CN108135002B - 一种基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方法 - Google Patents

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CN108135002B CN201711404671.4A CN201711404671A CN108135002B CN 108135002 B CN108135002 B CN 108135002B CN 201711404671 A CN201711404671 A CN 201711404671A CN 108135002 B CN108135002 B CN 108135002B
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    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Abstract

本发明提供了一种基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方法，并包括如下步骤：确定无人机数量，设定系统授权信道集合，设定系统最大功率上限以及其他环境参数；构造频谱分配矩阵和邻道干扰矩阵引入原问题，利用问题结构特性对原本复杂难解的max‑min混合规划问题进行简化；提出一种基于块坐标下降的低复杂度迭代算法来解决上述问题；地面控制站根据各无人机的最大SINR值并通过遥控信道对无人机进行功率和信道分配，完成无人机时频资源分配方法设计。本发明的有益效果是：所示基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方法在提升各无人机接收到控制信号的可靠性且保证系统最大消耗功率约束的前提下，实现有限频谱资源的合理分配。

Description

一种基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方法
技术领域
本发明属于无人机通信技术领域，具体为一种基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方 法。
背景技术
随着感测技术的和计算能力的提升，无人机逐渐在诸如城市搜索、军事侦察和农业监督 等应用中成为普遍的选择。然而，由于无人机无线业务需求呈现指数型增长和频谱资源紧张 等挑战，无人机通信面临着严峻的考验。同时，多无人机的协同作业也带来了许多需要考虑 的挑战。其中，一个关键的技术挑战是，无人机通信的安全性和稳定性需要控制信号本身具 有一定的鲁棒性，而控制信号的质量对信道变化和干扰是非常敏感的；另一个挑战是，通信 的可用资源通常是有限性会加剧潜在的相互干扰影响。
然而，现有的工作都没有研究过如何提高无人机频谱资源利用以及多无人机系统对有限 时频资源的分配。实际上，无人机的控制信号接收不仅受到通信信道的链路质量的影响，痛 死也很容易受到潜在干扰的影响。因此，在无人机通信系统中，为了实现提高通信容量且保 证通信质量，避免信道拥挤和相互干扰，对无人机时频资源进行合理分配是必不可少的。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的缺陷，提供一种基于块坐标下降的无人机频谱资源分 配方法。
本发明的技术方案如下：一种基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方法包括如下步骤：
步骤1：初始化无人机(无人机)数量M、系统最大功率上限pmax、无人机k与地面控制站(BS)之间的距离dk,BS，其中，M为正整数，且
Figure BDA0001520075880000011
确定系统授权频道数量N、基准频率
Figure BDA0001520075880000017
设定系统备选频道集合
Figure BDA0001520075880000012
其中，N为正整数，Δfi表示第i信道的载波频率与基准频率
Figure BDA0001520075880000013
的间隔；
确定无人机
Figure BDA0001520075880000014
的可用授权信道数量nk，令nk个可用信道频率表示为集合
Figure BDA0001520075880000015
同时
Figure BDA0001520075880000016
设定无人机k的功率为pk；
步骤2：利用基于功率谱探测的频谱感知技术进行信道扫描，得到不同信道频率所对应 的噪声值
Figure BDA0001520075880000021
以及不同信道间的邻道干扰系数
Figure BDA0001520075880000022
其中,
Figure BDA0001520075880000023
对应于
Figure BDA0001520075880000024
频点处的噪声功率， 设定
Figure BDA0001520075880000025
表示频率f1和频率f2之间的干扰系数；设定
Figure BDA0001520075880000026
步骤3：对于每个无人机k∈{1,...,M}，引入频谱资源分配向量
Figure BDA0001520075880000027
设定 矩阵
Figure BDA0001520075880000028
满足关系fk＝Akf，其中f＝[Δf1,...,ΔfN]T，
Figure BDA0001520075880000029
为只有第ji个元 素为1，其余元素为0的N维列向量，且令
