CN114007226A - 无人机基站的覆盖调控方法和装置 - Google Patents

无人机基站的覆盖调控方法和装置 Download PDF

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CN114007226A CN202010737528.2A CN202010737528A CN114007226A CN 114007226 A CN114007226 A CN 114007226A CN 202010737528 A CN202010737528 A CN 202010737528A CN 114007226 A CN114007226 A CN 114007226A
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Abstract

本公开公开了一种无人机基站的覆盖调控方法和装置，涉及无线通信领域。该方法包括：确定用户侧信号的SNR和SINR；根据SNR和SINR，确定上限目标基站覆盖率和下线目标基站覆盖率；根据上限目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的上限目标半径，根据下线目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的下限目标半径；以及根据无人机基站簇的上限目标半径和下限目标半径，调整当前无人机基站所构成基站簇的半径。本公开能够减少无人机基站对其他基站用户的干扰，提高网络性能。

Description

无人机基站的覆盖调控方法和装置
技术领域
本公开涉及无线通信领域，尤其涉及一种无人机基站的覆盖调控方法和装置。
背景技术
5G网络的标准化和大量部署大规模展开，用户对网络速率以及业务的多样性等需求越来越大。与此同时，无人机以其优越的机动性在网络的补盲、补热过程中被大量使用，无人机通信已经成为构建下一代高度可重构和移动网络的众多有前景的解决方案之一。然而现网中点对点连接系统已逐渐接近香农极限，而且可用频段越来越少，于是使用传统方法提高网络性能的方法变得难度极大。5G网络中的关键技术-UDN(Ultra-Dense Network，超密集组网)作为一项极具前景的技术，可以在通过快速资源调度在一定程度上提高系统无线资源利用率以及频谱效率，但UDN为系统带来正向增益的同时也带来了系统干扰加强、移动信令负荷加剧等问题。
利用波束通信是未来5G蜂窝系统的关键组成部分。网络的部署是使用BS(BaseStation，基站)和MS(Mobile Station，移动平台)的天线阵列进行波束组合成形，以确保用户与基站之间达到足够强度的收发信号功率。然而，这些天线阵列需要被自适应地控制以实现良好的波束形成增益。现有方法通常使用波束训练的方法以解决上述问题，其优点在于可以从预定义的波束训练码本中选择最佳成形波束对，从而无需对信道进行显式估计。但是这种波束训练的成功受到小区外干扰的影响，可能导致未对准错误并降低整体网络性能。另一方面，在宽波束场景下，基站在目标用户之外的角度还存在较强的剩余信号，从而对其他基站的用户产生干扰。
发明内容
本公开要解决的一个技术问题是提供了一种无人机基站的覆盖调控方法和装置，能够提高网络性能，减少对其他基站用户的干扰。
根据本公开一方面，提出一种无人机基站的覆盖调控方法，包括：确定用户侧信号的信噪比SNR和信号与干扰加噪声比SINR；根据SNR和SINR，确定上限目标基站覆盖率和下线目标基站覆盖率；根据上限目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的上限目标半径，根据下线目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的下限目标半径；以及根据无人机基站簇的上限目标半径和下限目标半径，调整当前无人机基站所构成基站簇的半径。
在一些实施例中，确定上限目标基站覆盖率包括：根据最佳波束对发生时SNR大于目标阈值发生的概率，与最佳波束对发生概率之积，确定上限目标基站覆盖率。
在一些实施例中，确定上限目标基站覆盖率包括：根据最佳波束对发生时SINR大于目标阈值发生的概率，与最佳波束对发生概率之积，确定下限目标基站覆盖率。
在一些实施例中，根据当前用户的有效波束成形增益、当前无人机基站的有效波束成形增益、服务于当前用户的无人机基站中的每个无人机基站的信号发射功率和每个无人机基站到当前用户的距离、干扰当前用户的无人机基站中的每个无人机基站的信号发射功率和每个无人机基站到当前用户的距离，以及信道的路径损耗指数和衰落度，确定用户接收的信号功率；以及根据用户接收的信号功率，确定SNR和SINR。
