CN110083175B - 无人机编队网络协同调度方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种无人机编队网络协同调度方法及装置，该方法包括：选取任一无人机和对应用户组构成子系统，获取任意初始调度方案；选取另一无人机和对应用户组加入所述子系统，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案，并重复上述加入一个无人机和对应用户组，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案的过程，直至所有无人机加入完毕；将所有无人机加入后，获得的调度方案作为无人机编队系统的调度方案，以供实施无人机编队的调度。该方法与全遍历找最优匹配的方法相比，在通信质量保证的情况下，能够降低指数级的计算复杂度，节约大量计算时间。

Description

无人机编队网络协同调度方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种无人机编队网络协同调度方法及装置。

背景技术

与现阶段的陆地蜂窝移动通信网络相比，无论是从服务质量还是服务范围来看，海域网络发展明显滞后。与此同时，宽带海域通信的需求却不断增长。因此，亟需发展海域通信覆盖的新方法，实现海域通信的稳定性、高速性，以及对环境和用户的适应性。

现有的海域通信手段包括，54海里内的岸基近海覆盖以及200海里外的卫星远洋覆盖。岸基近海覆盖的难题，主要在于覆盖范围有限——基站海上建设成本高，难度大；岸边基站的通信覆盖范围，相对于广阔的海域实在有限，不足以覆盖近海外的用户。而卫星远洋覆盖，技术成本高，且存在卫星轨位紧张、资源有限等限制，同时对与船舶的所搭载的天线要求高，无法低成本推广，适应广大海域用户。另外数据显示，我国近海50-200海里内的船舶呈现时空稀疏分布。通过借鉴陆地通信的一些技术手段，我们可以发现，无人机通信覆盖推广至海域，具有实现价值以及可行性。从自然因素考虑，我们可以选用中远程固定翼无人机，抗风能力能够保证飞机的远途飞行；从载荷能力上来说，高载荷的无人机，能够搭载强穿透雷达设备；通讯设备方面，天线定向传输，相控阵天线等手段利于海域通信也比较成熟。

由于单无人机的通信功率和覆盖范围受限，海域无人机编队覆盖方法，即多个无人机协同对用户进行通信资源的调度，是一个很好的解决方案。多无人机编队通信覆盖手段可以衔接岸基通信和卫星通信，为特定海域的用户提供通信覆盖服务，但其中的多用户协同调度仍是开放性难题，亟待解决。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种无人机编队网络协同调度方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种无人机编队网络协同调度方法，包括：选取任一无人机和对应用户组构成子系统，获取任意初始调度方案；选取另一无人机和对应用户组加入所述子系统，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR(信号与干扰加噪声比)最大化的调度方案，并重复上述加入一个无人机和对应用户组，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案的过程，直至所有无人机加入完毕；将所有无人机加入后，获得的调度方案作为无人机编队系统的调度方案，以供实施无人机编队的调度。

第二方面，本发明实施例提供一种无人机编队网络协同调度装置，包括：第一获取模块，选取任一无人机和对应用户组构成子系统，获取任意初始调度方案；第二获取模块，选取另一无人机和对应用户组加入所述子系统，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案，并重复上述加入一个无人机和对应用户组，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案的过程，直至所有无人机加入完毕；处理模块，用于将所有无人机加入后，获得的调度方案作为无人机编队系统的调度方案，以供实施无人机编队的调度。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现本发明第一方面无人机编队网络协同调度方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明第一方面无人机编队网络协同调度方法的步骤。

本发明实施例提供的无人机编队网络协同调度方法及装置，通过重复上述加入一个无人机和对应用户组，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案的过程，直至所有无人机加入完毕。与全遍历找最优匹配的方法相比，在通信质量保证的情况下，能够降低指数级的计算复杂度，节约大量计算时间。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的无人机编队网络协同调度方法流程图；

图2为本发明实施例提供的无人机编队网络协同调度方法效果图；

图3为本发明实施例提供的无人机编队网络协同调度装置结构图；

图4为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的无人机编队网络协同调度方法流程图，如图1所示，本发明实施例提供一种无人机编队网络协同调度方法，包括：