Figure BDA00015200758800000210
j∈{1,...,N},i∈{1,...,nk}；设定
Figure BDA00015200758800000211
其中
Figure BDA00015200758800000212
k∈{1,...,M}；设定邻频干扰矩阵
Figure BDA00015200758800000213
满 足
Figure BDA00015200758800000214
即无人机k和无人机m所占用信道之间的邻频干扰系数为
Figure BDA00015200758800000215
令
Figure BDA00015200758800000216
将无人机通信系统的用频决策问题等价为仅关于{A,p}的max-min优化问题：
Figure BDA00015200758800000217
subject to
Figure BDA00015200758800000218
Figure BDA00015200758800000219
Figure BDA00015200758800000220
Figure BDA00015200758800000221
Figure BDA00015200758800000222
其中，
Figure BDA00015200758800000223
步骤4：初始化迭代次数t1＝0,最大迭代次数T1,max；设定初始可行解A(0),p(0)，其中，p为 功率分配向量,A为信道分配矩阵；
步骤5：固定
Figure BDA00015200758800000224
利用块坐标下降算法分布式求解关于变量A的子问题，更新得到
Figure BDA00015200758800000225
步骤6：固定
Figure BDA00015200758800000226
利用特征根分解方法求解关于变量p的子问题,更新得到
Figure BDA00015200758800000227
步骤7：判断是否满足t1≥T1,max；如果是，则输出
Figure BDA0001520075880000031
如果否，则更新迭代次 数t1＝t1+1，并重复步骤5-7；
步骤8：基于得到的功率分配向量p以及信道分配矩阵A，最终地面控制站实现对无人机 的功率分配以及信道分配，完成无人机通信系统的时频决策优化设计。
优选地，步骤5中利用块坐标下降算法分布式求解得到A，具体包括以下步骤：
5.1、初始化外层迭代次数t2＝0、最大的迭代次数T2,max；初始化A(0)，p；
5.2、初始化内层迭代次数k＝1、产生随机排列的1到M的整数序列
Figure BDA0001520075880000032
5.3、设定
Figure BDA0001520075880000033
5.4、固定p和
Figure BDA0001520075880000034
表示矩阵A除去第m列的其他所有列)，更新
Figure BDA0001520075880000035
其中
Figure BDA0001520075880000036
5.5、更新内层迭代次数k＝k+1，并重复步骤5.3-5.5直至满足条件k＝M；
5.6、更新外层迭代次数t2＝t2+1，并重复步骤5.2-5.6直至满足条件t2＝T2,max。
优选地，步骤6中利用特征根分解方法求解得到
Figure BDA0001520075880000037
具体包括以下步骤：
6.1、设定
Figure BDA0001520075880000038
6.2、定义z＝[p1,p2…pM,1]T，令
Figure BDA0001520075880000039
以及
Figure BDA00015200758800000310
其中
Figure BDA00015200758800000311
6.3、对C-1B进行特征根分解后模值最大的特征值所对应的特征根向量的所有元素符号相 同，该特征根的倒数即为对应目标函数的最大值，将所对应的特征根向量进行归一化，使得 最后一个元素为1，得到的前M个元素组成的向量p即为最优解。
本发明提供的技术方案具有如下有益效果：
所述基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方法构造频谱分配矩阵和邻道干扰矩阵引入 原问题，利用问题结构特性对原本复杂难解的max-min混合规划问题进行简化，从而大大降低 设计复杂度；
而且，还提出一种基于块坐标下降的低复杂度迭代算法来解决上述问题，最终设计出一 种基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方法，该方法可以在在提升各无人机接收到控制信 号的可靠性且保证系统最大消耗功率约束的前提下，实现有限频谱资源合理分配。
附图说明
图1为本发明基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方法所涉及的系统模型图；
图2为图1所示基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方法的具体流程图；
图3为图2所示基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方法中无人机可用备选信道集合 和无人机被分配信道的示意图；
图4为图2所示基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方法中无人机最小SINR值与迭 代次数的收敛关系示意图；
