CN110113086A - 大规模mimo无人机系统混合预编码和位置设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种大规模MIMO无人机系统混合预编码和位置设计方法，包括如下步骤：首先依据用户位置和系统参数设计无人机的悬停位置；然后根据基站与用户间的信道信息设计混合预编码；最后优化各用户发射功率的分配方案。本发明在无人机系统中使用了混合预编码结构，能够有效地降低系统的复杂度和功率负担，使得大规模MIMO技术得以在无人机系统中使用，从而可以显著提升频谱效率与能量效率，使得空间复用增益获得极大的提升。此外，本发明还给出了无人机的最优悬停位置，在满足各用户频谱效率需求的前提下，降低了系统发射功率，提升系统性能。

Description

大规模MIMO无人机系统混合预编码和位置设计方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及无人机多天线系统中的预编码设计和位置优化方法，具体涉及一种大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)无人机系统中混合预编码和悬停位置的设计方法。

背景技术

传统的地面基站往往具有固定的位置，在实际应用中经常由于其他建筑的阻挡不能为所有用户提供通信服务。相比而言，无人机辅助的无线通信能在没有基础设施覆盖的地区提供经济的无线网络连接；无人机的高移动性也能为广大区域的用户提供暂时的服务。此外，无人机还能在大多数场景下建立直达径通信链接，可以为用户提供更好的通信信道。与传统的通信系统不同，无人机基站的悬停位置也需要进行设计。对于不同的用户，设计无人机基站的悬停位置，也大大影响着系统性能。而大规模MIMO技术可以显著提升频谱效率与能量效率，使得空间复用增益获得极大的提升。我们认为，将大规模MIMO技术用于无人机基站中可以在系统覆盖范围和用户频谱效率等多方面上提升系统性能。

然而，为大规模MIMO无人机系统联合设计预编码和位置需要解决两个方面的困难。首先是由于无人机的尺寸和重量限制，大规模天线阵列难以在无人机系统中实现。另一方面，联合为无人机系统设计预编码和位置的设计问题中设计参数非常多，设计问题非常复杂。现有技术尚无法克服上述难题。

发明内容

为解决上述问题，本发明在满足各用户频谱效率需求的同时，以最小化发射功率性能为目标，为大规模MIMO无人机系统设计了一种混合预编码和悬停位置设计方法。

为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

大规模MIMO无人机系统混合预编码和位置设计方法，包括如下步骤：

(1)依据用户位置和系统参数设计无人机悬停位置的横轴坐标和竖轴坐标；

(2)根据信道信息设计混合预编码，混合预编码包括模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵；

(3)为每个用户分配发射功率。

进一步的，所述步骤(1)中设计的无人机悬停位置的横轴坐标和竖轴坐标为：

其中：x_k和y_k分别为用户k的横轴和竖轴坐标，其中，k＝1,2,...,K，x₀、y₀分别为无人机悬停位置的横轴坐标和竖轴坐标；ρ_k由下式给出：

其中，τ_k为用户k的频谱效率需求，为噪声功率，M为基站天线数目，β₀为单位距离的信道功率增益。

进一步的，所述步骤(2)中设计混合预编码的过程包括设计模拟预编码矩阵以及设计数字预编码矩阵的过程，所述设计模拟预编码矩阵的过程包括如下步骤：

首先模拟预编码矩阵F＝[f₁,...,f_K]，f_K由下式计算得到：

f_k＝h_k，

其中，h_k为信道信息；

接着，通过下式计算无人机与用户k之间的有效信道：

所述设计数字预编码矩阵的过程包括如下步骤：

首先设计未归一化的数字预编码矩阵为：

V＝G(G^HG)^-1,

其中G＝[g₁,...,g_K]；

其次定义v_k为矩阵V的第k列向量，将无人机与用户k间的数字预编码矢量归一化为：

其中：|| ||_F为欧几里得范数；

最后，整合数字预编码矩阵为W＝[w₁,...,w_K]。

进一步的，所述步骤(3)中各用户分配的发射功率通过下式得出：

其中| |为复数求模符号。

与现有技术相比，本发明具有如下优点和有益效果：

本发明在无人机系统中使用了混合预编码结构，能够有效地降低系统的复杂度和功率负担，使得大规模MIMO技术得以在无人机系统中使用，从而可以显著提升频谱效率与能量效率，使得空间复用增益获得极大的提升。此外，本发明还给出了无人机的最优悬停位置，在满足各用户频谱效率需求的前提下，降低了系统发射功率，提升系统性能。

