增大松弛变量 和 使约束满足等式。
[0239] 由于约束(19g-19j)(19l)的右式关于 是凸函数，使原约束为非凸约束，在给定点处它们的一阶泰勒展开是全局下估计，因此我们可以通过迭代的方式利用连续凸优化方法来处理该非凸问题。在给定点 处，我们分别有下面的不等式成立：
[0240]
[0241]
[0242]
[0243]
[0244]
[0245] 问题可以进一步表示如下：
[0246] (P8):
[0247]
[0248]
[0249]
[0250]
[0251]
[0252]
[0253]
[0254]
[0255]
[0256]
[0257]
[0258]
[0259]
[0260] 约束(21c-21j),(21l)的不等号右侧皆有一阶泰勒展开的得到的全局下估计，因此问题(P8)的可行解也是问题(P7)的可行解。此外，问题(P8)中的各个约束关于 都是凸约束，因此(P8)是一个凸优化问题，可以通过内点法求解。
[0261] 图3为无人机的飞行轨迹图，平均发射功率p＝0dBm，图中：
[0262] (1)T70 joint:联合优化功率、带宽和轨迹,飞行时间T＝70s时轨迹；
[0263] (2)T150 joint：联合优化功率、带宽和轨迹,飞行时间T＝150s时轨迹；
[0264] (3)T150 traj only:给定信源和无人机的发射功率，优化轨迹，飞行时间[0265] T＝150s时轨迹；
[0266] (4)Initial traj:初始轨迹
[0267] 由图可见，联合优化时T＝70s和T＝150s的轨迹重合，无论是联合优化还是只优化轨迹，当T足够无人机从信源飞到目的用户时，无人机会以较快速度飞到某一适合收发信息的区域，以较慢速度飞过此区域，大量收发信息，从而提高平均信息传输速率。
[0268] 如图4，为平均速率随飞行时间变化的趋势图,平均发射功率p＝0dBm，图中：
[0269] 分别设置了五种方案对比：
[0270] (1)joint：联合优化功率、带宽和轨迹；
[0271] (2)traj only:给定信源和无人机的发射功率，优化轨迹；
[0272] (3)pow only:给定无人机飞行轨迹，优化功率；
[0273] (4)traj node with pow opt:给定无人机轨迹为一点，优化功率；
[0274] (5)set traj and pow:给定无人机的飞行轨迹以及信源和无人机的发射功率；
[0275] 由图可见，本文中提出的优化策略有明显的性能增益。
[0276] 相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
[0277] 附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
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