图5为图2所示基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方法中无人机传输功率分配图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发 明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用 于限定本发明。
除非上下文另有特定清楚的描述，本发明中的元件和组件，数量既可以单个的形式存在， 也可以多个的形式存在，本发明并不对此进行限定。本发明中的步骤虽然用标号进行了排列， 但并不用于限定步骤的先后次序，除非明确说明了步骤的次序或者某步骤的执行需要其他步 骤作为基础，否则步骤的相对次序是可以调整的。可以理解，本文中所使用的术语“和/或”涉 及且涵盖相关联的所列项目中的一者或一者以上的任何和所有可能的组合。
如图1所示，本发明考虑地面控制台或基站(Base station,BS)遥控多架无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)执行任务的场景。由于多种因素，如天线旁瓣增益，发射机和接收机滤 波器的非理想特性等会产生频谱泄露，遥控信道中相邻信道会造成互相干扰。这种由邻道干 扰带来的影响在UAV与BS距离远近相差较大时尤为严重。比如u1和u2分别为两架UAV，使 用邻近的频点接收BS发射的控制信号，它们与BS间的距离分别为
Figure BDA0001520075880000051
和
Figure BDA0001520075880000052
若
Figure BDA0001520075880000053
BS发送给u1的信号能量会泄露到u2的信道，造成对u2的干扰，甚至会阻塞u2的控制信号。因 此，在无人机用频决策时需要考虑邻道干扰带来的影响。 此外，在对抗环境中，电磁环境干扰也是无人机用频决策时需要考虑的因素。通过对电 磁环境的感知，准确获知当前的频谱质量。根据频谱感知结果，制定动态频谱决策策略，以 提升无人机遥控信道的可靠性。为此，本专利考虑邻道干扰和电磁环境干扰对无人机用频决 策时的影响，建立考虑上述干扰的无人机用频决策优化模型，并设计机制对频率资源和功率 资源进行合理分配，优化提升无人机系统性能。 为了方便描述，假设BS所处的位置为三维坐标的原点O，所有UAV的集合表示为
Figure BDA0001520075880000054
所有可用频道集合为
Figure BDA0001520075880000055
并设定f＝[Δf1,...,ΔfN]T，Δfi表示第i信 道的载波频率与基准频率
Figure BDA0001520075880000056
的间隔。假设每一个无人机k都有nk个可用频道
Figure BDA0001520075880000057
（nk个可用频道根据实际情况得到），此时令
Figure BDA0001520075880000058
通过设定
Figure BDA0001520075880000059
本发明有fk＝Akf，其中
Figure BDA00015200758800000510
为只有第 ji个元素为1，其余元素为0的N维列向量，
Figure BDA00015200758800000511
对于N个可用频道，设定
Figure BDA00015200758800000512
其中
Figure BDA00015200758800000513
对应于
Figure BDA00015200758800000514
频点处的噪声功率，
Figure BDA00015200758800000515
当可用时隙资源为单 时隙时，则可频谱资源块（resource blocks,RBs）的数目为N。UAV需要周期性地向BS发射 遥测信号，因此BS可以获知UAV的三维坐标，飞行状态以及链路状态信息。BS与UAV的 通信可在不同的信道间切换，将BS对UAVuk的控制信号的功率记为pk。
UAV与地面BS的信号链路主要由直射路径（Line of Sight，LoS）和非直射路径 （None Line of Sight，NLoS）组成，多径等因素造成的小尺度衰弱相对较小。受UAV飞行高 度、地面环 境的影响，空地链路以一定的概率出现LoS路径和NLoS路径，UAV k与BS通信链 路为 LoS路径的概率为
Figure BDA00015200758800000516
上式中， C和B均是与环境有关的参数，θk表示第k个UAV与地面BS之间的俯仰角， 给定UAV k的三维 空间坐标(xk，yk，hk)，则有
Figure BDA0001520075880000061
由(1)可知，LoS路径出现的概率随着θk的增大而变大，而NLoS路径出现的概率为
Figure BDA0001520075880000062
根据自由空间(free space,FS)传播模型，当UAV与BS之间的链路为LoS路径时，信号传播损耗可建模为
Figure BDA0001520075880000063
其中F表示基准频率，
Figure BDA0001520075880000064
表示UAV k所占用信道的载波频率与F的间隔。此外，dk,BS表示在UAV k与BS之间的距离,ηLoS表示LoS路径下额外的损耗。而UAV k与 BS之间的链路为NLoS路径时信号传播损耗为
Figure BDA0001520075880000065
综上，可以推倒得到，UAV k与BS之间的信道增益可表示为
gk，BS(dk，BS，fk)＝Ck(F+fk)-2, (4)
其中，
Figure BDA0001520075880000066
此外，由于发射机和接收机的非理想特性，信号会在邻近频点上产生频谱泄漏。假设UAV 型号相同，不同UAV发射和接收信号滤波器特性相似。任意两个UAV u1和u2(对应遥控信 道频点为f1和f2)的遥控信道之间会收到频谱泄漏的影响。定义邻频干扰系数来衡量频谱泄 漏效应，即：对于f1和f2，存在映射
