CN110380772B - 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

Info

Publication number
CN110380772B
CN110380772B CN201910506056.7A CN201910506056A CN110380772B CN 110380772 B CN110380772 B CN 110380772B CN 201910506056 A CN201910506056 A CN 201910506056A CN 110380772 B CN110380772 B CN 110380772B
Authority
CN
China
Prior art keywords
aerial vehicle
unmanned aerial
bandwidth
relay
constraint
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910506056.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110380772A (zh
Inventor
张广驰
刘天雨
崔苗
林凡
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Huanyu Pengxiang Aviation Technology Shenzhen Co ltd
Original Assignee
Guangdong University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong University of Technology filed Critical Guangdong University of Technology
Priority to CN201910506056.7A priority Critical patent/CN110380772B/zh
Publication of CN110380772A publication Critical patent/CN110380772A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110380772B publication Critical patent/CN110380772B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/14—Relay systems
    • H04B7/15—Active relay systems
    • H04B7/185—Space-based or airborne stations; Stations for satellite systems
    • H04B7/18502—Airborne stations
    • H04B7/18504—Aircraft used as relay or high altitude atmospheric platform
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/22—Traffic simulation tools or models
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/04—TPC
    • H04W52/18—TPC being performed according to specific parameters
    • H04W52/24—TPC being performed according to specific parameters using SIR [Signal to Interference Ratio] or other wireless path parameters
    • H04W52/242—TPC being performed according to specific parameters using SIR [Signal to Interference Ratio] or other wireless path parameters taking into account path loss
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/04—TPC
    • H04W52/18—TPC being performed according to specific parameters
    • H04W52/26—TPC being performed according to specific parameters using transmission rate or quality of service QoS [Quality of Service]
    • H04W52/265—TPC being performed according to specific parameters using transmission rate or quality of service QoS [Quality of Service] taking into account the quality of service QoS
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/04—TPC
    • H04W52/18—TPC being performed according to specific parameters
    • H04W52/26—TPC being performed according to specific parameters using transmission rate or quality of service QoS [Quality of Service]
    • H04W52/267—TPC being performed according to specific parameters using transmission rate or quality of service QoS [Quality of Service] taking into account the information rate
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/04—TPC
    • H04W52/30—TPC using constraints in the total amount of available transmission power
    • H04W52/36—TPC using constraints in the total amount of available transmission power with a discrete range or set of values, e.g. step size, ramping or offsets
    • H04W52/367—Power values between minimum and maximum limits, e.g. dynamic range
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/50—Allocation or scheduling criteria for wireless resources
    • H04W72/54—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria
    • H04W72/543—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria based on requested quality, e.g. QoS