附图说明

图1为大规模MIMO无人机通信的系统模型图。

图2为本发明仿真实验中仿真条件示意图。

图3为本发明在实际仿真中与其他位置设计的发射功率比较。

具体实施方式

以下将结合具体实施例对本发明提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。

本发明方法基于如图1所示的大规模MIMO无人机系统架构实现，考虑无人机基站拥有M根天线和K根射频链，使用单载波向K个用户传输信息，每个用户使用单天线接收消息。本发明提供的大规模MIMO无人机系统混合预编码和位置设计方法，其具体实施步骤如下：

(1)首先依据用户位置和系统参数设计无人机的悬停位置

其中，无人机的悬停位置按如下公式计算：

其中：x_k和y_k分别为用户k(k＝1,2,...,K)的横轴和竖轴坐标，x₀、y₀分别为无人机悬停位置的横轴坐标和竖轴坐标；ρ_k由下式给出：

其中系统参数包括：τ_k为用户k的频谱效率需求；为噪声功率；M为基站天线数目；β₀为单位距离的信道功率增益。

(2)根据基站与用户间的信道信息h_k设计混合预编码

首先设计模拟预编码矩阵F＝[f₁,...,f_K]，f_K由下式计算得到：

f_k＝h_k.

接着，通过下式计算无人机与用户k之间的有效信道：

然后，设计未归一化的数字预编码矩阵为：

V＝G(G^HG)^-1,

其中G＝[g₁,...,g_K]。

定义v_k为矩阵V的第k列向量，将无人机与用户k间的数字预编码矢量归一化为：

其中：|| ||_F为欧几里得范数。最后，整合数字预编码矩阵为W＝[w₁,...,w_K]。

(3)设计各用户的发射功率为：

其中||为复数求模符号。

基于上述方法，我们进行了仿真实验。图2为仿真条件示意图，其中各用户分布在一个边长为100米的正方形场地中，无人机飞行高度为100米，图中标识了各用户位置，而各用户频谱效率需求依次为24.32(bits/s/Hz)、20.94(bits/s/Hz)、32.42(bits/s/Hz)、22.31(bits/s/Hz)。

图3为本发明在实际仿真中与其他位置设计的发射功率比较,其中基站天线数M＝64，用户数K＝4。从图中可见，本发明提出的位置方法，相比其他位置，能在满足各用户频谱效率需求的同时，有效降低系统发射功率。

本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.大规模MIMO无人机系统混合预编码和位置设计方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)依据用户位置和系统参数设计无人机悬停位置的横轴坐标和竖轴坐标；

(2)根据信道信息设计混合预编码，混合预编码包括模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵；

(3)为每个用户分配发射功率。

2.根据权利要求1所述的大规模MIMO无人机系统混合预编码和位置设计方法，其特征在于，所述步骤(1)中设计的无人机悬停位置的横轴坐标和竖轴坐标为：

其中：x_k和y_k分别为用户k的横轴和竖轴坐标，其中，k＝1,2,...,K，x₀、y₀分别为无人机悬停位置的横轴坐标和竖轴坐标；ρ_k由下式给出：

其中，τ_k为用户k的频谱效率需求，为噪声功率，M为基站天线数目，β₀为单位距离的信道功率增益。

3.根据权利要求1所述的大规模MIMO无人机系统混合预编码和位置设计方法，其特征在于，所述步骤(2)中设计混合预编码的过程包括设计模拟预编码矩阵以及设计数字预编码矩阵的过程，所述设计模拟预编码矩阵的过程包括如下步骤：

首先模拟预编码矩阵F＝[f₁,...,f_K]，f_K由下式计算得到：

f_k＝h_k，

其中，h_k为信道信息；

接着，通过下式计算无人机与用户k之间的有效信道：

所述设计数字预编码矩阵的过程包括如下步骤：

首先设计未归一化的数字预编码矩阵为：

V＝G(G^HG)^-1,

其中G＝[g₁,...,g_K]；

其次定义v_k为矩阵V的第k列向量，将无人机与用户k间的数字预编码矢量归一化为：

其中：|| ||_F为欧几里得范数；

最后，整合数字预编码矩阵为W＝[w₁,...,w_K]。

4.根据权利要求1所述的大规模MIMO无人机系统混合预编码和位置设计方法，其特征在于，所述步骤(3)中各用户分配的发射功率通过下式得出：

其中| |为复数求模符号。