Figure BDA0001520075880000067
其中
Figure BDA0001520075880000068
表示邻频干扰系数，满足以下 特性
Figure BDA0001520075880000069
上式中，当|f1-f2|＝0时，为同频干扰；当|f1-f2|→∞表示频点之间间隔很远，频谱泄漏 效应非常微弱。注意这些邻道干扰系数可根据实际测量得到。
不失一般性，考虑频率资源紧张的情况，即仅仅通过频率分配无法满足所有UAV与BS 的通信需求。但是，为了使得所有UAV都能够接收到控制信号，可用频率资源块的数目应该 不得少于UAV的数目。根据上述要求，UAV数目、频谱资源块数目需满足如下条件：
M≤N (7)
对于上行链路，考虑将每个UAV接收到BS发射控制信号的SINR强度作为衡量指标，对于UAV k，其接收到BS发射的控制信号的SINR可表示为：
Figure BDA0001520075880000071
其中，
Figure BDA0001520075880000072
表示邻道干扰的方差；
Figure BDA0001520075880000073
表示UAV uk的接收机处电磁环境 干扰和噪声的方差。
为了尽可能提升各路控制信号的可靠性，应该使得所有UAV接收到控制信号的SINR值 尽可能地大。因此，研究中采取max-min公平性指标，将无人机用频决策问题建模成如下优 化问题：
Figure BDA0001520075880000074
subject to:
Figure BDA0001520075880000075
Figure BDA0001520075880000076
Figure BDA0001520075880000077
Figure BDA0001520075880000078
Figure BDA0001520075880000079
其中，(C1.4)表示BS向UAV发射控制信号的最大功率限制。
此时，对每个UAVk，引入频谱资源块分配向量
Figure BDA00015200758800000710
表示UAVk 占用其自有信道集中的第i信道，
Figure BDA00015200758800000711
表示不占用。当ak为全零向量含义为UAV k不占用当 前时隙下的任何信道。根据前文设定fk＝Akf，其中
Figure BDA0001520075880000081
本发明令
Figure BDA0001520075880000082
Figure BDA0001520075880000083
设定集合
Figure BDA0001520075880000084
那么UAV k在j时隙占用的信道频率可表示为
Figure BDA0001520075880000085
假设邻频干扰系数都存储在对称矩阵W中，则有
Figure BDA0001520075880000086
相 应地UAV k和UAV m所占用信道之间的邻频干扰系数可表示为
Figure BDA0001520075880000087
本发明希望对约束(C2.2)进行解耦，即在不引入耦合约束的前提下同时满足不同无人机 只能够占用不同时频资源块的约束条件。为了达到这个目的，本发明重置矩阵W的对角元 素为较大的数值，以保证不同UAV选择了相同的时频资源块时即ak＝am时(ak)TWam的值会非 常大，从而降低SINR值。根据上述定义，可将其等价地简化为如下问题：
Figure BDA0001520075880000088
subject to
Figure BDA0001520075880000089
Figure BDA00015200758800000810
Figure BDA00015200758800000811
Figure BDA00015200758800000812
Figure BDA00015200758800000813
其中，
Figure BDA00015200758800000814
上述问题的约束中，变量
Figure BDA00015200758800000815
与p的约束是完全独立的，可以利用块坐标下降(BlockCoordinate Descent,BCD)方法进行独立优化。图3给出了上述方法的流程图。
根据流程图3，一种基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方法，包括以下步骤：
步骤1：初始化无人机(UAV)数量M、系统最大功率上限pmax、无人机
Figure BDA00015200758800000816
与地面控制站(BS)之间的距离dk,BS，LoS路径损耗系数ηLoS，NLoS路径损耗系数ηNLoS；同 时确定系统授权频道数量N、基准频率
Figure BDA00015200758800000817
设定可用备选频道频率集合
Figure BDA00015200758800000818
其中Δfi表示第i信道的载波频率与基准频率
Figure BDA0001520075880000091
的间隔；确定无人机
Figure BDA0001520075880000092
的可用授 权信道数量nk，令nk个可用信道频率表示为集合
Figure BDA0001520075880000093
同时
Figure BDA0001520075880000094
设定无人机k的功率为pk；
步骤2：利用基于功率谱探测的频谱感知技术进行信道扫描，得到不同信道频率所对应 的噪声值
