CN110120832B - 一种基于缓存的无人机中继通信系统位置设计方法 - Google Patents

Abstract

一种基于缓存的无人机中继通信系统位置设计方法，包括如下步骤：步骤S1、获取计算常数因子、基站‑无人机距离函数、基站‑无人机直达径概率函数因子、基站‑无人机平均路径损耗函数因子；步骤S2、根据“系统平均速率最大原则”，获取无人机最佳位置关系式；步骤S3、将步骤S1中的参数代入步骤S2的所得关系式中，利用迭代法获取无人机最佳位置。本发明将缓存技术应用在基于无人机中继的通信系统中，当用户请求的内容存在于无人机的缓存单元中时，无人机可以直接传送给用户而无需通过回程链路，不仅降低无人机为用户服务的时延，而且减轻无线回程链路的负载，缓解网络拥塞。

Description

一种基于缓存的无人机中继通信系统位置设计方法

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种基于缓存的无人机中继通信系统位置设计方法。

背景技术

由于高灵活性和低成本，无人机已经在移动通信领域得到了广泛应用，其中，无人机中继通信是一种具有广阔发展前景的技术，以极大满足未来通无线通信系统中多样化和动态的数据需求，特别是发生自然灾害，地面基站遭到破坏的情况下，通过部署无人机来快速恢复受灾地区的通信。然而，无人机只能通过无线回程链路与地面基站建立来为用户提供数据传输服务，由于无线回程链路容量有限，这将会限制无人机的传输速率。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种基于缓存的无人机中继通信系统位置设计方法，在无人机上配备缓存单元，当用户请求的内容存在于无人机的缓存单元时，无人机可以无需通过回程链路直接将数据传输给用户，从而有效减轻无线回程链路的负载，缓解网络拥塞。

本发明提供一种基于缓存的无人机中继通信系统位置设计方法，系统包括地面基站、无人机以及用户，基站、无人机和用户之间配置单根天线，无人机上设有缓存单元，其特征在于，包括如下步骤，

步骤S1、获取系统中常数因子A、基站-无人机距离函数s(β)、基站-无人机LoS概率函数因子t(β)、基站-无人机平均路径损耗函数因子g(β)，以及由s(β)和g(β)组成的复合函数φ(β)；

步骤S2、根据系统的平均速率最大原则，确定无人机最佳位置关系式；

步骤S3、将常数因子A、基站-无人机距离函数s(β)、基站-无人机LoS概率函数因子t(β)、基站-无人机平均路径损耗函数因子g(β)，以及由s(β)和g(β)组成的复合函数φ(β)代入无人机最佳位置关系式中，再利用迭代法计算无人机最佳位置。

作为本发明的进一步技术方案，基站中存储F个内容,内容序列表示为{1,2,...F}，流行度为：f＝{f₁,f₂,...f_F},其中0≤f_i≤1为第i个内容被用户请求的概率，所述内容流行度服从齐夫分布，因此，第i个内容流行度可由齐夫分布得

其中ε为齐夫分布参数；所述无人机上设有缓存单元，容量大小为C,在非流量高峰阶段，缓存基站内容库中前C个最流行的内容，因此，无人机缓存命中概率为

进一步的，系统的信道模型包含视距链路LoS和非视距链路NLoS，信道增益分别为

其中，

是自由空间路径损耗，d_i为基站到无人机的距离/无人机到用户的距离，

β∈[0,1]，f为载波频率，c为光速，η₀和η₁分别为由LoS/NLoS导致的额外衰减因子。

进一步的，步骤S1中，基站-无人机距离函数s(β)＝h²+(βd)²，

其中，h为无人机的飞行高度，d为基站到目标用户的距离，β∈[0,1]；

基站-无人机LoS概率函数为

其中，a、b为环境参数，

为基站到无人机间的仰角；则基站-无人机LoS概率函数因子为

基站-无人机平均路径损耗为

基站-无人机平均路径损耗函数因子为

常数因子为

函数

其中，p_c为无人机的缓存命中概率，P_V为无人机的发射功率，σ²为高斯白噪声功率。

进一步的，步骤S2中，基于系统平均速率最大原则的无人机最佳位置关系式为：

进一步的，步骤S3中，计算无人机最佳位置的具体方法为：利用牛顿迭代法计算满足关系式

的β,记为β₁；将所得的β₁作为初始值代入无人机最佳位置关系式，利用迭代法计算出无人机的最佳位置。

本发明基于“系统平均速率最大原则”，在基站和用户之间确定无人机最佳位置，有效地提高了系统平均速率，提升了用户的服务质量。

与现有方案对比，本方法将缓存技术应用在无人机中继通信中，为无人机配置缓存单元，可以提高无人机的传输速率，减轻无线回程链路的负载，缓解网络拥塞。

附图说明

图1为本发明的流程示意图；

具体实施方式

请参阅图1，本实施例提供一种基于缓存的无人机中继通信系统位置设计方法，系统包括地面基站、无人机以及用户，基站、无人机和用户之间配置单根天线，无人机上设有缓存单元，其特征在于，包括如下步骤，