在一些实施例中，调整当前无人机基站所构成基站簇的半径包括：若当前无人机基站所构成基站簇的半径大于上限目标半径，则调整当前无人机基站的数目和密度，以使当前无人机基站所构成基站簇的半径小于等于上限目标半径；若当前无人机基站所构成基站簇的半径小于下限目标半径，则调整当前无人机基站的数目和密度，以使当前无人机基站所构成基站簇的半径大于等于下限目标半径；以及若当前无人机基站所构成基站簇的半径大于等于下限目标半径，且小于等于上限目标半径，则保持当前无人机基站的数目和密度。
根据本公开的另一方面，还提出一种无人机基站的覆盖调控装置，包括：SNR和SINR获取单元，被配置为获取用户侧信号的信噪比SNR和信号与干扰加噪声比SINR；覆盖率确定单元，被配置为根据SNR和SINR，确定上限目标基站覆盖率和下线目标基站覆盖率；目标半径确定单元，被配置为根据上限目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的上限目标半径，根据下线目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的下限目标半径；以及半径调整单元，被配置为根据无人机基站簇的上限目标半径和下限目标半径，调整当前无人机基站所构成基站簇的半径。
在一些实施例中，覆盖率确定单元被配置为根据最佳波束对发生时SNR大于目标阈值发生的概率，与最佳波束对发生概率之积，确定上限目标基站覆盖率。
在一些实施例中，覆盖率确定单元被配置为根据最佳波束对发生时SINR大于目标阈值发生的概率，与最佳波束对发生概率之积，确定下限目标基站覆盖率。
在一些实施例中，SNR和SINR根据用户接收的信号功率确定，用户接收的信号功率根据当前用户的有效波束成形增益、当前无人机基站的有效波束成形增益、服务于当前用户的无人机基站中的每个无人机基站的信号发射功率和每个无人机基站到当前用户的距离、干扰当前用户的无人机基站中的每个无人机基站的信号发射功率和每个无人机基站到当前用户的距离，以及信道的路径损耗指数和衰落度确定。
根据本公开的另一方面，还提出一种无人机基站的覆盖调控装置，包括：存储器；以及耦接至存储器的处理器，处理器被配置为基于存储在存储器的指令执行如上述的无人机基站的覆盖调控方法。
根据本公开的另一方面，还提出一种非瞬时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现上述的无人机基站的覆盖调控方法。
本公开实施例中根据用户侧的SNR和SINR，确定上限目标基站覆盖率和下线目标基站覆盖率，进而确定无人机基站簇的上限目标半径和下限目标半径，调整当前无人机基站所构成基站簇的半径，使得当前无人机基站所构成基站簇的半径满足上限目标半径和下限目标半径，能够减少无人机基站对其他基站用户的干扰，提高网络性能。
通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例，并且连同说明书一起用于解释本公开的原理。
参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本公开，其中：
图1为本公开的无人机基站的覆盖调控方法的一些实施例的流程示意图。
图2为无人机基站系统参考网络模型。
图3为本公开的无人机基站的覆盖调控方法的另一些实施例的流程示意图。
图4为本公开的无人机基站的覆盖调控装置的一些实施例的结构示意图。
图5为本公开的无人机基站的覆盖调控装置的另一些实施例的结构示意图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。
图1为本公开的无人机基站的覆盖调控方法的一些实施例的流程示意图。
在步骤110，确定用户侧信号的SNR(Signal-to-Noise Ratio，信噪比)和SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio，信号与干扰加噪声比)。
在一些实施例中，确定用户接收的信号功率，根据用户接收的信号功率确定SNR和SINR。
在一些实施例中，根据当前用户的有效波束成形增益、当前无人机基站的有效波束成形增益、服务于当前用户的无人机基站中的每个无人机基站的信号发射功率和每个无人机基站到当前用户的距离、干扰当前用户的无人机基站中的每个无人机基站的信号发射功率和每个无人机基站到当前用户的距离，以及信道的路径损耗指数和衰落度，确定用户接收的信号功率。