101，选取任一无人机和对应用户组构成子系统，获取任意初始调度方案。

在101步骤前，无人机编队由N个无人机组成，预先根据位置关系把待服务的用户分为N组(临近用户分为一组)，对于每一无人机，有其对应的一个用户组，本发明实施例中每一用户组内有L个用户。服务过程中，每个无人机悬停L次，实现每个无人机对其用户组的轮询服务，从而实现N个无人机对N×L个用户的服务。

在101中，可以随机选取一个无人机和其对应的用户组，作为初始的子系统，记为第一子系统，对应的无人机记为1号无人机。由于不存在其它无人机的信道干扰，从而调度方案可以任意设置，即第一系统中的1号无人机悬停服务L个用户的顺序可以任意设置。对于调度方案的矩阵表示形式π_knl有：

第n个无人机第l次悬停时，其正在服务的用户组中的第k个用户，正在被此无人机所调度服务，则记π_knl＝1，否则记π_knl＝0。π_knl满足的条件如下：

对于只有1号无人机和L个用户的对应用户组构成的第一子系统，n＝1，且有：

π_knl＝1,k＝l

π_knl＝0,k1l

k＝1,2,...,L,l＝1,2,...,L。

102、选取另一无人机和对应用户组加入子系统，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案，并重复上述加入一个无人机和对应用户组，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案的过程，直至所有无人机加入完毕。

在102中，第一子系统的调度方案是已确定的，从第一子系统的基础上再加入一个无人机和该无人机服务时所对应的用户组，构成的新的子系统记为第二子系统，加入的无人机记为2号无人机。对于第二子系统而言，此时1号无人机的调度方案是在101中已经确定的，2号无人机的调度方案是待确定的。对于2号无人机，调度方案数量与对应用户的数量L有关，如用户L为4，则2号无人机有24种可能的调度方案，也就是第二子系统有24种可能的调度方案。

对于第二子系统，从这些可能的调度方案中选取一个。选择的方案需满足，采用该调度方案后，第二子系统中所有用户最小的SINR相对其它方案是最大的。对于第二子系统，所有用户最小的SINR是指在一个调度方案中，所有用户与其对应服务的无人机之间SINR的最小情况。

对于剩余的N-2个无人机和其对应用户组，采用和2号无人机相同的处理方式。在子系统1，……n-1的基础上加入第n号无人机和该无人机对应的用户组L个用户，构成第n子系统。由于在第n-1个子系统中，1～n-1号无人机的调度方案都已确定了，对于第n个子系统，只需确定n号无人机的调度方案，以使得第n子系统中所有用户最小SINR最大化。重复上述过程，直至所有无人机加入系统。

103，将所有无人机加入后，获得的调度方案作为无人机编队系统的调度方案，以供实施无人机编队的调度

在103中，第N号无人机加入后，构成第N子系统，并确定了第N子系统，也就是所有无人机编队构成的系统的调度方案。将获得的调度方案作为无人机编队系统的调度方案，以实施无人机编队网络的调度。

本发明实施例提供的无人机编队网络协同调度方法，通过重复上述加入一个无人机和对应用户组，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案的过程，直至所有无人机加入完毕。与全遍历找最优匹配的方法相比，在通信质量保证的情况下，能够降低指数级的计算复杂度，节约大量计算时间。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，本发明实施例中所有无人机同时飞行或同时悬停服务用户。为了避免多个无人机之间的动态干扰，本发明实施例中多个无人机协同动作，即同时飞行或同时悬停服务，以下实施例以所有无人机同时飞行或同时悬停服务用户为例进行说明。通过使所有无人机同时飞行或同时悬停服务用户，从而提升同信质量。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案，包括：获取第二系统中所有用户SINR的最大值以及最小值，根据所述最大值和所述最小值，获得一个区间；采用二分法计算所获得区间的中间值tm，遍历第二系统中所有的调度方案，以获得一个调度方案，使得第二系统所有用户的最小SINR大于或等于tm对应的SINR；若能够获得，则将所获得区间的最小值更新为tm对应的值，得到新的区间，若不能获得，则将所获得区间的最大值更新为tm对应的值，得到新的区间；重复上述采用二分法计算所获得区间的中间值tm，遍历第二系统中所有的调度方案，并相应更新区间的过程，直至更新得到的区间范围小于预设阈值，将最后一次更新区间时，得到的调度方案作为系统调度方案。