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
Figure BDA0002091875450000011
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
Figure BDA0002091875450000021
步骤S4：令l＝l+1；并判断
Figure BDA0002091875450000022
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
Figure BDA0002091875450000023
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
Figure BDA0002091875450000024
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
Figure BDA0002091875450000031
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
Figure BDA0002091875450000032
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
Figure BDA0002091875450000033
Figure BDA0002091875450000034
信源到无人机中继链路的信息传输速率为
Figure BDA0002091875450000035
其中
Figure BDA0002091875450000036
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
Figure BDA0002091875450000037
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
Figure BDA0002091875450000041
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
Figure BDA0002091875450000042
对函数进行优化：
Figure BDA0002091875450000043
Figure BDA0002091875450000044
‖q[n+1]-q[n]‖2≤V2 (10)
hmin≤h≤hmax (11)
Figure BDA0002091875450000045
Figure BDA0002091875450000046
Figure BDA0002091875450000047
Figure BDA0002091875450000048
0≤Ps[n]≤Ps,max (16)
Figure BDA0002091875450000051
Ps[N]＝0 (18)
Pr[1]＝0 (19)
其中，
Figure BDA0002091875450000052
和
Figure BDA0002091875450000053
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：
Figure BDA0002091875450000054
Figure BDA0002091875450000055
Figure BDA0002091875450000056
Figure BDA0002091875450000057
Figure BDA0002091875450000058
Figure BDA0002091875450000059
Figure BDA00020918754500000510
Figure BDA00020918754500000511
Ps[N]＝0, (28)
Pr[1]＝0, (29)
其中
Figure BDA00020918754500000512
定义ak[n]＝0时，
Figure BDA00020918754500000513
对于定义域
Figure BDA00020918754500000514
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
Figure BDA0002091875450000061
公式(20)可转化为：
Figure BDA0002091875450000062
Figure BDA0002091875450000063
Figure BDA0002091875450000064
Figure BDA0002091875450000065
Figure BDA0002091875450000066
Figure BDA0002091875450000067
Figure BDA0002091875450000068
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：
Figure BDA0002091875450000069
Figure BDA00020918754500000610
Figure BDA00020918754500000611
hmin≤h≤hmax, (42)
其中
Figure BDA00020918754500000612
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
Figure BDA0002091875450000071
公式(39)转化为如下表示：
Figure BDA0002091875450000072
Figure BDA0002091875450000073
Figure BDA0002091875450000074
Figure BDA0002091875450000075
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：
Figure BDA0002091875450000076
其中
Figure BDA0002091875450000077
Figure BDA0002091875450000078
Figure BDA0002091875450000079
其中
Figure BDA0002091875450000081
Figure BDA0002091875450000082
其中，
Figure BDA0002091875450000083
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：
Figure BDA0002091875450000084
Figure BDA0002091875450000085
Figure BDA0002091875450000086
Figure BDA0002091875450000087
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
Figure BDA0002091875450000088
即Rsum表示该问题的目标函数，
Figure BDA0002091875450000089
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
Figure BDA0002091875450000091
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
Figure BDA0002091875450000092
步骤S4：令l＝l+1；并判断
Figure BDA0002091875450000093
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
Figure BDA0002091875450000094
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
Figure BDA0002091875450000101
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
Figure BDA0002091875450000102
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
Figure BDA0002091875450000103
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
Figure BDA0002091875450000104
Figure BDA0002091875450000105
信源到无人机中继链路的信息传输速率为
Figure BDA0002091875450000106
其中
Figure BDA0002091875450000111
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
Figure BDA0002091875450000112
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
Figure BDA0002091875450000113
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
Figure BDA0002091875450000114
对函数进行优化：
Figure BDA0002091875450000115
Figure BDA0002091875450000116
‖q[n+1]-q[n]‖2≤V2 (10)
hmin≤h≤hmax (11)
Figure BDA0002091875450000121
Figure BDA0002091875450000122
Figure BDA0002091875450000123
Figure BDA0002091875450000124
0≤Ps[n]≤Ps,max (16)
Figure BDA0002091875450000125
Ps[N]＝0 (18)
Pr[1]＝0 (19)
其中，
Figure BDA0002091875450000126
和
Figure BDA0002091875450000127
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：
Figure BDA0002091875450000128
Figure BDA0002091875450000129
Figure BDA00020918754500001210
Figure BDA00020918754500001211
Figure BDA00020918754500001212
Figure BDA00020918754500001213
Figure BDA00020918754500001214
Figure BDA0002091875450000131
Ps[N]＝0, (28)
Pr[1]＝0, (29)
其中
Figure BDA0002091875450000132
定义ak[n]＝0时，
Figure BDA0002091875450000133
对于定义域
Figure BDA0002091875450000134
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
Figure BDA0002091875450000135
公式(20)可转化为：
Figure BDA0002091875450000136
Figure BDA0002091875450000137
Figure BDA0002091875450000138
Figure BDA0002091875450000139
Figure BDA00020918754500001310
Figure BDA00020918754500001311
Figure BDA00020918754500001312
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：
Figure BDA0002091875450000141
Figure BDA0002091875450000142
Figure BDA0002091875450000143
hmin≤h≤hmax, (42)
其中
Figure BDA0002091875450000144
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
Figure BDA0002091875450000145
公式(39)转化为如下表示：
Figure BDA0002091875450000146
Figure BDA0002091875450000147
Figure BDA0002091875450000148
Figure BDA0002091875450000149
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：
Figure BDA0002091875450000151
其中
Figure BDA0002091875450000152
Figure BDA0002091875450000153
Figure BDA0002091875450000154
其中
Figure BDA0002091875450000155
Figure BDA0002091875450000156
其中，
Figure BDA0002091875450000157
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：
Figure BDA0002091875450000158
Figure BDA0002091875450000159
Figure BDA00020918754500001510
Figure BDA00020918754500001511
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
Figure BDA0002091875450000161
即Rsum表示该问题的目标函数，
Figure BDA0002091875450000162
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 (2)

