CN107017938B - 一种干扰最小化的移动组网方法与系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种干扰最小化的移动组网方法与系统，该移动组网方法包括如下步骤：无人机通过无线中继方式与地面基站建立连接与通信；无人机之间通过无线自组网方式建立连接与通信；多架无人机协作组成蜂窝网络为用户提供无线网络服务；无人机接收由用户设备返回的接收信号强度信息，并测量用户设备信号的波束到达角度信息；运用移动干扰对齐和波束成形的方法，将信号主瓣对准服务用户的来波方向，零陷对准干扰信号的来波方向，从而找到一个最佳悬停位置。本发明的有益效果是：通过无人机子基站的移动性，减小相邻小区之间的干扰，发明主要利用了现有的无线网络设备，无需安装专业设备，具有极高的普遍适用性。

Description

一种干扰最小化的移动组网方法与系统
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种干扰最小化的移动组网方法与系统。
背景技术
随着无线通信技术的不断发展，无线网络设备越来越多，因此无线接入点的数量也随着增长。在3G和4G中，小区覆盖范围变小，基站数量增加，使得小区边缘变得模糊，同时高的频谱复用系数不可避免地带来严重的小区间干扰。如何有效覆盖服务区域的同时减小干扰，提供高质量的通信服务，是无线网络服务提供商关注的重点。在现有的组网方法中，小区基站通常位于固定的位置，当小区内的用户数增大时，干扰也随之增大，造成小区内用户通信质量的下降。
传统的组网方法在高用户密度情况下都有干扰大的问题，而且基站不可移动。
发明内容
本发明提供了一种干扰最小化的移动组网方法，包括如下步骤：
S1.无人机通过无线中继方式与地面基站建立连接与通信；
S2.无人机之间通过无线自组网方式建立连接与通信；
S3.多架无人机协作组成蜂窝网络为用户提供无线网络服务；
S4.无人机接收由用户设备返回的接收信号强度信息，并测量用户设备信号的波束到达角度信息；
S5.无人机之间共享步骤S4中测量的信息，对于特定的一架无人机，将其服务用户的蜂窝网络信号作为有用信号，并且将其他无人机蜂窝网络信号作为干扰信号，运用移动干扰对齐和波束成形的方法，将信号主瓣对准服务用户的来波方向，零陷对准干扰信号的来波方向，从而找到一个最佳悬停位置；
S6.当用户设备位置发生变化时，重复步骤S4、S5，重新找到最佳悬停位置。
作为本发明的进一步改进，在所述步骤S1中，无人机通过无线中继方式与地面基站建立连接与通信，链路频率与子基站与用户之间通信的频率不同。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S3中，多架无人机协作，分布式控制方式决定各无人机的飞行，每架无人机覆盖一定大小的区域，为所在区域的用户提供无线网络服务，共同组成移动的蜂窝网络。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S4中包括：
S41.用户设备监测无人机信号的强度，并将此信息通过网络反馈给无人机；
S42.无人机接收来自其服务用户的信号，运用MUSIC算法，估算用户设备的来波方向。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S5中包括：
S51.无人机之间通过自身网络，将步骤S4中所获信息共享；
S52.利用基于移动的干扰对齐方法，各无人机使用随机爬山算法寻找一个位置，使得其他无人机的蜂窝网络信号在该无人机所在位置的干扰最小；
S53.利用波束成形技术，使得每一架无人机的信号主瓣对准各自服务的用户，减小对其他用户设备的干扰；
S54.结合步骤S52和S53，找到一个最佳的悬停位置。
本发明还提供了一种干扰最小化的移动组网系统，包括：
信号获取模块：无人机配备多天线，采集来自用户设备的信号，同时获得信道状态信息；
信号分析模块：运用MUSIC算法确定用户设备的来波方向；
信号处理模块：利用已知的信号状态信息，运用预编码实现波束成形；