具体地，先分别获取第二系统中所有用户SINR中存在的最大值以及最小值。根据最大值和最小值得到一个判断区间，如区间最小值为上述最小SINR对应的L⁰,区间最大值为上述最大SINR对应的U⁰。采用二分法获得区间的中间值tm，然后遍历第二系统中的所有调度方案，并判断是否存在一种情况，能够使得第二系统中所有用户的最小SINR大于tm值对应的SINR。对于满足的情况，则对上述判断区间进行更新，将区间的最大值替换为tm对应的值，得到新的区间(L¹,U¹)；若所有方案均不满足上述情况，也对上述区间进行更新，但将区间的最小值替换为tm对应的值，得到新的区间(L¹,U¹)，。重复对新得到的区间进行上述采用二分法计算tm，遍历系统中所有调度方案，并更新区间的过程，直至第j次更新得到的(L^j,U^j)。若U^j-L^j小于预设阈值,则循环结束,将此时得到的调度方案作为系统的调度方案。预设阈值根据需求设置，如设置为L^j/10。

本发明实施例提供的无人机编队网络协同调度方法，与全遍历找最优匹配的方法相比，在通信质量保证的情况下，进一步降低指数级的计算复杂度。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，获取第二系统中所有用户SINR的最大值以及最小值之前，还包括：根据系统的电磁地图、每一无人机对每一用户的发射功率、系统调度矩阵以及每一用户产生的高斯白噪声，获取无人机编队每一次悬停服务时，每一无人机的发射SINR；其中，电磁地图为所有无人机与所有用户在所有悬停次数时的大尺度信道状态信息，调度矩阵为调度方案的矩阵表示形式。

具体地，无人机每一次悬停服务时，每一无人机的发送SINR与无人机和用户在悬停服务时的大尺度信道状态信息有关，以及无人机对用户的发送功率、每个用户产生的白噪声有关。

第n个无人机，第l次悬停时，正在服务用户组中的第k个用户，此时每个用户端产生的高斯白噪声为σ_knl，无人机针对于服务用户组中的每一个用户，动态调整发射功率，记为p_kn。电磁地图记录用户与无人机间的信道状态信息，其中小尺度信道状态信息变化快，难以提前预测；大尺度信道状态信息，基于无人机和用户的位置信息即可预测，记第m个无人机，和第n个无人机第l次悬停时正在服务的用户组中第k个用户之间的大尺度信道衰落为g_m,knl。结合上述调度矩阵，在第l次悬停时第n个无人机的平均发射SINR如下：

根据上述关系式可获得第二系统中所有用户SINR的最大值以及最小值，以及其它无人机加入后形成的第n系统的所有用户SINR的最大值以及最小值。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，获取无人机编队每一次悬停服务时，每一无人机的平均发射SINR之前，还包括：根据所有无人机和所有用户的位置信息，获取每一无人机，每次悬停时，正在服务的用户组中的用户与其它所有无人机之间的大尺度信道衰落，构建电磁地图。

电磁地图记录用户与无人机间的信道状态信息，在算法应用前，预先计算所有无人机与所有用户在所有悬停次数时的大尺度信道状态信息，构成整个系统电磁地图，基于无人机和用户的位置信息即可预测。例如系统的载波频率为2GHz，无人机飞行高度H＝150m，噪声功率为-107dBm，获取第m个无人机，和第n个无人机第l次悬停时正在服务的用户组中第k个用户之间的大尺度信道衰落g_m,knl如下：

