CN110380772A - 一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法 - Google Patents

一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及通信领域，更具体的，涉及一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法，本发明以单个无人机作为中继辅助多地面用户同时通信的通信系统中，联合优化源端/无人机的发射功率以及无人机的飞行轨迹和带宽分配从而最大化用户速率加权和，并且可以根据不同用户的QoS需求调整用户的权重，给需求较大的用户分配更多带宽资源，最终最大化所有用户速率的加权和，适用范围广泛。

Description

一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法
技术领域
本发明涉及通信领域，更具体地，涉及一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法。
背景技术
近年来，无人机因具有诸如低成本，高移动性和按需部署的特点，在公共安全、灾害管理、监控和安全通信等方面具有广泛应用。与传统的静态中继相比，无人机可以自适应调整飞行路径，以获得更好的自身与目标节点之间的信道条件，利用其运动自由度，无人机可以显著提高通信端到端的吞吐量，也可实现通信覆盖范围和信道容量的提升，而目前的现有技术中无人机不能根据不同的用户的不同的QoS需求调整用户的权重，不能最大化所有用户速率的加权和。
参考文献“一种考虑延迟的无人机辅助的OFDMA系统中最大化一般吞吐量方法”。该论文基于在未来无线网络中利用无人机提供时延约束和时延忍耐的服务的动机，研究了一种以无人机作为基站支持的OFDMA网络，用于满足多地面用户的异构通信时延需求。通过联合优化无人机航迹和OFDMA资源分配，最大化所有用户的最小平均吞吐量。但是本利用无人机作为基站，信息传输的距离较短，且硬件设施复杂度高，成本较高。另一篇参考文献为“一种无人机作为移动中继的通信系统吞吐量最大化方法”。通过优化无人机中继轨迹和功率分配最大化通信系统的吞吐量。但方法一个无人机只服务一个目标用户，大大降低了工作效率。
发明内容
为解决现有技术中通信领域的无人机不能根据不同的用户的不同的QoS需求调整用户的权重，不能最大化所有用户速率的加权和的不足，本发明提供了一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法，包括以下步骤：
步骤S1：设置初始的无人机飞行轨迹Ql，令初始的目标函数值循环次数l＝0，误差阈值ε＝10-3，带宽为A，发射功率为P，给定带宽和发射功率分配为{A,P}；
步骤S2：建立无人机中继系统的模型，利用给定带宽和发射功率分配{A,P}和初始的无人机飞行轨迹Ql求解得到无人机飞行轨迹的带宽以及发射功率分配的最优解{Al+1,Pl +1}；
步骤S3：利用给定带宽和发射功率分配{A,P}对无人机飞行轨迹Ql进行优化，求解得到无人机飞行轨迹最优解Ql+1以及得到目标函数值
步骤S4：令l＝l+1；并判断是否成立；
步骤S5：若成立，则求解得到的Ql+1以及{Al+1,Pl+1}为最优解，若不成立，重复步骤S2-S5。
优选的，步骤S2中建立无人机中继系统的模型的具体步骤如下：
一个无人机作为中继将信息从信源S转发给K个地面用户，地面用户用符号K来表示，无人机的飞行时间T内,实现信源到无人机和无人机到每个用户的同时通信，即分别分配给无人机和每个用户总带宽/传输功率的一部分；假设源节点和各个目标用户的位置分别固定在ws＝[xs,ys,hs]T和无人机瞬时飞行高度为h，受无人机hmin和hmax所表示的最小和最大允许高度限制，将T划分成N个时隙，每个时隙长度为足够小的δt，因此，无人机的位置在每个时隙内是不变的，其中继轨迹表示为q[n]＝[x[n],y[n],h[n]]T；假设无人机的起点位置和终点位置分别为q[0]＝[x[0],y[0],h[0]]T和q[N+1]＝[x[N+1],y[N+1],h[N+1]]T，飞行最大速度为Vmax，则V@Vmaxδt表示无人机在每个时隙所能飞行的最大距离，运动约束为