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
Figure FDA0003015954840000011
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以及得到第l+1次的目标函数值
Figure FDA0003015954840000012
步骤S4：令l＝l+1；并判断
Figure FDA0003015954840000013
是否成立，
Figure FDA0003015954840000014
为第l-1次的目标函数值；
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；
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
Figure FDA0003015954840000015
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，n∈[1,N]，其表示无人机飞行的第n个时隙；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
Figure FDA0003015954840000021
表示无人机在每个时隙所能飞行的最大距离，运动约束为
Figure FDA0003015954840000022
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
Figure FDA0003015954840000023
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
Figure FDA0003015954840000024
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
Figure FDA0003015954840000025
Figure FDA0003015954840000026
信源到无人机中继链路的信息传输速率为
Figure FDA0003015954840000027
其中
Figure FDA0003015954840000028
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
Figure FDA0003015954840000031
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
Figure FDA0003015954840000032
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,表示源节点端到目标用户端的吞吐量：
Figure FDA0003015954840000033
对函数进行优化：
(P1):
Figure FDA0003015954840000034
Figure FDA0003015954840000035
‖q[n+1]-q[n]‖2≤V2 (10)
hmin≤h≤hmax (11)
Figure FDA0003015954840000041
Figure FDA0003015954840000042
Figure FDA0003015954840000043
Figure FDA0003015954840000044
0≤Ps[n]≤Ps,max (16)
Figure FDA0003015954840000045
Ps[N]＝0 (18)
Pr[1]＝0 (19)
其中，
Figure FDA0003015954840000046
和
Figure FDA0003015954840000047
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；
步骤S2中求解{Al+1,Pl+1}的具体步骤如下：
Figure FDA0003015954840000048
Figure FDA0003015954840000049
Figure FDA00030159548400000410
Figure FDA00030159548400000411
Figure FDA00030159548400000412
Figure FDA00030159548400000413
Figure FDA00030159548400000414
Figure FDA00030159548400000415
Ps[N]＝0, (28)
Pr[1]＝0, (29)
其中
Figure FDA0003015954840000051
定义αk[n]＝0时，
Figure FDA0003015954840000052
对于定义域
Figure FDA0003015954840000053
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
Figure FDA0003015954840000054
公式(20)可转化为：
Figure FDA0003015954840000055
Figure FDA0003015954840000056
Figure FDA0003015954840000057
Figure FDA0003015954840000058
Figure FDA0003015954840000059
Figure FDA00030159548400000510
Figure FDA00030159548400000511
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；
步骤S3的具体步骤如下：
对于给定带宽和功率分配{A,P}，有：
Figure FDA0003015954840000061
Figure FDA0003015954840000062
Figure FDA0003015954840000063
hmin≤h≤hmax, (42)
其中
Figure FDA0003015954840000064
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
Figure FDA0003015954840000065
公式(39)-(42)转化为如下表示：
Figure FDA0003015954840000066
Figure FDA0003015954840000067
Figure FDA0003015954840000068
Figure FDA0003015954840000069
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(39)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：
Figure FDA00030159548400000610
其中
Figure FDA0003015954840000071
Figure FDA0003015954840000072
Figure FDA0003015954840000073
其中
Figure FDA0003015954840000074
Figure FDA0003015954840000075
其中，
Figure FDA0003015954840000076
分别为Rsr[n]和Rrk[n]的全局下估计，给定的点Ql，公式(43)可表示为以下方式：
Figure FDA0003015954840000077
Figure FDA0003015954840000078
Figure FDA0003015954840000079
Figure FDA00030159548400000710
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
Figure FDA00030159548400000711
即Rsum表示该问题的目标函数，
Figure FDA00030159548400000712
即为每次迭代后得到的目标函数值，l表示迭代次数。
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，所述的无人机利用频分多址的方式进行数据的通信。
CN201910506056.7A 2019-06-12 2019-06-12 一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法 Active CN110380772B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910506056.7A CN110380772B (zh) 2019-06-12 2019-06-12 一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910506056.7A CN110380772B (zh) 2019-06-12 2019-06-12 一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110380772A CN110380772A (zh) 2019-10-25
CN110380772B true CN110380772B (zh) 2021-06-15