其中：

A＝η_LOS-η_NLOS,

d_m,knl为第m个无人机，和第n个无人机第l次悬停时正在服务的用户组中第k个用户之间的距离，θ_m,knl为其之间的垂直方向上偏移的角度。

在具体实施过程中，可设置如下参数：

η_LOS＝0.1,η_NLOS＝21,a＝5.0188,b＝0.3511,f＝2GHz,c＝3·10⁸m/s。

本发明实施例提供的无人机编队网络协同调度方法，通过预先根据所有无人机和所有用户的位置信息，获取每一无人机，每次悬停时，正在服务的用户组中的用户与其它所有无人机之间的大尺度信道衰落，构建电磁地图，而无需获取完全信道状态信息，从而进一步降低计算复杂度。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，构建电磁地图之后，还包括：将电磁地图进行存储，储存包括，存储于无人机端或存储于用户端。提前计算并存储所有无人机与所有用户在所有悬停次数时的大尺度信道状态信息，构成整个系统电磁地图。电磁地图可存储于用户端，也可以存储于无人机端，也可以两端同时存储。通过将电磁地图进行存储，而无需在使用时获取，有利于提高计算速度。

基于上述实施例的内容，举例如下：

1)预先获得并存储的电磁地图g_m,knl，将每个无人机和其服务的用户组看成一个系统，进行1～N的编号，记为系统n(n＝1,...,N)；

对于每个用户组中的用户，进行1～L的编号，记为用户k(k＝1,...,L)。

2)对于系统1(n＝1)，由于不存在别的系统的动态干扰，所以π_knl，n＝1不需优化得到。直接令n＝1时，得到π_knl如下：

π_knl＝1,k＝l

π_knl＝0,k≠l

k＝1,2,...,L,l＝1,2,...,L

3)在系统1的基础上，加入系统2，构成新的子系统A，此时n＝2。固定系统1的π_knl，优化子系统A，获得系统2的π_knl，方法如下：

a)初始化U⁰＝v_max,L⁰＝v_min，其中；

U⁰＝v_max,L⁰＝v_min，分别为第二系统中所有用户SINR中存在的最大值的倒数以及最小值的倒数；在本发明实施中，将获取的第二系统中所有用户

SINR中存在的最大值的倒数以及最小值的倒数，作为初始的判断区间。

b)开始循环，循环次数记为j(j＝1,2,...)，通过二分法找到调度矩阵：

计算

记正在优化的系统编号为U,U＝n。根据π_knl需要满足的条件，对π_kUl的所有可能，共L²种情况进行列举尝试并判断是否存在一种情况满足如下条件：

当n＝1,...,U-1时：

当n＝U：

若上述条件满足，U^j＝t_m,L^j＝L^j-1；若上述条件不满足，L^j＝t_m,U^j＝U^j-1。

保留当前π_kUl。

若U^j-L^j<e^j，循环结束，当前的π_kUl即为系统U的π_knl；否则回到步骤b中通过二分法找到调度矩阵。

4)类似于3)，在系统1,…,n-1的基础上，加入系统n，构成新的子系统A，记此时需要优化的系统编号为U,U＝n。固定已经优化的系统1,…,n-1，优化子系统A，利用同3)中a)、b)一样的方法获得系统n的π_knl。对于第n个系统，获得的π_knl即为整个系统的调度方案对应的调度矩阵。

在上述例子中，通过构建海域宽带通信应用场景，利用无人机、用户的空间位置，获取大尺度状态信息所构建的电磁地图，并基于此，利用本发明实施例的调度算法，最大化用户中最低的SINR，化简数学问题并求解，从而完成用户-资源的时空匹配。

图2为本发明实施例提供的无人机编队网络协同调度方法效果图，如图2所示，本实施例方法与已有方法(穷举法、随机法)的性能比较说明如下：在仿真条件下，本实例对系统无人机发射功率期望从-10dBm到15dBm区间进行仿真，得到各个功率下的SINR最小值作为本方案所要评估的性能，并将本方案的性能，与通过穷举法遍历得到最优解(SINR最小值的最大理论值)，和随机调度方案的性能结果进行比较。图2中202为穷举法遍历得到的最优结果，201为单独使用本发明实施例提出的调度算法所得到的结果，203为随机调度方法所得到的结果。

