CN111479226B - 无人机通信系统及基于用户轨迹的无人机通信优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种无人机通信系统及基于用户轨迹的无人机通信优化方法。基于用户轨迹的无人机通信优化方法主要包括以下步骤：通过用户的运动轨迹信息预测用户在通信期间任意时刻的位置信息，并根据得到的位置信息计算得到无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数；计算每个用户数据传输的平均吞吐量，以最大化用户的最小平均吞吐量为目标，优化无人机的发射功率分配和飞行航迹规划。本发明利用用户的运动轨迹信息来预测用户在通信期间任意时刻的位置信息，并利用无人机的高机动性为用户提供通信服务，在用户运动轨迹已知的情况下，保证了用户通信的数据吞吐量，显著提升了通信质量，能够应用于地面基站稀缺的情况。

Description

无人机通信系统及基于用户轨迹的无人机通信优化方法

技术领域

本发明涉及一种无人机通信系统及基于用户轨迹的无人机通信优化方法，属于无线通信技术领域。

背景技术

近年来，将无人机应用在无线通信网络中来提高系统性能的现象越来越普遍。无人机在大部分时间里能为地面用户提供视距信道链路，通常具有更好的空对地信道或者空对海信道，可以显著提高传输性能。其次，无人机的高机动性和敏捷性，使其能够在紧急情况下快速部署并建立通信。此外，与传统通信基础设施相比，无人机部署的成本更低，这也使得无人机成为某些特殊场景下提高网络覆盖的一个经济有效的选择。因此，无人机在无线通信网络中作为空中基站、无线中继或者用于无线传感器网络中的数据收集和传播都是一种很好的选择。

但是在某些特定应用场景下，用户轨迹都是可以预先知道的，如遵循指定的航线航行的船只，沿着轨道运行的火车、高铁，甚至是在高速公路上行驶汽车。由于这些场景下用户大都按照预先规划好的路线运动，利用用户的这一行为特征，结合出发时刻表预测出用户在将来一段时间内所处的位置，从而获取具有前瞻性的大尺度衰落信道信息来预估通信质量。但是受限于无人机的飞行搭载能力、滞空时间等因素，基于无人机的空中基站在实际推广中往往有些困难。因此，如何提高无人机通信质量已经逐渐成为未来无线通信领域中的研究热点。

有鉴于此，确有必要提出一种无人机通信系统及基于用户轨迹的无人机通信优化方法，以解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种无人机通信系统及基于用户轨迹的无人机通信优化方法，以提高用户的通信质量。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于用户轨迹的无人机通信优化方法，应用于基于用户轨迹的无人机通信系统，主要包括以下步骤：

步骤1、通过用户的运动轨迹信息预测用户在通信期间任意时刻的位置信息，并根据得到的位置信息计算得到无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数；

步骤2、计算每个用户数据传输的平均吞吐量，以最大化用户的最小平均吞吐量为目标，优化无人机的发射功率分配和飞行航迹规划。

可选的，步骤1具体包括：

步骤11、将无人机作为移动基站，定义有N个运动轨迹信息已知的用户，初始化飞行航迹，将无人机的飞行高度固定为H，总通信服务时间为T，并将总通信服务时间T划分为M个时隙，每个时隙长度为δ；

步骤12、根据已知的用户的运动轨迹信息和总通信服务时间，得到第n个用户在第m个时隙内的位置信息，表示为{Ux[n,m],Uy[n,m]}；

步骤13、根据用户在通信时所处的不同环境，采用空对地信道模型或空对海双射线信道模型，计算得到无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数。

可选的，无人机在第m个时隙内的位置信息可以表示为[x_m,y_m]，无人机与第n个用户在第m个时隙内的距离为：

可选的，无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数为：

其中，(1)式为空对地信道模型，β₀为参考距离d＝1米时的信道增益；(2)式为空对海双射线信道模型，λ为信号波长，h_n表示第n个用户的天线高度。

可选的，步骤2具体包括：

步骤21、计算每个用户数据传输的平均吞吐量；

步骤22、定义无人机的总功率为P_T，最大飞行速度为V，计算得到无人机的功率约束和无人机在每个时隙内的位置约束；

步骤23、基于无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数和每个用户数据传输的平均吞吐量，求解优化问题，以得到无人机发射功率分配和飞行航迹规划的最优解