步骤S1、获取系统中常数因子A、基站-无人机距离函数s(β)、基站-无人机LoS概率函数因子t(β)、基站-无人机平均路径损耗函数因子g(β)，以及由s(β)和g(β)组成的复合函数φ(β)；

步骤S2、根据系统的平均速率最大原则，确定无人机最佳位置关系式；

步骤S3、将常数因子A、基站-无人机距离函数s(β)、基站-无人机LoS概率函数因子t(β)、基站-无人机平均路径损耗函数因子g(β)，以及由s(β)和g(β)组成的复合函数φ(β)代入无人机最佳位置关系式中，再利用迭代法计算无人机最佳位置。

基站中存储F个内容,内容序列表示为{1,2,...F}，流行度为：f＝{f₁,f₂,...f_F},其中0≤f_i≤1为第i个内容被用户请求的概率，所述内容流行度服从齐夫分布，因此，第i个内容流行度可由齐夫分布得

其中ε为齐夫分布参数；所述无人机上设有缓存单元，容量大小为C,在非流量高峰阶段，缓存基站内容库中前C个最流行的内容，因此，无人机缓存命中概率为

系统的信道模型包含视距链路LoS和非视距链路NLoS，信道增益分别为

其中，

是自由空间路径损耗，d_i为基站到无人机的距离/无人机到用户的距离，

β∈[0,1]，f为载波频率，c为光速，η₀和η₁分别为由LoS/NLoS导致的额外衰减因子。

步骤S1中，基站-无人机距离函数s(β)＝h²+(βd)²，

其中，h为无人机的飞行高度，d为基站到目标用户的距离，β∈[0,1]；

基站-无人机LoS概率函数为

其中，a、b为环境参数，

为基站到无人机间的仰角；则基站-无人机LoS概率函数因子为

基站-无人机平均路径损耗为

基站-无人机平均路径损耗函数因子为

常数因子为

函数

其中，p_c为无人机的缓存命中概率，P_V为无人机的发射功率，σ²为高斯白噪声功率。

步骤S2中，基于系统平均速率最大原则的无人机最佳位置关系式为：

步骤S3中，计算无人机最佳位置的具体方法为：利用牛顿迭代法计算满足关系式

的β,记为β₁；将所得的β₁作为初始值代入无人机最佳位置关系式，利用迭代法计算出无人机的最佳位置。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本领域的技术人员应该了解，本发明不受上述具体实施例的限制，上述具体实施例和说明书中的描述只是为了进一步说明本发明的原理，在不脱离本发明精神范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护的范围由权利要求书及其等效物界定。

Claims (2)

1.一种基于缓存的无人机中继通信系统位置设计方法，系统包括地面基站、无人机以及用户，基站、无人机和用户之间配置单根天线，无人机上设有缓存单元，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1、获取系统中常数因子

基站-无人机距离函数s(β)＝h²+(βd)²、基站-无人机LoS概率函数因子

基站-无人机平均路径损耗函数因子

以及由s(β)和g(β)组成的复合函数

其中，a、b为环境参数，h为无人机的飞行高度，η₀和η₁分别为由LoS/NLoS导致的额外衰减因子，d为基站到目标用户的距离，常数β∈[0,1]，p_c为无人机的缓存命中概率，P_V为无人机的发射功率，f为载波频率，c为光速，σ²为高斯白噪声功率，

所述基站中存储F个内容,内容序列表示为{1,2，…，F}，流行度为：f＝{f₁,f₂,…,f_F},其中0≤f_i≤1为第i个内容被用户请求的概率，所述内容流行度服从齐夫分布，因此，第i个内容流行度可由齐夫分布得

其中ε为齐夫分布参数， 所述无人机上设有缓存单元，容量大小为C，在非流量高峰阶段，缓存基站内容库中前C个最流行的内容，因此，无人机缓存命中概率为

步骤S2、根据系统的平均速率最大原则，确定无人机最佳位置关系式为

步骤S3、计算无人机最佳位置；具体方法为：将常数因子A、基站-无人机距离函数s(β)、基站-无人机LoS概率函数因子t(β)、基站-无人机平均路径损耗函数因子g(β)，以及由s(β)和g(β)组成的复合函数φ(β)代入无人机最佳位置关系式中，利用牛顿迭代法计算满足关系式

的β，记为β₁，接着，将所得的β₁作为初始值代入无人机最佳位置关系式，利用迭代法计算出无人机的最佳位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于缓存的无人机中继通信系统位置设计方法，其特征在于，所述系统的信道模型包含视距链路LoS和非视距链路NLoS，信道增益分别为

其中，

是自由空间路径损耗，d_i为基站到无人机的距离/无人机到用户的距离，

β∈[0,1]，f为载波频率，c为光速，η₀和η₁分别为由LoS/NLoS导致的额外衰减因子。

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