Family

ID=68250090

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910506056.7A Active CN110380772B (zh) 2019-06-12 2019-06-12 一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110380772B (zh)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111107515B (zh) * 2019-12-19 2022-07-12 广东工业大学 无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法
CN111147294B (zh) * 2019-12-19 2022-08-16 达闼机器人股份有限公司 配置通信资源的方法、装置、存储介质及电子设备
CN111342881B (zh) * 2020-02-05 2021-06-29 北京邮电大学 一种基于无人机进行中继辅助传输的方法及系统
CN113892273A (zh) * 2020-04-22 2022-01-04 深圳市大疆创新科技有限公司 无人飞行器的数据传输方法、芯片、控制设备、飞行控制系统、存储介质及计算机程序产品
US20220148434A1 (en) * 2020-11-11 2022-05-12 AT&T Technical Services Company, Inc. System and method for selecting long-lasting anchor base stations for unmanned aerial vehicles
CN112737837B (zh) * 2020-12-28 2021-09-14 北京邮电大学 一种高动态网络拓扑下无人机群带宽资源分配方法
CN113179116B (zh) * 2021-04-20 2023-02-10 南通大学 无人机中继系统的发射功率及飞行轨迹的联合优化方法
CN113596854B (zh) * 2021-07-21 2022-08-09 东南大学 一种自主移动中继辅助的广域覆盖高速传输方法
CN113726414B (zh) * 2021-08-31 2022-09-06 杭州腓腓科技有限公司 一种无人机中继装置、无线通信优化方法及系统
CN114759966B (zh) * 2021-10-18 2024-02-27 深圳市科卫泰实业发展有限公司 一种基于无人机中继平台的通信系统及通信方法
CN114286314B (zh) * 2022-01-28 2022-11-01 广东省新一代通信与网络创新研究院 无人机中继系统的调度、轨迹和功率的联合优化方法
CN114554512A (zh) * 2022-03-18 2022-05-27 东南大学 一种智能电网系统中中继辅助urllc服务资源配置的方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8212711B1 (en) * 2009-03-25 2012-07-03 The United States Of America, As Represented By The Secretary Of The Navy UAV trajectory determination method and system
US8818581B2 (en) * 2010-04-13 2014-08-26 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Parafoil electronic control unit having wireless connectivity
CN108243431A (zh) * 2017-08-28 2018-07-03 南京邮电大学 基于能效最优准则的无人机中继系统的功率分配算法
CN108668257A (zh) * 2018-04-28 2018-10-16 中国人民解放军陆军工程大学 一种分布式无人机邮差中继轨迹优化方法
CN108924791A (zh) * 2018-07-13 2018-11-30 广东工业大学 一种无线通信方法、装置、设备及可读存储介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8212711B1 (en) * 2009-03-25 2012-07-03 The United States Of America, As Represented By The Secretary Of The Navy UAV trajectory determination method and system
US8818581B2 (en) * 2010-04-13 2014-08-26 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Parafoil electronic control unit having wireless connectivity
CN108243431A (zh) * 2017-08-28 2018-07-03 南京邮电大学 基于能效最优准则的无人机中继系统的功率分配算法
CN108668257A (zh) * 2018-04-28 2018-10-16 中国人民解放军陆军工程大学 一种分布式无人机邮差中继轨迹优化方法
CN108924791A (zh) * 2018-07-13 2018-11-30 广东工业大学 一种无线通信方法、装置、设备及可读存储介质