Figure BDA0001520075880000095
以及不同信道间的邻道干扰系数
Figure BDA0001520075880000096
其中
Figure BDA0001520075880000097
对应于
Figure BDA0001520075880000098
频点处的噪声功率， 设定
Figure BDA0001520075880000099
表示频率f1和频率f2之间的干扰系数；设定
Figure BDA00015200758800000910
步骤3：对于每个无人机k∈{1,...,M}，引入频谱资源分配向量
Figure BDA00015200758800000911
设定 矩阵
Figure BDA00015200758800000912
满足关系fk＝Akf，其中f＝[Δf1,...,ΔfN]T，
Figure BDA00015200758800000913
为只有第ji个元 素为1，其余元素为0的N维列向量，且令
Figure BDA00015200758800000914
j∈{1,...,N},i∈{1,...,nk}；设定
Figure BDA00015200758800000915
其中
Figure BDA00015200758800000916
设定邻频干扰矩阵
Figure BDA00015200758800000917
满足
Figure BDA00015200758800000918
即无人机k和无人机m所占用信道之间的邻频干扰系数为
Figure BDA00015200758800000919
令
Figure BDA00015200758800000920
p＝[p1,p2…pM]T，将无人机通信系统的用频决策问题等价为仅关于{A,p}的 max-min优化问题：
Figure BDA00015200758800000921
subject to
Figure BDA00015200758800000922
Figure BDA00015200758800000923
Figure BDA00015200758800000924
Figure BDA00015200758800000925
Figure BDA00015200758800000926
其中，
Figure BDA00015200758800000927
步骤4：初始化迭代次数t1＝0,最大迭代次数T1,max；设定初始可行解A(0),p(0)；
步骤5：固定
Figure BDA0001520075880000101
利用块坐标下降算法分布式求解关于变量A的子问题，更新得到
Figure BDA0001520075880000102
步骤6：固定
Figure BDA0001520075880000103
利用特征根分解方法求解关于变量p的子问题,更新得到
Figure BDA0001520075880000104
步骤7：判断是否满足t1≥T1,max t1＝0；若满足，则输出
Figure BDA0001520075880000105
否则更新迭代次数 t1＝t1+1，并重复步骤5-7；
步骤8：根据得到的功率分配向量p以及信道分配矩阵A，地面控制站实现对无人机的功 率分配以及信道分配，完成最终无人机通信系统的用频决策优化设计。
进一步地，所述步骤5中利用块坐标下降算法分布式求解得到A，具体包括以下步骤：
(5.1)初始化外层迭代次数t2＝0、最大的迭代次数T2,max；初始化A(0)，p；
(5.2)初始化内层迭代次数k＝1、产生随机排列的1到M的整数序列
Figure BDA0001520075880000106
(5.3)设定
Figure BDA0001520075880000107
(5.4)固定p和
Figure BDA0001520075880000108
表示矩阵A除去第m列的其他所有列)，更新
Figure BDA0001520075880000109
其中
Figure BDA00015200758800001010
(5.5)更新内层迭代次数k＝k+1，并重复步骤4.3-4.5直至满足条件k＝M；
(5.6)更新外层迭代次数t2＝t2+1，并重复步骤4.2-4.6直至满足条件t2＝T2,max；
进一步地，所述步骤6中利用特征根分解方法求解得到
Figure BDA00015200758800001011
具体包括以下步骤：
(6.1)设定
Figure BDA00015200758800001012
(6.2)定义z＝[p1,p2…pM,1]T，令
Figure BDA00015200758800001013
以及
Figure BDA00015200758800001014
其中
Figure BDA00015200758800001015
(6.3)对C-1B进行特征根分解后模值最大的特征值所对应的特征根向量的所有元素符号 相同，该特征根的倒数即为对应目标函数的最大值，将所对应的特征根向量进行归一化，使 得最后一个元素为1，得到的前M个元素组成的向量p即为最优解。
图4-5是本发明通过Matlab对所设计方案的仿真验证。参数具体设置为：无人机数量 M＝4，系统授权信道数量N＝8；系统消耗功率上限Pmax＝30dBm；基带载波频率
Figure BDA0001520075880000111
信道频率间隔Δfi＝i×5MHz，
Figure BDA0001520075880000112
且设定信道
Figure BDA0001520075880000113
对应的电磁干扰为i×10-9dB， LoS路径损耗系数ηLoS＝3dB，NLoS路径损耗系数ηNLoS＝23dB；环境参数B＝0.136,C＝11.95.