假设通信信道是视距信道，信道功率增益符合自由空间路径损失模型，信源到无人机中继信道功率增益表示为其中ρ0表示参考距离为1meter(m)时的信道功率增益，从无人机到用户K的信道功率增益为
假设总可用带宽为B，无人机采用频分多址FDMA方案在不同通信链路之间动态分配带宽，α0[n]表示信源到无人机中继链路在时隙n所分配的带宽占据总可用带宽的比例，αk[n]表示无人机到第K个地面用户链路在时隙n所分配的带宽占总带宽的比例，因此α[n]是在0和1之间取值的连续变量，因此带宽分配约束可以表示为
信源到无人机中继链路的信息传输速率为
其中N0表示加性高斯白噪声的功率谱密度，Ps[n]表示源端第n个时隙的发射功率，从无人机中继到第K个用户链路的信息传输速率为
其中Pk[n]表示无人机中继第n个时隙的发射功率；
由于无人机中继转发信息受限于信息因果约束，表示为下式
假设每个无人机中继的信息处理时延为一个时隙，因此进一步有发射功率约束为
Ps[N]＝0 (6a)
Pr[1]＝0 (6b)
假设从无人机中继到目标用户k的速率加权为θk，根据上述约束,表示端到端的吞吐量
对函数进行优化：
‖q[n+1]-q[n]‖2≤V2 (10)
hmin≤h≤hmax (11)
0≤Ps[n]≤Ps,max (16)
Ps[N]＝0 (18)
Pr[1]＝0 (19)
其中，和分别表示源节点和无人机中继的平均发射功率约束，Ps,max和Pr,max分别表示源节点和无人机中继的峰值发射功率约束。
优选的，步骤S2中求解{Al+1,Pl+1}的具体步骤如下：
Ps[N]＝0, (28)
Pr[1]＝0, (29)
其中
定义ak[n]＝0时，对于定义域约束(20)和(21)相对于αk[n]是连续的，因为约束(21)的左式相对于αn[n]和Pk[n]是联合凹的，所以公式(20)是一个非凸问题，通过引入松弛变量公式(20)可转化为：
Ps[N]＝0, (37)
Pr[1]＝0, (38)
用反证法可证明约束(32)满足严格不等式，因此公式(30)与公式(20)等价，公式(30)为一个凸优化问题，用内点法进行求解。
优选的，步骤S3的具体步骤如下：
对于给定带宽和功率分配{A,P}，有：
hmin≤h≤hmax, (42)
其中由于公式(39)关于q[n]是非凹的，公式(40)的左式关于q[n]是非凸的，所以公式(39)是一个非凸优化问题，引入松弛变量公式(39)转化为如下表示：
hmin≤h≤hmax, (47)
公式(43)总存在一个最优解使得约束(45)取等号成立，因此公式(19)和问题(43)等价的，约束(44)的右式和约束(45)的右式关于q[n]是非凹的，但是约束(44)的右式关于||q[n]-ws||2是凸函数，约束(45)的右式关于||wk-q[n]||2是凸函数，在给定点处它们的一阶泰勒展开是全局下估计，因通过迭代的方式利用连续凸优化方法来处理该非凸问题，在给定点ql[n]处，有如下的不等式成立：
其中
其中
其中，分别为为Rsr[n]和Rrk[n]的全局下估计，给定的的点Ql，公式(43)可表示为以下方式：
hmin≤h≤hmax, (58)
公式(54)是一个凸优化问题，通过内点法或CVX工具包进行求解，此外，令即Rsum表示该问题的目标函数，即为每次迭代后得到的目标函数值，l表示迭代次数。