位置寻找模块：运用随机爬山算法，无人机找到一个对于其他无人机干扰较小的位置悬停。
作为本发明的进一步改进，所述信号获取模块包括：
采集单元：无人机采集收到的无线信号，根据设备的工作频率，使用带通滤波器过滤噪声及带外干扰信号，得到待处理信号，同时获取物理层的信道状态信息。
作为本发明的进一步改进，所述信号分析模块包括：
提取主路径信息单元：利用多径信号在时域上的色散，功率延迟分布特性被用来分离通过不同路径达到接收天线的多径成分，设定一个功率阈值，将上述用户信号各路径信号大于该阈值的认为是主路径信息；将主路径信息通过傅里叶变换从时域转到频域；
到达角度计算单元：根据信号达到天线阵列的相位偏移，可以计算信号到达不同天线的时间差，利用信号在天线阵列到达时间的不同，运用MUSIC算法可以将用户信号直视路径的到达角度θ求出。
作为本发明的进一步改进，所述信号处理模块包括：
CSI处理单元：将获取的CSI数据进行平滑处理，以去除信号相干性；
波束成形单元：基于平滑后的CSI数据，计算赋形矩阵，信号主瓣对准用户信号的来波方向，零陷对准干扰信号的来波方向，减小子基站的放射功率，同时可以减小对其他用户的干扰。
作为本发明的进一步改进，所述位置寻找模块包括：
场分布计算单元：对于邻近的无人机，根据已知的位置信息和无线信号在空间中的标准传播模型，估计无线信号在空间中的分布；
位置寻找单元：无人机运用随机爬山算法，寻找相邻无人机信号强度较弱的位置，并在该位置悬停。
本发明的有益效果是：通过无人机子基站的移动性，减小相邻小区之间的干扰，发明主要利用了现有的无线网络设备，无需安装专业设备，提出了一种干扰最小化的移动组网方法，具有极高的普遍适用性。
附图说明
图1是本发明移动组网方法的实施流程示意图；
图2是本发明移动组网方法中的位置示意图；
图3是本发明移动组网系统框架示意图。
具体实施方式
本发明公开了一种干扰最小化的移动组网方法，包括如下步骤：
S1.无人机通过无线中继方式与地面基站建立连接与通信；
S2.无人机之间通过无线自组网方式建立连接与通信；
S3.多架无人机协作组成蜂窝网络为用户提供无线网络服务；
S4.无人机接收由用户设备返回的接收信号强度信息(Received SignalStrength Indicator,RSSI)，并测量用户设备信号的波束到达角度信息(Angle ofArrival,AoA)；
S5.无人机之间共享步骤S4中测量的信息，对于特定的一架无人机，将其服务用户的蜂窝网络信号作为有用信号，并且将其他无人机蜂窝网络信号作为干扰信号，运用移动干扰对齐和波束成形的方法，将信号主瓣对准服务用户的来波方向，零陷对准干扰信号的来波方向，从而找到一个最佳悬停位置；
S6.当用户设备位置发生变化时，重复步骤S4、S5，重新找到最佳悬停位置。
在实际应用中，我们使用多天线收发信机，接收无线信号，子基站为无人机。该方法是基于无人机的移动，在不同的位置上对其他无人机的干扰不同，并用波束成形的方法减小对其他用户的干扰。工作于同一频率的基站之间会产生较大的干扰，带通滤波器并不能滤除同频干扰。为了获得服务用户的来波方向,需要将用户信号直视路径分量分离，利用MUSIC算法得到波束的到达角度。通过移动和波束成形，可以将子基站之间和子基站对用户的干扰最小化。
具体地，所述步骤S1中，无人机作为空中子基站，无人机通过无线中继方式与地面基站建立连接与通信，同时为了避免带来新的干扰，该链路频率与子基站与用户之间通信的频率不同。
当本系统开始工作时，位于网络边缘的无人机连接至离其最近的地面基站，上下行链路频点与蜂窝网络频点不同。
所述步骤S2中，子基站自组网，子基站之间通过自组网方式连接并进行通信。
所述步骤S3中，多架无人机协作，分布式控制方式决定各无人机的飞行。每架无人机覆盖一定大小的区域，为所在区域的用户提供无线网络服务。共同组成移动的蜂窝网络。