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Joint trajectory and communication design for multi-UAV enabled wireless networks;Qingqing Wu 等;《IEEE Transactions on Wireless Communications》;20180105;第17卷(第3期);全文 *
Securing UAV Communications via Joint Trajectory and Power Control;Guangchi Zhang 等;《 IEEE Transactions on Wireless Communications》;20190118;第18卷(第2期);全文 *
Trajectory Optimization and Power Allocation for Multi-Hop UAV Relaying Communications;Guangchi Zhang 等;《 IEEE Access》;20180831(第6期);第48566-48574页，图1，算法1 *
基于模型预测控制的无人机轨迹跟踪方法研究;刘斐;《中国优秀硕士学位论文全文数据库》;20171130(第11期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110380772A (zh) 2019-10-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110380772B (zh) 一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法
CN111615200B (zh) 混合Hybrid NOMA网络的无人机辅助通信资源分配方法
Li et al. Placement optimization for UAV-enabled wireless networks with multi-hop backhauls
CN110381445B (zh) 一种基于无人机基站系统的资源分配与飞行轨迹优化方法
CN111107515B (zh) 无人机多链路中继通信系统的功率分配与飞行路线优化方法
CN110730495A (zh) 能量约束下的无人机数据分发优化方法
WO2011041169A1 (en) Apparatus and method to facilitate wireless uplink resource allocation
CN112055310A (zh) 无人机cr-noma网络中轨迹设计和功率分配方法
El Hammouti et al. A distributed mechanism for joint 3D placement and user association in UAV-assisted networks
Cao et al. Peak age-of-information minimization of UAV-aided relay transmission
Chen et al. Lifetime maximization for uplink transmission in UAV-enabled wireless networks
CN114760695A (zh) 硬件损伤条件下的无人机辅助noma系统的和速率最大化方法
CN111064501B (zh) 基于无人机双中继通信系统的资源优化方法
Li et al. Joint user scheduling and UAV trajectory optimization for full-duplex UAV relaying
Fan et al. Channel assignment and power allocation utilizing noma in long-distance uav wireless communication
CN113423071A (zh) 一种基于非正交多址接入的无人机中继传输控制方法
Jing et al. UAV trajectory design and bandwidth allocation for coverage maximization with energy and time constraints
CN115278584A (zh) 基于noma的无人机数据采集系统及其采集方法
He et al. Joint power and deployment optimization for multi-UAV remote edge computing
Cai et al. Trajectory design and resource allocation for UAV-enabled data collection in wireless sensor networks with 3D blockages
CN113301532A (zh) 一种用于无人机辅助毫米波应急通信网的信道分配方法
Song et al. A Rate-Splitting-Based Approach for Sum-Rate Optimization Scheme in UAV-Assisted Emergency Communication
CN113950023B (zh) 一种无人机辅助通信方法、系统及存储介质
Sivaganesan Wireless UAV Rotary Wing Communication with Ground Nodes Using Successive Convex Approximation and Energy Saving Mode
Nikooroo et al. Sum Capacity Maximization in Multi-Hop Mobile Networks with Flying Base Stations

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20231211

Address after: 343808 TanQian 7, Dongbei village, Baijia Town, Wan'an County, Ji'an City, Jiangxi Province

Patentee after: Zeng Guangjun

Address before: Room 201, Building A, No. 318 Outer Ring West Road, University City, Panyu District, Guangzhou City, Guangdong Province, 510006

Patentee before: Guangzhou University Town (Guangong) Science and Technology Achievement Transformation Center

Effective date of registration: 20231211

Address after: Room 201, Building A, No. 318 Outer Ring West Road, University City, Panyu District, Guangzhou City, Guangdong Province, 510006

Patentee after: Guangzhou University Town (Guangong) Science and Technology Achievement Transformation Center

Address before: 510006 Dongfeng East Road, Yuexiu District, Guangzhou, Guangdong 729

Patentee before: GUANGDONG University OF TECHNOLOGY

TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20240325

Address after: 518000 Room 201, building A, No. 1, Qian Wan Road, Qianhai Shenzhen Hong Kong cooperation zone, Shenzhen, Guangdong (Shenzhen Qianhai business secretary Co., Ltd.)

Patentee after: Huanyu Pengxiang Aviation Technology (Shenzhen) Co.,Ltd.

Country or region after: China

Address before: 343808 TanQian 7, Dongbei village, Baijia Town, Wan'an County, Ji'an City, Jiangxi Province

Patentee before: Zeng Guangjun

Country or region before: China