由仿真结果可以看出，根据本发明实施例的方案，无人机-用户资源调度方案在各个发射功率下，都有和最优解近似的性能；相比较随机调度方案，也有着明显的性能提升。同时，仿真中发现，在对于高发射功率条件下，本发明实施例所得到的调度方案具有普适性，即应用于低发射功率情况，性能依旧优秀，接近最优解。

图3为本发明实施例提供的无人机编队网络协同调度装置结构图，如图3所示，该无人机编队网络协同调度装置包括：第一获取模块301、第二模获取模块302以及处理模块303。其中，第一获取模块301用于选取任一无人机和对应用户组构成子系统，获取任意初始调度方案；第二获取模块302用于选取另一无人机和对应用户组加入子系统，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案，并重复上述加入一个无人机和对应用户组，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案的过程，直至所有无人机加入完毕；处理模块303用于将所有无人机加入后，获得的调度方案作为无人机编队系统的调度方案，以供实施无人机编队的调度。

第一获取模块301随机选取一个无人机和其对应的用户组，作为初始的子系统，记为第一子系统，对应的无人机记为1号无人机。由于不存在其它无人机的信道干扰，从而调度方案可以任意设置，即第一系统中的1号无人机悬停服务L个用户的顺序可以任意设置。

第一子系统的调度方案是已确定的，第二获取模块302从第一子系统的基础上再加入一个无人机和该无人机服务时所对应的用户组，构成新的第二子系统，加入的无人机记为2号无人机。对于第二子系统而言，此时1号无人机的调度方案是通过第一获取模块301已经确定的，2号无人机的调度方案是待确定的。

对于第二子系统，第二获取模块302从可能的调度方案中选取一个。选择的方案需满足，采用该调度方案后，第二子系统中所有用户最小的SINR相对其它方案是最大的。对于第二子系统，所有用户最小的SINR是指在一个调度方案中，所有用户与其对应服务的无人机之间SINR的最小情况。

第二获取模块302对于剩余的N-2个无人机和其对应用户组，采用和2号无人机相同的处理方式。在子系统1，……n-1的基础上加入第n号无人机和该无人机对应的用户组L个用户，构成第n子系统。由于在第n-1个子系统中，1～n-1号无人机的调度方案都已确定了，对于第n个子系统，只需确定n号无人机的调度方案，以使得第n子系统中所有用户最小SINR最大化。重复上述过程，直至所有无人机加入系统。

第二获取模块302中第N号无人机加入后，构成第N子系统，并确定了第N子系统，也就是所有无人机编队构成的系统的调度方案。处理模块303将获得的调度方案作为无人机编队系统的调度方案，以实施无人机编队网络的调度。

本发明实施例提供的装置实施例是为了实现上述各方法实施例的，具体流程和详细内容请参照上述方法实施例，此处不再赘述。

本发明实施例提供的无人机编队网络协同调度装置，通过获取模块重复上述加入一个无人机和对应用户组，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案的过程，直至所有无人机加入完毕。与全遍历找最优匹配的方法相比，在通信质量保证的情况下，能够降低指数级的计算复杂度，节约大量计算时间。

图4为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图，如图4所示，该服务器可以包括：处理器(processor)401、通信接口(Communications Interface)402、存储器(memory)403和总线404，其中，处理器401，通信接口402，存储器403通过总线404完成相互间的通信。通信接口402可以用于电子设备的信息传输。处理器401可以调用存储器403中的逻辑指令，以执行包括如下的方法：选取任一无人机和对应用户组构成子系统，获取任意初始调度方案；选取另一无人机和对应用户组加入子系统，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案，并重复上述加入一个无人机和对应用户组，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案的过程，直至所有无人机加入完毕；将所有无人机加入后，获得的调度方案作为无人机编队系统的调度方案，以供实施无人机编队的调度。