图3展示了本实施例中无人机可用备选信道集合和无人机被分配信道，其中图3左阴影部 分为本实施例各无人机的可用备选信道集合，图3右为无人机被分配信道情况，
图4展示了应用了本发明方法后，无人机最小SINR值与迭代次数的收敛关系图。本发明方 法所提出的基于块坐标下降算法可以在非常少的迭代更新后，总是单调地收敛到稳定值，这 意味着本发明方法可实现快速收敛。图5是本发明实施例的无人机传输功率分配图。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离 本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一 点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求 而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括 在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一 个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明 书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解 的其他实施方式。

Claims (2)

1.一种基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：初始化无人机数量M、系统最大功率上限pmax、无人机k与地面控制站BS之间的距离dk,BS，其中，M为正整数，且
Figure FDA0003254298130000011
确定系统授权频道数量N、基准频率
Figure FDA0003254298130000012
设定系统备选频道集合
Figure FDA0003254298130000013
其中，N为正整数，Δfi表示第i信道的载波频率与基准频率
Figure FDA0003254298130000014
的间隔；
确定无人机
Figure FDA0003254298130000015
的可用授权信道数量nk，令nk个可用信道频率表示为集合
Figure FDA0003254298130000016
同时
Figure FDA0003254298130000017
设定无人机k的功率为pk；
步骤2：利用基于功率谱探测的频谱感知技术进行信道扫描，得到不同信道频率所对应的噪声值
Figure FDA0003254298130000018
以及不同信道间的邻道干扰系数
Figure FDA0003254298130000019
其中,
Figure FDA00032542981300000110
对应于
Figure FDA00032542981300000111
频点处的噪声功率，设定
Figure FDA00032542981300000112
表示频率f1和频率f2之间的干扰系数；设定
Figure FDA00032542981300000113
步骤3：对于每个无人机k∈{1,...,M}，引入频谱资源分配向量
Figure FDA00032542981300000114
设定矩阵
Figure FDA00032542981300000115
满足关系fk＝Akf，其中f＝[Δf1,...,ΔfN]T，
Figure FDA00032542981300000116
Figure FDA00032542981300000117
为只有第ji个元素为1，其余元素为0的N维列向量，且令
Figure FDA00032542981300000118
设定
Figure FDA00032542981300000119
其中
Figure FDA00032542981300000120
设定邻频干扰矩阵
Figure FDA00032542981300000121
满足
Figure FDA00032542981300000122
即无人机k和无人机m所占用信道之间的邻频干扰系数为
Figure FDA00032542981300000123
令
Figure FDA00032542981300000124
p＝[p1,p2…pM]T，将无人机通信系统的用频决策问题等价为仅关于{A,p}的max-min优化问题：
Figure FDA00032542981300000125
其中，
Figure FDA0003254298130000021
ηLoS为LoS路径损耗系数，ηNLoS为NLoS路径损耗系数；
步骤4：初始化迭代次数t1＝0,最大迭代次数T1,max；设定初始可行解A(0),p(0)，其中，p为功率分配向量,A为信道分配矩阵；
步骤5：固定
Figure FDA0003254298130000022
利用块坐标下降算法分布式求解关于变量A的子问题，更新得到
Figure FDA0003254298130000023
步骤6：固定
Figure FDA0003254298130000024
利用特征根分解方法求解关于变量p的子问题,更新得到
Figure FDA0003254298130000025
步骤7：判断是否满足t1≥T1,max；如果是，则输出
Figure FDA0003254298130000026
如果否，则更新迭代次数t1＝t1+1，并重复步骤5-7；
步骤8：基于得到的功率分配向量p以及信道分配矩阵A，最终地面控制站实现对无人机的功率分配以及信道分配，完成无人机通信系统的时频决策优化设计；步骤5中利用块坐标下降算法分布式求解得到A，具体包括以下步骤：
5.1、初始化外层迭代次数t2＝0、最大的迭代次数T2,max；初始化A(0)，p；
5.2、初始化内层迭代次数k＝1、产生随机排列的1到M的整数序列
Figure FDA0003254298130000027
5.3、设定
Figure FDA0003254298130000028
5.4、固定p和
Figure FDA0003254298130000029
其中，
Figure FDA00032542981300000210
表示矩阵A除去第m列的其他所有列，更新