室外环境下，因为建筑物、树木等反射物的存在，信号从发射端到接收端的过程会经历许多的路径，不同的路径在达到时间、到达角度上都会有所不同。信号在不同的路径经历的衰减也是不同的，他们在时域上会发生色散。较短路径上的信号在到达天线阵列的时间较早，而较长的路径的信号到达天线阵列的时间较晚。所以功率延迟分布可以被用来分离直视路径成分和非直视路径成分。通过预先设定的一个功率阈值，将大于该阈值的信号认为是可能的直视路径成分。将选取延时较短部分的信号作为直视路径分量，通过FFT将信号从时域转换到频率，作为下一步骤的输入。
所述步骤S 4中，计算用户信号到达角，包括：
S41.用户设备监测无人机信号的强度，并将此信息通过网络反馈给无人机；
S42.无人机接收来自其服务用户的信号，运用MUSIC算法，估算用户设备的来波方向。
在步骤S5中，寻找最小干扰位置，包括：
S51.无人机之间通过自身网络，将步骤S4中所获信息共享；
S52.利用基于移动的干扰对齐方法，各无人机使用随机爬山算法寻找一个位置，使得其他无人机的蜂窝网络信号在该无人机所在位置的干扰最小；
S53.利用波束成形技术，使得每一架无人机的信号主瓣对准各自服务的用户，减小对其他用户设备的干扰；
S54.结合步骤S52和S53，找到一个最佳的悬停位置。
具体地，如附图1所示，实现室内干扰源定位的流程。
1)无人机使用与终端网络不同的频点连接到地面基站；
2)无人机之间通过自组网方式互相连接并通信；
3)多台无人机组成移动的蜂窝网络，为用户服务；
4)用户终端设备监测接收到的子基站的信号强度；
5)子基站采集用户终端的信号；
6)通过MUSIC算法得到用户终端的信号到达角；
7)根据上述到达角，通过波束成形，将基站信号主瓣对准用户方向，减小其他方向上用户的干扰；
8)根据子基站各自的位置，无人机移动并找到对相邻基站干扰较小的位置。
本发明还公开了一种干扰最小化的移动组网系统，包括：
信号获取模块：无人机配备多天线，采集来自用户设备的信号，同时获得信道状态信息(Channel State Information)；
信号分析模块：运用MUSIC算法确定用户设备的来波方向；
信号处理模块：利用已知的信号状态信息，运用预编码实现波束成形；
位置寻找模块：运用随机爬山算法，无人机找到一个对于其他无人机干扰较小的位置悬停。
无人机的天线数为2根或2根以上。
如附图3中所示，进一步地，所述信号获取模块包括：
采集单元：无人机采集收到的无线信号，根据设备的工作频率，使用带通滤波器过滤噪声及带外干扰信号，得到待处理信号，同时获取物理层的信道状态信息；
进一步地，所述信号分析模块包括：
提取主路径信息单元：利用多径信号在时域上的色散，功率延迟分布特性被用来分离通过不同路径达到接收天线的多径成分，设定一个功率阈值，将上述用户信号各路径信号大于该阈值的认为是主路径信息；将主路径信息通过傅里叶变换(Fast FourierTransform,FFT)从时域转到频域。
到达角度计算单元：根据信号达到天线阵列的相位偏移，可以计算信号到达不同天线的时间差。利用信号在天线阵列到达时间的不同，运用MUSIC算法可以将用户信号直视路径的到达角度θ求出。
进一步地，所述信号处理模块包括：
CSI处理单元：将获取的CSI数据进行平滑处理，以去除信号相干性。
波束成形单元：基于平滑后的CSI数据，计算赋形矩阵，信号主瓣对准用户信号的来波方向，零陷对准干扰信号的来波方向，减小子基站的放射功率，同时可以减小对其他用户的干扰。
进一步地，所述位置寻找模块包括：
场分布计算单元：对于邻近的无人机，根据已知的位置信息和无线信号在空间中的标准传播模型，估计无线信号在空间中的分布。
位置寻找单元：无人机运用随机爬山算法，寻找相邻无人机信号强度较弱的位置，并在该位置悬停。
无人机具有机动灵活，成本低等优点，将无人机作为空中子基站可以对服务区域很好额覆盖，同时可以利用移动性可以对覆盖区域进行控制，对相邻小区干扰降低。随着MIMO技术的发展，得益于多天线的使用，使得波束成形等干扰管理方法得以使用。
通过无人机子基站的移动性，减小相邻小区之间的干扰，发明主要利用了现有的无线网络设备，无需安装专业设备，提出了一种干扰最小化的移动组网方法，具有极高的普遍适用性。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种干扰最小化的移动组网方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1. 无人机通过无线中继方式与地面基站建立连接与通信；