如图2所示，无人机基站满足三维均匀泊松分布，所有无人机基站集合表示为Φ，移动用户满足二维平面上的泊松点分布，假设无人机基站与当前用户含有的天线数量分别是NBS和NMS，可以得到以当前用户为中心，选取其周围的无人机基站组成虚拟小区提供服务，用户选取周围无人机基站组成基站簇为其进行多小区联合宽波束传输。为了简化分析过程，假设无人机基站悬停、当前用户为静止状态。同时为了确定该基站簇的大小，设置无人机基站簇的半径为d，将无人机基站簇内为当前用户提供服务信号的合作基站集合表示为Φ1，将无人机基站簇外为当前用户提供干扰信号的基站集合表示为Φ2。
假设每个无人机基站提供的信号功率大小均为Pt，同时考虑信道的传输过程中的窄带平坦衰落受大尺度衰落和瑞利衰落的影响，将路径损耗指数表示为α，其中α>2。此外，将系统中的小尺度衰落假设为
Figure BDA0002605647260000062
其中β满足自由度为2NMS的χ2分布。发明人经过多次实验，得到用户接收的信号功率为：
Figure BDA0002605647260000061
其中，DMS和DBS分别表示当前用户和无人机基站的有效波束成形增益，为了简化系统分析过程，假设当前用户功率的旁瓣波束增益为零，服务于当前用户的无人机基站中的第i个无人机基站距离当前用户的欧式距离表示为ri，干扰当前用户的无人机基站中的第g个无人机基站距离当前用户的欧式距离表示为rg，si为服务于当前用户的无人机基站中的第i个无人机基站的信号信息向量，sg为干扰当前用户的无人机基站中的第g个无人机基站的信号信息向量，z表示环境中的加性高斯白噪声，且噪声量与无人机基站提供的信号是相互独立的。
在步骤120，根据SNR和SINR，确定上限目标基站覆盖率和下线目标基站覆盖率。
在一些实施例中，根据最佳波束对发生时SNR大于目标阈值发生的概率，与最佳波束对发生概率之积，确定上限目标基站覆盖率。即利用公式P1(T)＝P(SNR>T|OBP)P(OBP)，确定上限目标基站覆盖率P1(T)。其中，T为目标阈值，OBP为最佳波束对。
在一些实施例中，根据最佳波束对发生时SINR大于目标阈值发生的概率，与最佳波束对发生概率之积，确定下限目标基站覆盖率。即利用公式P2(T)＝P(SINR>T|OBP)P(OBP)，确定上限目标基站覆盖率P2(T)。
在步骤130，根据上限目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的上限目标半径，根据下线目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的下限目标半径。
在一些实施例中，目标基站覆盖率越大，则无人机基站簇的目标半径越大。
在一些实施例中，在确定目标基站覆盖率后，通过查表的方式，确定上限目标半径和下限目标半径。
在步骤140，根据无人机基站簇的上限目标半径和下限目标半径，调整当前无人机基站所构成基站簇的半径。
通过调整当前无人机基站所构成基站簇的半径，使得当前无人机基站所构成基站簇的半径满足上限目标半径和下限目标半径。
在上述实施例中，根据用户侧的SNR和SINR，确定上限目标基站覆盖率和下线目标基站覆盖率，进而确定无人机基站簇的上限目标半径和下限目标半径，调整当前无人机基站所构成基站簇的半径，使得当前无人机基站所构成基站簇的半径满足上限目标半径和下限目标半径，能够减少无人机基站对其他基站用户的干扰，提高网络性能。
图3为本公开的无人机基站的覆盖调控方法的另一些实施例的流程示意图。
在步骤310，根据最佳波束对发生时用户侧信号的SNR大于目标阈值发生的概率，与最佳波束对发生概率之积，确定上限目标基站覆盖率。
在一些实施例中，在考虑初始波束关联阶段的影响的情况下，表征无人机异构网络的覆盖率性能。采用当前用户的信号的SINR大于阈值T的概率P(T)来表示系统的覆盖率性能。
在单路信道模型和当前用户的零旁瓣增益场景下，当且仅当当前用户接收增益为主瓣增益时，当前用户处接收到的信号的SINR才会大于零。因此，在这里引入两个基本事件：(1)最佳波束对(OBP)匹配事件，在此事件下波束关联阶段中所选波束成形/组合对是具有最大无人机基站和当前用户波束成形增益的波束形成/组合对的情况，即
OBP＝{DBS＝GBS,DMS＝GMS} (2)
以及(2)次优波束对(SBP)匹配事件。在此事件下波束关联阶段中所选波束成形/组合对不能达到具有最大无人机基站和当前用户波束成形增益的波束形成/组合对的情况，即
SBP＝{DBS＝GBS,DMS＝gMS} (3)
考虑到这两种仅有的非零SINR覆盖率范围情况，系统覆盖率范围概率公式如下：