和[x_m,y_m]^Opt；

步骤24、通过迭代算法计算得到最终的无人机发射功率分配和最终的飞行航迹规划

和[x_m,y_m]^final。

可选的，步骤21中，第n个用户数据传输的平均吞吐量表示为：

其中，B为无人机发射的总带宽，p_n,m为无人机在每个时隙内给每个用户分配的发射功率。

可选的，步骤22中，无人机的功率约束表示为：

无人机在每个时隙内的位置约束表示为：

(x₁-x₀)²+(y₁-y₀)²≤(VΔT)²

(x_m-x_m-1)²+(y_m-y_m-1)²≤(VΔT)²，

(x_F-x_M)²+(y_F-y_M)²≤(VΔT)²

其中，P_max为无人机的最大功率，[x₀,y₀]和[x_F,y_F]分别为无人机的起始位置和最终位置。

可选的，步骤23中，所述优化问题为：

s.t.C1:p_n,m≥0

C2

C3:(x₁-x₀)²+(y₁-y₀)²≤(VΔT)²

C4:(x_m-x_m-1)²+(y_m-y_m-1)²≤(VΔT)²

C5:(x_F-x_M)²+(y_F-y_M)²≤(VΔT)²。

可选的，步骤24中，所述迭代算法的步骤具体包括：

S1、将步骤23中获得的飞行航迹规划的最优解代入到步骤13中，更新无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数；

S2、将更新后的无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数和无人机发射功率分配的最优解代入到步骤21中，计算每个用户数据传输的平均吞吐量；继续求解步骤23中的优化问题，得到新一轮的无人机发射功率分配和飞行航迹规划的最优解；

S3、重复步骤S1-步骤S2，直至用户的最小平均吞吐量

收敛。

为实现上述目的，本发明还提供了一种无人机通信系统，应用前述的基于用户轨迹的无人机通信优化方法，所述无人机通信系统包括作为移动基站的无人机和多个运动轨迹信息已知的用户。

本发明的有益效果是：本发明利用用户的运动轨迹信息来预测用户在通信期间任意时刻的位置信息，并利用无人机的高机动性为用户提供通信服务，在用户运动轨迹已知的情况下，保证了用户通信的数据吞吐量，显著提升了通信质量，能够应用于地面基站稀缺的情况。

附图说明

图1为本发明基于用户轨迹的无人机通信优化方法的流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。

本发明揭示了一种基于无人机辅助的用户移动轨迹已知的无线通信下行传输系统，可简称为无人机通信系统。所述无人机通信系统包括作为移动基站的无人机及多个运动轨迹信息已知的用户，无人机为用户提供无线服务并进行数据传输。本发明中，无人机通信系统可以采用频分多址技术，使各个用户之间不存在干扰问题。

如图1所示，本发明还揭示了一种基于用户轨迹的无人机通信优化方法，应用于上述基于用户轨迹的无人机通信系统，主要包括以下步骤：

步骤1、通过用户的运动轨迹信息预测用户在通信期间任意时刻的位置信息，并根据得到的位置信息计算得到无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数；

步骤2、计算每个用户数据传输的平均吞吐量，以最大化用户的最小平均吞吐量为目标，优化无人机的发射功率分配和飞行航迹规划。

以下将对步骤1和步骤2进行详细说明。

步骤1的具体步骤为：

步骤11、将无人机作为移动基站，定义有N个运动轨迹信息已知的用户，初始化飞行航迹，将无人机的飞行高度固定为H，总通信服务时间为T，并将总通信服务时间T划分为M个时隙，每个时隙长度为δ；其中，初始化后的飞行航迹为从无人机的起始位置到最终位置匀速运动的一条直线；

步骤12、根据已知的用户的运动轨迹信息和总通信服务时间，得到第n个用户在第m个时隙内的位置信息，表示为{Ux[n,m],Uy[n,m]}；无人机在第m个时隙内的位置信息可以表示为[x_m,y_m]，无人机与第n个用户在第m个时隙内的距离为：

步骤13、根据用户在通信时所处的不同环境，采用空对地信道模型或空对海双射线信道模型，计算得到无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数。

步骤13中，无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数为：

其中，(1)式为空对地信道模型，β₀为参考距离d＝1米时的信道增益；(2)式为空对海双射线信道模型，λ为信号波长，h_n表示第n个用户的天线高度。

步骤2的具体步骤为：

步骤21、计算每个用户数据传输的平均吞吐量；由于无人机同时与所有用户进行通信，考虑到不同用户在通信中存在相互干扰，故需要计算每个用户数据传输的平均吞吐量，如：第n个用户数据传输的平均吞吐量可表示为：

其中，B为无人机发射的总带宽，p_n,m为无人机在每个时隙内给每个用户分配的发射功率。

步骤22、定义无人机的总功率为P_T，最大飞行速度为V，计算得到无人机的功率约束和无人机在每个时隙内的位置约束，所述无人机的功率约束可表示为：

无人机在每个时隙内的位置约束表示为：

其中，P_max为无人机的最大功率，[x₀,y₀]和[x_F,y_F]分别为无人机的起始位置和最终位置。

步骤23、基于无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数和每个用户数据传输的平均吞吐量，求解优化问题，以得到无人机发射功率分配和飞行航迹规划的最优解

和[x_m,y_m]^Opt，所述优化问题为：

s.t.C1:p_n,m≥0

C2:

C3:(x₁-x₀)²+(y₁-y₀)²≤(VΔT)²

C4:(x_m-x_m-1)²+(y_m-y_m-1)²≤(VΔT)²

C5:(x_F-x_M)²+(y_F-y_M)²≤(VΔT)²。

步骤24、通过迭代算法计算得到最终的无人机发射功率分配和最终的飞行航迹规划

和[x_m,y_m]^final。

所述迭代算法的步骤具体包括：

S1、将步骤23中获得的飞行航迹规划的最优解代入到步骤13中，更新无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数；

S2、将更新后的无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数和无人机发射功率分配的最优解代入到步骤21中，计算每个用户数据传输的平均吞吐量；继续求解步骤23中的优化问题，得到新一轮的无人机发射功率分配和飞行航迹规划的最优解；

S3、重复步骤S1-步骤S2，直至用户的最小平均吞吐量

收敛。

综上所述，本发明利用用户的运动轨迹信息来预测用户在通信期间任意时刻的位置信息，并利用无人机的高机动性为用户提供通信服务，在用户运动轨迹已知的情况下，保证了用户通信的数据吞吐量，显著提升了通信质量，能够应用于地面基站稀缺的情况。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于用户轨迹的无人机通信优化方法，应用于基于用户轨迹的无人机通信系统，其特征在于，主要包括以下步骤：

步骤1、通过用户的运动轨迹信息预测用户在通信期间任意时刻的位置信息，并根据得到的位置信息计算得到无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数；

步骤2、计算每个用户数据传输的平均吞吐量，以最大化用户的最小平均吞吐量为目标，优化无人机的发射功率分配和飞行航迹规划；

其中，步骤1具体包括：

步骤11、将无人机作为移动基站，定义有N个运动轨迹信息已知的用户，初始化飞行航迹，将无人机的飞行高度固定为H，总通信服务时间为T，并将总通信服务时间T划分为M个时隙，每个时隙长度为δ；

步骤12、根据已知的用户的运动轨迹信息和总通信服务时间，得到第n个用户在第m个时隙内的位置信息，表示为{Ux[n,m],Uy[n,m]}；

步骤13、根据用户在通信时所处的不同环境，采用空对地信道模型或空对海双射线信道模型，计算得到无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数；

步骤2具体包括：

步骤21、计算每个用户数据传输的平均吞吐量；

步骤22、定义无人机的总功率为P_T，最大飞行速度为V，计算得到无人机的功率约束和无人机在每个时隙内的位置约束；

步骤23、基于无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数和每个用户数据传输的平均吞吐量，求解优化问题，以得到无人机发射功率分配和飞行航迹规划的最优解

和[x_m,y_m]^Opt；

步骤24、通过迭代算法计算得到最终的无人机发射功率分配和最终的飞行航迹规划

和[x_m,y_m]^final；

步骤24中，所述迭代算法的步骤具体包括：

S1、将步骤23中获得的飞行航迹规划的最优解代入到步骤13中，更新无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数；

S2、将更新后的无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数和无人机发射功率分配的最优解代入到步骤21中，计算每个用户数据传输的平均吞吐量；继续求解步骤23中的优化问题，得到新一轮的无人机发射功率分配和飞行航迹规划的最优解；

S3、重复步骤S1-步骤S2，直至用户的最小平均吞吐量

收敛。

2.根据权利要求1所述的基于用户轨迹的无人机通信优化方法，其特征在于，无人机在第m个时隙内的位置信息可以表示为[x_m,y_m]，无人机与第n个用户在第m个时隙内的距离为：

3.根据权利要求2所述的基于用户轨迹的无人机通信优化方法，其特征在于，无人机与用户之间信道的大尺度衰落系数为：

其中，(1)式为空对地信道模型，β₀为参考距离d＝1米时的信道增益；(2)式为空对海双射线信道模型，λ为信号波长，h_n表示第n个用户的天线高度。

4.根据权利要求3所述的基于用户轨迹的无人机通信优化方法，其特征在于，步骤21中，第n个用户数据传输的平均吞吐量表示为：

其中，B为无人机发射的总带宽，p_n,m为无人机在每个时隙内给每个用户分配的发射功率。

5.根据权利要求4所述的基于用户轨迹的无人机通信优化方法，其特征在于，步骤22中，无人机的功率约束表示为：

无人机在每个时隙内的位置约束表示为：

其中，P_max为无人机的最大功率，[x₀,y₀]和[x_F,y_F]分别为无人机的起始位置和最终位置。

6.根据权利要求5所述的基于用户轨迹的无人机通信优化方法，其特征在于，步骤23中，所述优化问题为：

s.t.C1:p_n,m≥0

C2:

C3:(x₁-x₀)²+(y₁-y₀)²≤(VΔT)²

C4:(x_m-x_m-1)²+(y_m-y_m-1)²≤(VΔT)²

C5:(x_F-x_M)²+(y_F-y_M)²≤(VΔT)²。

7.一种无人机通信系统，其特征在于，应用权利要求1-6中任一项所述的基于用户轨迹的无人机通信优化方法，所述无人机通信系统包括作为移动基站的无人机和多个运动轨迹信息已知的用户。

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