S2. 无人机之间通过无线自组网方式建立连接与通信；
S3. 多架无人机协作组成蜂窝网络为用户提供无线网络服务；
S4.无人机接收由用户设备返回的接收信号强度信息，并测量用户设备信号的波束到达角度信息；
S5. 无人机之间共享步骤S4中测量的信息，对于特定的一架无人机，将其服务用户的蜂窝网络信号作为有用信号，并且将其他无人机蜂窝网络信号作为干扰信号，运用移动干扰对齐和波束成形的方法，将信号主瓣对准服务用户的来波方向，零陷对准干扰信号的来波方向，从而找到一个最佳悬停位置；
S6. 当用户设备位置发生变化时，重复步骤S4、S5，重新找到最佳悬停位置。
2.根据权利要求1所述的移动组网方法，其特征在于，在所述步骤S1中，无人机通过无线中继方式与地面基站建立连接与通信，链路频率与子基站与用户之间通信的频率不同。
3.根据权利要求1所述的移动组网方法，其特征在于，所述步骤S3中，多架无人机协作，分布式控制方式决定各无人机的飞行，每架无人机覆盖一定大小的区域，为所在区域的用户提供无线网络服务，共同组成移动的蜂窝网络。
4.根据权利要求1所述的移动组网方法，其特征在于，所述步骤S4中包括：
S41.用户设备监测无人机信号的强度，并将此信息通过网络反馈给无人机；
S42.无人机接收来自其服务用户的信号，运用MUSIC算法，估算用户设备的来波方向。
5.根据权利要求1所述的移动组网方法，其特征在于，所述步骤S5中包括：
S51. 无人机之间通过自身网络，将步骤S4中所获信息共享；
S52. 利用基于移动的干扰对齐方法，各无人机使用随机爬山算法寻找一个位置，使得其他无人机的蜂窝网络信号在该无人机所在位置的干扰最小；
S53. 利用波束成形技术，使得每一架无人机的信号主瓣对准各自服务的用户，减小对其他用户设备的干扰；
S54. 结合步骤S52和S53，找到一个最佳的悬停位置。
6.一种干扰最小化的移动组网系统，包括：
信号获取模块：无人机配备多天线，采集来自用户设备的信号，同时获得信道状态信息；
信号分析模块：运用MUSIC算法确定用户设备的来波方向；
信号处理模块：利用已知的信号状态信息，运用预编码实现波束成形；
位置寻找模块：运用随机爬山算法，无人机找到一个对于其他无人机干扰较小的位置悬停；
所述信号处理模块包括：
CSI处理单元： 将获取的CSI数据进行平滑处理，以去除信号相干性；
波束成形单元： 基于平滑后的CSI数据，计算赋形矩阵，信号主瓣对准用户信号的来波方向，零陷对准干扰信号的来波方向，减小子基站的放射功率，同时可以减小对其他用户的干扰。
7.根据权利要求6所述的移动组网系统，其特征在于，所述信号获取模块包括：
采集单元：无人机采集收到的无线信号，根据设备的工作频率，使用带通滤波器过滤噪声及带外干扰信号，得到待处理信号，同时获取物理层的信道状态信息。
8.根据权利要求6所述的移动组网系统，其特征在于，所述信号分析模块包括：
提取主路径信息单元：利用多径信号在时域上的色散，功率延迟分布特性被用来分离通过不同路径达到接收天线的多径成分，设定一个功率阈值，将上述用户信号各路径信号大于该阈值的认为是主路径信息；将主路径信息通过傅里叶变换从时域转到频域；
到达角度计算单元：根据信号达到天线阵列的相位偏移，可以计算信号到达不同天线的时间差，利用信号在天线阵列到达时间的不同，运用MUSIC算法可以将用户信号直视路径的到达角度θ求出。
9.根据权利要求6所述的移动组网系统，其特征在于，所述位置寻找模块包括：
场分布计算单元： 对于邻近的无人机，根据已知的位置信息和无线信号在空间中的标准传播模型，估计无线信号在空间中的分布；
位置寻找单元： 无人机运用随机爬山算法，寻找相邻无人机信号强度较弱的位置，并在该位置悬停。
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