P(T)＝P(SINR>T|OBP7)P(OBP)+P(SINR>T|SBP7)P(SBP) (4)
在下行链路的波束训练中，分配给无人机基站的控制导频序列是当前用户用来区别服务基站和其他基站信号的重要依据。因此，为保证当前用户的接收到的服务基站信号中没有干扰，需要将正交导频序列分配给所有的无人机基站。每个位置上的无人机基站随机复用控制导频。
当导频复用因子趋于0的时候，即系统中的控制导频数量趋于无穷大，小区内的所有无人机基站复用不同的正交导频这样当前用户能够从接收到的信号中准确分辨服务信号与其他信号。所以在这种情况下相对于噪声功率，干扰功率就可以小到忽略不计，于是得到了系统覆盖率上界的表达式为：
Figure BDA0002605647260000081
又由于无人机基站满足三维空间的泊松随机点分布，上式可改写为：
Figure BDA0002605647260000082
其中，
Figure BDA0002605647260000083
σ2为噪声功率，利用β满足为自由度为2NMS的χ2分布的随机几何关系对上式进行进一步化简，可得：
Figure BDA0002605647260000084
Figure BDA0002605647260000091
其中，步骤a为伽马随机分布的定义，由于本公开中定义β满足自由度为2NMS的χ2分布，因此步骤b服从非完整伽马随机函数，El(·|r)为对L(r)关于随机量r的期望，Ll(s|r)为函数L(r)的拉式变换。由此，得到目标覆盖率性能上界的数学表达式求解。
当导频复用因子等于1时，及系统所有无人机基站复用同样的导频，这种情况会给系统带不可忽略的波束对误差，如此SINR的覆盖率范围势必就会受到很大影响。为了更好地分析这种情况下的系统性能，先对OBP于进行更深入的定义：即当最优波束对方向上最优化波束对形成增益的总功率大于当前用户任何其他方向上的总功率时，发生OBP事件，得到OBP事件的数学表达：
Figure BDA0002605647260000092
Im(m＝1，2，…，NMS)表示第m个波束向量信道上的干扰功率，假设非一般性情况下，即第1个波束向量信道被选中为服务信道，此时，该服务基站与当前用户之间达到最大的波束增益传输。
在一些实施例中，
Figure BDA0002605647260000093
在步骤320，根据最佳波束对发生时SNR大于目标阈值发生的概率，与最佳波束对发生概率之积，确定上限目标基站覆盖率。
假设当前用户的旁瓣增益为零，在导频复用因子为1时，当前用户接收到的其他干扰基站发送数据的增益也为零，可以假设这种情况下的SBP事件也不发生，由此，在全导频复用情况下，当发生完全OBP事件时，我们就可以得到系统覆盖率性能表达式的下界为：
Figure BDA0002605647260000094
根据Slivnyak定理以及随机几何关系，对上式进行化简：
Figure BDA0002605647260000095
其中，
Figure BDA0002605647260000101
Figure BDA0002605647260000102
Figure BDA0002605647260000103
其中，g为分布β中的参数，即β～f(g)，λb为分布密度。E1为第1个波束向量信道的干扰拉式变换。由公式可以发现，随着SINR的增大覆盖率逐渐减小，且存在覆盖率的1降点和趋零平台。考虑无人机基站的密度即三维泊松分布系数大小的变化，无人机基站密度越大，全导频复用下的覆盖率越大，这是由于无人机基站密度越大，意味着半径一定的以当前用户为中心的基站簇内服务基站数量越多，于是服务信号增强，信噪比也就相应增大。
在步骤330，根据上限目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的上限目标半径，根据下线目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的下限目标半径。
在步骤340，判断当前无人机基站所构成基站簇的半径是否大于上限目标半径，若是，则执行步骤350，否则，执行步骤360。
在步骤350，调整当前无人机基站的数目和密度，以使当前无人机基站所构成基站簇的半径小于等于上限目标半径。
在步骤360，判断当前无人机基站所构成基站簇的半径是否小于下限目标半径，若是，则执行步骤370，否则，执行步骤380。
在步骤370，调整当前无人机基站的数目和密度，以使当前无人机基站所构成基站簇的半径大于等于下限目标半径。
在步骤380，保持当前无人机基站的数目和密度。