Figure FDA00032542981300000211
其中
Figure FDA00032542981300000212
5.5、更新内层迭代次数k＝k+1，并重复步骤5.3-5.5直至满足条件k＝M；
5.6、更新外层迭代次数t2＝t2+1，并重复步骤5.2-5.6直至满足条件t2＝T2,max。
2.根据权利要求1所述的一种基于块坐标下降的无人机频谱资源分配方法，其特征在于，步骤6中利用特征根分解方法求解得到
Figure FDA00032542981300000215
具体包括以下步骤：
6.1、设定
Figure FDA00032542981300000213
6.2、定义z＝p1,p2...pM,1T，令
Figure FDA00032542981300000214
以及
Figure FDA0003254298130000031
其中
Figure FDA0003254298130000032
6.3、对C-1B进行特征根分解后模值最大的特征值所对应的特征根向量的所有元素符号相同，该特征根的倒数即为对应目标函数的最大值，将所对应的特征根向量进行归一化，使得最后一个元素为1，得到的前M个元素组成的向量p即为最优解。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108810849B (zh) * 2018-06-19 2021-03-26 广东工业大学 一种无人机计算任务的迁移方法、装置及无人机
CN109186611B (zh) * 2018-10-31 2020-09-15 南京航空航天大学 无人机飞行路径分配方法及装置
CN109756910B (zh) * 2019-01-02 2020-07-14 河海大学 基于改进天牛须搜索算法的无人机网络资源分配方法
CN109905920B (zh) * 2019-03-28 2021-03-09 南京航空航天大学 一种多无人机ofdm系统的载波与功率资源分配方法
CN111431644B (zh) * 2020-03-24 2022-06-10 南京航空航天大学 面向频谱认知的无人机路径自主规划装置及方法
CN111669758B (zh) * 2020-05-18 2022-10-21 清华大学 一种卫星无人机融合网络资源分配方法及装置
CN111884740B (zh) * 2020-06-08 2022-04-29 江苏方天电力技术有限公司 基于频谱认知的无人机信道优化分配方法和系统
CN115175089B (zh) * 2022-06-07 2024-04-19 同济大学 一种基于均匀圆阵的无人机协同目标感知网络部署方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106464342A (zh) * 2014-02-17 2017-02-22 优必奇奥姆有限责任公司 经由无人机/uav平台的宽带接入系统
CN107018514A (zh) * 2011-06-29 2017-08-04 Gogo有限责任公司 基于飞行器的空对地通信系统与现有对地静止卫星服务之间的频谱共享
CN107132854A (zh) * 2017-04-28 2017-09-05 深圳市三合信义科技发展有限公司 一种无人机、基于白频谱的无人机操控方法和系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9712228B2 (en) * 2014-11-06 2017-07-18 Ubiqomm Llc Beam forming and pointing in a network of unmanned aerial vehicles (UAVs) for broadband access
US10084531B2 (en) * 2015-08-31 2018-09-25 The Boeing Company System and method for allocating resources within a communication network

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107018514A (zh) * 2011-06-29 2017-08-04 Gogo有限责任公司 基于飞行器的空对地通信系统与现有对地静止卫星服务之间的频谱共享
CN106464342A (zh) * 2014-02-17 2017-02-22 优必奇奥姆有限责任公司 经由无人机/uav平台的宽带接入系统
CN107132854A (zh) * 2017-04-28 2017-09-05 深圳市三合信义科技发展有限公司 一种无人机、基于白频谱的无人机操控方法和系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Performance evaluation of the dynamic trajectory design for an unmanned aerial base station in a single frequency network;Margot Deruyck等;《 2017 IEEE 28th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC)》;20171013;全文 *
The frequency sharing of Unmanned Aircraft Systems and Fixed Service at 12.2– 12.5 GHz to support BLOS requirement;Naufan Raharya等;《2015 IEEE Asia Pacific Conference on Wireless and Mobile (APWiMob)》;20150829;全文 *
基于CAN总线的小型飞行控制系统硬件设计与实现;米毅;《中国优秀硕士学位论文全文数据库》;20111215;全文 *

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