此外，上述的存储器403中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明上述各方法实施例的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的传输方法，例如包括：选取任一无人机和对应用户组构成子系统，获取任意初始调度方案；选取另一无人机和对应用户组加入子系统，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案，并重复上述加入一个无人机和对应用户组，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案的过程，直至所有无人机加入完毕；将所有无人机加入后，获得的调度方案作为无人机编队系统的调度方案，以供实施无人机编队的调度。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本发明实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种无人机编队网络协同调度方法，其特征在于，包括：

选取任一无人机和对应用户组构成子系统，获取任意初始调度方案；

选取另一无人机和对应用户组加入所述子系统，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案，并重复上述加入一个无人机和对应用户组，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案的过程，直至所有无人机加入完毕；

将所有无人机加入后，获得的调度方案作为无人机编队系统的调度方案，以供实施无人机编队的调度；

所述获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案，包括：

获取加入后的子系统中所有用户SINR的最大值以及最小值，根据所述最大值和所述最小值，获得一个区间；

采用二分法计算所获得区间的中间值tm，遍历加入后的子系统中所有的调度方案，以获得一个调度方案，使得加入后的子系统所有用户的最小SINR大于或等于tm对应的SINR；

若能够获得，则将所获得区间的最大值更新为tm对应的值，得到新的区间，若不能获得，则将所获得区间的最小值更新为tm对应的值，得到新的区间；

重复上述采用二分法计算所获得区间的中间值tm，遍历加入后的子系统中所有的调度方案，并相应更新区间的过程，直至更新得到的区间范围小于预设阈值，将最后一次更新区间时，得到的调度方案作为系统调度方案。

2.根据权利要求1所述的无人机编队网络协同调度方法，其特征在于，所有无人机同时飞行或同时悬停服务用户。

3.根据权利要求1所述的无人机编队网络协同调度方法，其特征在于，所述获取加入后的子系统中所有用户SINR的最大值以及最小值之前，还包括：

根据系统的电磁地图、每一无人机对每一用户的发射功率、系统调度矩阵以及每一用户产生的高斯白噪声，获取无人机编队每一次悬停服务时，每一无人机的发射SINR；

其中，所述电磁地图为所有无人机与所有用户在所有悬停次数时的大尺度信道状态信息，所述系统调度矩阵为调度方案的矩阵表示形式。

4.根据权利要求3所述的无人机编队网络协同调度方法，其特征在于，所述获取无人机编队每一次悬停服务时，每一无人机的发射SINR之前，还包括：

根据所有无人机和所有用户的位置信息，获取每一无人机每次悬停时，正在服务的用户组中的用户，与其它所有无人机之间的大尺度信道衰落，构建所述电磁地图。

5.根据权利要求4所述的无人机编队网络协同调度方法，其特征在于，构建所述电磁地图之后，还包括：

将所述电磁地图进行存储，包括存储于无人机端或存储于用户端。

6.一种无人机编队网络协同调度装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于选取任一无人机和对应用户组构成子系统，获取任意初始调度方案；

第二获取模块，用于选取另一无人机和对应用户组加入所述子系统，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案，并重复上述加入一个无人机和对应用户组，获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案的过程，直至所有无人机加入完毕；

处理模块，用于将所有无人机加入后，获得的调度方案作为无人机编队系统的调度方案，以供实施无人机编队的调度；

所述获取使加入后的子系统中所有用户最小SINR最大化的调度方案，包括：

获取加入后的子系统中所有用户SINR的最大值以及最小值，根据所述最大值和所述最小值，获得一个区间；

采用二分法计算所获得区间的中间值tm，遍历加入后的系统中所有的调度方案，以获得一个调度方案，使得加入后的子系统所有用户的最小SINR大于或等于tm对应的SINR；

若能够获得，则将所获得区间的最大值更新为tm对应的值，得到新的区间，若不能获得，则将所获得区间的最小值更新为tm对应的值，得到新的区间；

重复上述采用二分法计算所获得区间的中间值tm，遍历加入后的子系统中所有的调度方案，并相应更新区间的过程，直至更新得到的区间范围小于预设阈值，将最后一次更新区间时，得到的调度方案作为系统调度方案。

7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述无人机编队网络协同调度方法的步骤。

8.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述无人机编队网络协同调度方法的步骤。

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