在上述实施例中，对无人机的三维网络和信道进行建模，利用随机几何理论推导5G场景下的无人机三维网络中准正交导频复用情况下的目标覆盖率，根据预设的目标覆盖范围，对实测用例中的无人机基站簇直径进行调整，能够提高网络性能，减少无人机基站对其他基站用户的干扰。
图4为本公开的无人机基站的覆盖调控装置的一些实施例的结构示意图。该装置包括SNR和SINR获取单元410、覆盖率确定单元420、目标半径确定单元430和半径调整单元440。
SNR和SINR获取单元410被配置为获取用户侧信号的SNR和SINR。
在一些实施例中，SNR和SINR根据用户接收的信号功率确定，用户接收的信号功率根据当前用户的有效波束成形增益、当前无人机基站的有效波束成形增益、服务于当前用户的无人机基站中的每个无人机基站的信号发射功率和每个无人机基站到当前用户的距离、干扰当前用户的无人机基站中的每个无人机基站的信号发射功率和每个无人机基站到当前用户的距离，以及信道的路径损耗指数和衰落度确定。
覆盖率确定单元420被配置为根据SNR和SINR，确定上限目标基站覆盖率和下线目标基站覆盖率。
在一些实施例中，根据最佳波束对发生时SNR大于目标阈值发生的概率，与最佳波束对发生概率之积，确定上限目标基站覆盖率。
在一些实施例中，根据最佳波束对发生时SINR大于目标阈值发生的概率，与最佳波束对发生概率之积，确定下限目标基站覆盖率。
目标半径确定单元430被配置为根据上限目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的上限目标半径，根据下线目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的下限目标半径。
在一些实施例中，目标基站覆盖率越大，则无人机基站簇的目标半径越大。
在一些实施例中，在确定目标基站覆盖率后，通过查表的方式，确定上限目标半径和下限目标半径。
半径调整单元440被配置为根据无人机基站簇的上限目标半径和下限目标半径，调整当前无人机基站所构成基站簇的半径。
在一些实施例中，若当前无人机基站所构成基站簇的半径大于上限目标半径，则调整当前无人机基站的数目和密度，以使当前无人机基站所构成基站簇的半径小于等于上限目标半径；若当前无人机基站所构成基站簇的半径小于下限目标半径，则调整当前无人机基站的数目和密度，以使当前无人机基站所构成基站簇的半径大于等于下限目标半径；以及若当前无人机基站所构成基站簇的半径大于等于下限目标半径，且小于等于上限目标半径，则保持当前无人机基站的数目和密度。
在上述实施例中，根据用户侧的SNR和SINR，确定上限目标基站覆盖率和下线目标基站覆盖率，进而确定无人机基站簇的上限目标半径和下限目标半径，调整当前无人机基站所构成基站簇的半径，使得当前无人机基站所构成基站簇的半径满足上限目标半径和下限目标半径，能够减少无人机基站对其他基站用户的干扰，提高网络性能。
图5为本公开的无人机基站的覆盖调控装置的另一些实施例的结构示意图。该装置500包括存储器510和处理器520。其中：存储器510可以是磁盘、闪存或其它任何非易失性存储介质。存储器用于存储图1、3所对应实施例中的指令。处理器520耦接至存储器510，可以作为一个或多个集成电路来实施，例如微处理器或微控制器。该处理器520用于执行存储器中存储的指令。
在一些实施例中，处理器520通过BUS总线530耦合至存储器510。该装置500还可以通过存储接口540连接至外部存储系统550以便调用外部数据，还可以通过网络接口560连接至网络或者另外一台计算机系统(未标出)。此处不再进行详细介绍。
在该实施例中，通过存储器存储数据指令，再通过处理器处理上述指令，能够减少无人机基站对其他基站用户的干扰，提高网络性能。
在另一些实施例中，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现图1、3所对应实施例中的方法的步骤。本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
至此，已经详细描述了本公开。为了避免遮蔽本公开的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。
虽然已经通过示例对本公开的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本公开的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本公开的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本公开的范围由所附权利要求来限定。