优选的，所述的无人机利用频分多址的方式进行数据的通信。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明以单个无人机作为中继辅助多地面用户同时通信的通信系统中，联合优化源端/无人机的发射功率以及无人机的飞行轨迹和带宽分配从而最大化用户速率加权和，并且可以根据不同用户的QoS需求调整用户的权重，给需求较大的用户分配更多带宽资源，最终最大化所有用户速率的加权和，适用范围广泛。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为不同优化效果下信息吞吐量示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示，一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法，包括以下步骤：
步骤S1：设置初始的无人机飞行轨迹Ql，令初始的目标函数值循环次数l＝0，误差阈值ε＝10-3，带宽为A，发射功率为P，给定带宽和发射功率分配为{A,P}；
步骤S2：建立无人机中继系统的模型，利用给定带宽和发射功率分配{A,P}和初始的无人机飞行轨迹Ql求解得到无人机飞行轨迹的带宽以及发射功率分配的最优解{Al+1,Pl +1}；
步骤S3：利用给定带宽和发射功率分配{A,P}对无人机飞行轨迹Ql进行优化，求解得到无人机飞行轨迹最优解Ql+1以及得到目标函数值
步骤S4：令l＝l+1；并判断是否成立；
步骤S5：若成立，则求解得到的Ql+1以及{Al+1,Pl+1}为最优解，若不成立，重复步骤S2-S5。
作为一个优选的实施例，步骤S2中建立无人机中继系统的模型的具体步骤如下：
一个无人机作为中继将信息从信源S转发给K个地面用户，地面用户用符号K来表示，无人机的飞行时间T内,实现信源到无人机和无人机到每个用户的同时通信，即分别分配给无人机和每个用户总带宽/传输功率的一部分；假设源节点和各个目标用户的位置分别固定在ws＝[xs,ys,hs]T和无人机瞬时飞行高度为h，受无人机hmin和hmax所表示的最小和最大允许高度限制，将T划分成N个时隙，每个时隙长度为足够小的δt，因此，无人机的位置在每个时隙内是不变的，其中继轨迹表示为q[n]＝[x[n],y[n],h[n]]T；假设无人机的起点位置和终点位置分别为q[0]＝[x[0],y[0],h[0]]T和q[N+1]＝[x[N+1],y[N+1],h[N+1]]T，飞行最大速度为Vmax，则V@Vmaxδt表示无人机在每个时隙所能飞行的最大距离，运动约束为
假设通信信道是视距信道，信道功率增益符合自由空间路径损失模型，信源到无人机中继信道功率增益表示为其中ρ0表示参考距离为1meter(m)时的信道功率增益，从无人机到用户K的信道功率增益为
假设总可用带宽为B，无人机采用频分多址FDMA方案在不同通信链路之间动态分配带宽，α0[n]表示信源到无人机中继链路在时隙n所分配的带宽占据总可用带宽的比例，αk[n]表示无人机到第K个地面用户链路在时隙n所分配的带宽占总带宽的比例，因此α[n]是在0和1之间取值的连续变量，因此带宽分配约束可以表示为
信源到无人机中继链路的信息传输速率为
其中N0表示加性高斯白噪声的功率谱密度，Ps[n]表示源端第n个时隙的发射功率，从无人机中继到第K个用户链路的信息传输速率为
其中Pk[n]表示无人机中继第n个时隙的发射功率；
由于无人机中继转发信息受限于信息因果约束，表示为下式
假设每个无人机中继的信息处理时延为一个时隙，因此进一步有发射功率约束为
Ps[N]＝0 (6a)
Pr[1]＝0 (6b)
假设从无人机中继到目标用户k的速率加权为θk，根据上述约束,表示端到端的吞吐量
对函数进行优化：
‖q[n+1]-q[n]‖2≤V2 (10)
hmin≤h≤hmax (11)
0≤Ps[n]≤Ps,max (16)
Ps[N]＝0 (18)
Pr[1]＝0 (19)
其中，和分别表示源节点和无人机中继的平均发射功率约束，Ps,max和Pr,max分别表示源节点和无人机中继的峰值发射功率约束。
作为一个优选的实施例，步骤S2中求解{Al+1,Pl+1}的具体步骤如下：
Ps[N]＝0, (28)
Pr[1]＝0, (29)
其中