Claims (11)

1.一种无人机基站的覆盖调控方法，包括：
确定用户侧信号的信噪比SNR和信号与干扰加噪声比SINR；
根据所述SNR和所述SINR，确定上限目标基站覆盖率和下线目标基站覆盖率；
根据所述上限目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的上限目标半径，根据所述下线目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的下限目标半径；以及
根据所述无人机基站簇的上限目标半径和下限目标半径，调整所述当前无人机基站所构成基站簇的半径。
2.根据权利要求1所述的无人机基站的覆盖调控方法，其中，确定所述上限目标基站覆盖率包括：
根据最佳波束对发生时所述SNR大于目标阈值发生的概率，与最佳波束对发生概率之积，确定所述上限目标基站覆盖率。
3.根据权利要求1所述的无人机基站的覆盖调控方法，其中，确定所述上限目标基站覆盖率包括：
根据最佳波束对发生时所述SINR大于目标阈值发生的概率，与最佳波束对发生概率之积，确定所述下限目标基站覆盖率。
4.根据权利要求1所述的无人机基站的覆盖调控方法，其中，
根据当前用户的有效波束成形增益、当前无人机基站的有效波束成形增益、服务于所述当前用户的无人机基站中的每个无人机基站的信号发射功率和每个无人机基站到所述当前用户的距离、干扰当前用户的无人机基站中的每个无人机基站的信号发射功率和每个无人机基站到所述当前用户的距离，以及信道的路径损耗指数和衰落度，确定用户接收的信号功率；以及
根据所述用户接收的信号功率，确定所述SNR和所述SINR。
5.根据权利要求1至4任一所述的无人机基站的覆盖调控方法，其中，调整所述当前无人机基站所构成基站簇的半径包括：
若所述当前无人机基站所构成基站簇的半径大于所述上限目标半径，则调整所述当前无人机基站的数目和密度，以使所述当前无人机基站所构成基站簇的半径小于等于所述上限目标半径；
若所述当前无人机基站所构成基站簇的半径小于所述下限目标半径，则调整所述当前无人机基站的数目和密度，以使所述当前无人机基站所构成基站簇的半径大于等于所述下限目标半径；以及
若所述当前无人机基站所构成基站簇的半径大于等于所述下限目标半径，且小于等于所述上限目标半径，则保持所述当前无人机基站的数目和密度。
6.一种无人机基站的覆盖调控装置，包括：
SNR和SINR获取单元，被配置为获取用户侧信号的信噪比SNR和信号与干扰加噪声比SINR；
覆盖率确定单元，被配置为根据所述SNR和所述SINR，确定上限目标基站覆盖率和下线目标基站覆盖率；
目标半径确定单元，被配置为根据所述上限目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的上限目标半径，根据所述下线目标基站覆盖率，确定无人机基站簇的下限目标半径；以及
半径调整单元，被配置为根据所述无人机基站簇的上限目标半径和下限目标半径，调整所述当前无人机基站所构成基站簇的半径。
7.根据权利要求6所述的无人机基站的覆盖调控装置，其中，
所述覆盖率确定单元被配置为根据最佳波束对发生时所述SNR大于目标阈值发生的概率，与最佳波束对发生概率之积，确定所述上限目标基站覆盖率。
8.根据权利要求6所述的无人机基站的覆盖调控装置，其中，
所述覆盖率确定单元被配置为根据最佳波束对发生时所述SINR大于目标阈值发生的概率，与最佳波束对发生概率之积，确定所述下限目标基站覆盖率。
9.根据权利要求6至8任一所述的无人机基站的覆盖调控装置，其中，
所述SNR和SINR根据所述用户接收的信号功率确定，所述用户接收的信号功率根据当前用户的有效波束成形增益、当前无人机基站的有效波束成形增益、服务于所述当前用户的无人机基站中的每个无人机基站的信号发射功率和每个无人机基站到所述当前用户的距离、干扰所述当前用户的无人机基站中的每个无人机基站的信号发射功率和每个无人机基站到所述当前用户的距离，以及信道的路径损耗指数和衰落度确定。
10.一种无人机基站的覆盖调控装置，包括：
存储器；以及
耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器的指令执行如权利要求1至5任一项所述的无人机基站的覆盖调控方法。
11.一种非瞬时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的无人机基站的覆盖调控方法。
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