定义ak[n]＝0时，对于定义域约束(20)和(21)相对于αk[n]是连续的，因为约束(21)的左式相对于αn[n]和Pk[n]是联合凹的，所以公式(20)是一个非凸问题，通过引入松弛变量公式(20)可转化为：
Ps[N]＝0, (37)
Pr[1]＝0, (38)
用反证法可证明约束(32)满足严格不等式，因此公式(30)与公式(20)等价，公式(30)为一个凸优化问题，用内点法进行求解。
作为一个优选的实施例，步骤S3中求解无人机飞行轨迹最优解Ql+1的具体步骤如下：
对于给定带宽和功率分配{A,P}，有：
hmin≤h≤hmax, (42)
其中由于公式(39)关于q[n]是非凹的，公式(40)的左式关于q[n]是非凸的，所以公式(39)是一个非凸优化问题，引入松弛变量公式(39)转化为如下表示：
hmin≤h≤hmax, (47)
公式(43)总存在一个最优解使得约束(45)取等号成立，因此公式(19)和问题(43)等价的，约束(44)的右式和约束(45)的右式关于q[n]是非凹的，但是约束(44)的右式关于||q[n]-ws||2是凸函数，约束(45)的右式关于||wk-q[n]||2是凸函数，在给定点处它们的一阶泰勒展开是全局下估计，因通过迭代的方式利用连续凸优化方法来处理该非凸问题，在给定点ql[n]处，有如下的不等式成立：
其中
其中
其中，分别为为Rsr[n]和Rrk[n]的全局下估计，给定的的点Ql，公式(43)可表示为以下方式：
hmin≤h≤hmax, (58)
公式(54)是一个凸优化问题，通过内点法或CVX工具包进行求解，此外，令即Rsum表示该问题的目标函数，即为每次迭代后得到的目标函数值，l表示迭代次数。
作为一个优选的实施例，所述的无人机利用频分多址的方式进行数据的通信。
实施例2
如图2所示，在本实施例中通过对分别联合优化功率，带宽和轨迹；给定无人机飞行轨迹，优化功率和带宽；给定源端和无人机的发射功率和带宽分配，优化轨迹三种情况，得到这三种情况下信息吞吐量随飞行时间变化的趋势图，平均平均发射功率p＝10dBm。
由图2可见，本文中提出的联合优化功率，带宽和轨迹的优化策略有明显的性能增益。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：设置初始的无人机飞行轨迹Ql，令初始的目标函数值循环次数l＝0，误差阈值ε＝10-3，带宽为A，发射功率为P，给定带宽和发射功率分配为{A,P}；
步骤S2：建立无人机中继系统的模型，利用给定带宽和发射功率分配{A,P}和初始的无人机飞行轨迹Ql求解得到无人机飞行轨迹的带宽以及发射功率分配的最优解{Al+1,Pl+1}；
步骤S3：利用给定带宽和发射功率分配{A,P}对无人机飞行轨迹Ql进行优化，求解得到无人机飞行轨迹最优解Ql+1以及得到目标函数值
步骤S4：令l＝l+1；并判断是否成立；
步骤S5：若成立，则求解得到的Ql+1以及{Al+1,Pl+1}为最优解，若不成立，重复步骤S2-S5。
2.根据权利要求1所述的一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法，其特征在于，步骤S2中建立无人机中继系统的模型的具体步骤如下：
将无人机作为中继将信息从信源S转发给K个地面用户，K表示地面用户，无人机的飞行时间T内,实现信源到无人机和无人机到每个用户的同时通信，即分别分配给无人机和每个用户总带宽/传输功率的一部分；假设源节点和各个目标用户的位置分别固定在ws＝[xs,ys,hs]T和无人机瞬时飞行高度为h，受无人机hmin和hmax所表示的最小和最大允许高度限制，将T划分成N个时隙，每个时隙长度为足够小的δt，因此，无人机的位置在每个时隙内是不变的，其中继轨迹表示为q[n]＝[x[n],y[n],h[n]]T；假设无人机的起点位置和终点位置分别为q[0]＝[x[0],y[0],h[0]]T和q[N+1]＝[x[N+1],y[N+1],h[N+1]]T，飞行最大速度为Vmax，则V@Vmaxδt表示无人机在每个时隙所能飞行的最大距离，运动约束为
假设通信信道是视距信道，信道功率增益符合自由空间路径损失模型，信源到无人机中继信道功率增益表示为其中ρ0表示参考距离为1meter(m)时的信道功率增益，从无人机到用户K的信道功率增益为
假设总可用带宽为B，无人机采用频分多址FDMA方案在不同通信链路之间动态分配带宽，α0[n]表示信源到无人机中继链路在时隙n所分配的带宽占据总可用带宽的比例，αk[n]表示无人机到第K个地面用户链路在时隙n所分配的带宽占总带宽的比例，因此α[n]是在0和1之间取值的连续变量，因此带宽分配约束可以表示为
信源到无人机中继链路的信息传输速率为
其中N0表示加性高斯白噪声的功率谱密度，Ps[n]表示源端第n个时隙的发射功率，从无人机中继到第K个用户链路的信息传输速率为
其中Pk[n]表示无人机中继第n个时隙的发射功率；
由于无人机中继转发信息受限于信息因果约束，表示为下式
假设每个无人机中继的信息处理时延为一个时隙，因此进一步有发射功率约束为
Ps[N]＝0 (6a)
Pr[1]＝0 (6b)
假设从无人机中继到目标用户k的速率加权为θk，根据上述约束,表示端到端的吞吐量
对函数进行优化：
‖q[n+1]-q[n]‖2≤V2 (10)
hmin≤h≤hmax (11)
0≤Ps[n]≤Ps,max (16)
Ps[N]＝0 (18)
Pr[1]＝0 (19)
其中，和分别表示源节点和无人机中继的平均发射功率约束，Ps,max和Pr,max分别表示源节点和无人机中继的峰值发射功率约束。
3.根据权利要求2所述的一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法，其特征在于，步骤S2中求解{Al+1,Pl+1}的具体步骤如下：
Ps[N]＝0, (28)
Pr[1]＝0, (29)
其中
定义αk[n]＝0时，对于定义域约束(20)和(21)相对于αk[n]是连续的，因为约束(21)的左式相对于αn[n]和Pk[n]是联合凹的，所以公式(20)是一个非凸问题，通过引入松弛变量公式(20)可转化为：
Ps[N]＝0, (37)
Pr[1]＝0, (38)
用反证法可证明约束(32)满足严格不等式，因此公式(30)与公式(20)等价，公式(30)为一个凸优化问题，用内点法进行求解。
4.根据权利要求3所述的一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤如下：
对于给定带宽和功率分配{A,P}，有：
hmin≤h≤hmax, (42)
其中由于公式(39)关于q[n]是非凹的，公式(40)的左式关于q[n]是非凸的，所以公式(39)是一个非凸优化问题，引入松弛变量公式(39)转化为如下表示：
hmin≤h≤hmax, (47)
公式(43)总存在一个最优解使得约束(45)取等号成立，因此公式(19)和问题(43)等价的，约束(44)的右式和约束(45)的右式关于q[n]是非凹的，但是约束(44)的右式关于||q[n]-ws||2是凸函数，约束(45)的右式关于||wk-q[n]||2是凸函数，在给定点处它们的一阶泰勒展开是全局下估计，因通过迭代的方式利用连续凸优化方法来处理该非凸问题，在给定点ql[n]处，有如下的不等式成立：
其中
其中
其中，分别为为Rsr[n]和Rrk[n]的全局下估计，给定的的点Ql，公式(43)可表示为以下方式：
hmin≤h≤hmax, (58)
公式(54)是一个凸优化问题，通过内点法或CVX工具包进行求解，此外，令即Rsum表示该问题的目标函数，即为每次迭代后得到的目标函数值，l表示迭代次数。
5.根据权利要求3所述的一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法，其特征在于，所述的无人机利用频分多址的方式进行数据的通信。
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