CN114584205A - 一种基于无人机辅助的频谱交易通信方法 - Google Patents

一种基于无人机辅助的频谱交易通信方法 Download PDF

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CN114584205A CN202210489098.6A CN202210489098A CN114584205A CN 114584205 A CN114584205 A CN 114584205A CN 202210489098 A CN202210489098 A CN 202210489098A CN 114584205 A CN114584205 A CN 114584205A
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崔曙光
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Abstract

本发明公开了一种基于无人机辅助的频谱交易通信方法，包括以下步骤：S1.构建基于无人机辅助的传输方案；S2.建立频谱交易模型，并给出模型中博弈均衡点所需满足的条件；S3.在不同程度信道状态信息下进行频谱交易的博弈均衡点计算；S4.根据博弈均衡点的计算结果，进行基于无人机辅助的频谱交易通信。本发明对于具有更多频谱资源的移动设备，将其频谱暂时借给无人机以增强从无人机到基站的传输；作为回报，对于具有更好信道条件的UAV，分配其功率的一部分转发MD的信号到BS；使得MD和无人机建立了有效的频谱交易，增加了传输速率。

Description

一种基于无人机辅助的频谱交易通信方法
技术领域
本发明涉及通信领域，特别是涉及一种基于无人机辅助的频谱交易通信方法。
背景技术
当移动设备(MD)和基站(BS)之间的直连链路非常脆弱时，无人机(UAV)辅助通信已被认为是一种可在移动设备(MD)和基站(BS)之间提供可靠无线连接的关键技术。 一般来说，无人机通常在未经许可的2.4GHz无线电频段上运行，频谱资源非常有限，而MD和BS之间的通信通常占用更多由服务提供商许可的频谱资源。因此，将频谱资源从MD交易到UAV可以潜在地提高它们两者的数据传输速率。
MD和UAV之间的“频谱交易”的概念来自频谱共享，其中作为协作中继的未被授权的辅助MD(SMD)可以临时使用初始MD(PMD)被授权的频谱，协助PMD的传输。大多数现有的频谱共享工作只关注自私的PMD和无私的无人机之间的交互。然而，实际情况中无人机也可以是自私的，不仅充当中继器，还需要将自己的数据传输到基站。由于频谱资源有限，自私的无人机通过临时向MD借用更多的频谱资源来提高其传输速率，并转发MD的信号到基站协助其传输作为回报。因此，如何在自私的无人机和自私的MD之间建立有效的频谱交易以提高两者的传输速率成为新的挑战；即使在地面通信的情况下，现有工作中也没有对频谱交易进行研究。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于无人机辅助的频谱交易通信方法，对于具有更多频谱资源的移动设备，将其频谱暂时借给无人机以增强从无人机到基站的传输；作为回报，对于具有更好信道条件的UAV，分配其功率的一部分转发MD的信号到BS；使得MD和无人机建立了有效的频谱交易，增加了传输速率。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于无人机辅助的频谱交易通信方法，包括以下步骤：
S1.构建基于无人机辅助的传输方案；
S2.建立频谱交易模型，并给出模型中博弈均衡点所需满足的条件；
S3.在不同程度信道状态信息下进行频谱交易的博弈均衡点计算；
S4.根据步骤S3的计算结果，进行基于无人机辅助的频谱交易通信。
其中，所述步骤S1包括：
考虑具有一个MD、一个UAV和一个BS的无人机辅助通信场景， MD和UAV在不同的频带上将各自的信号传输到BS，频带宽度分别记为
Figure 903907DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 588966DEST_PATH_IMAGE002
；其中MD是指移动设备、UAV是指无人机、BS是指基站；
将无人机辅助通信场景分为无频谱交易和有频谱交易两种，针对两种场景分别建立基于无人机辅助的传输方案：
在无频谱交易的通信场景下，MD和UAV之间的频谱交易不建立；MD和UAV分别利用各自的频谱
Figure 409154DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 227550DEST_PATH_IMAGE004
向BS发送信号，MD和UAV的对应传输速率分别为：
Figure 842202DEST_PATH_IMAGE005
（1）
Figure 14558DEST_PATH_IMAGE006
（2）
其中，
Figure 107279DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 48690DEST_PATH_IMAGE008
分别表示MD和UAV的传输功率，
Figure 896560DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 962736DEST_PATH_IMAGE010
分别表示链路MD-BS和链路UAV-BS的信道系数，则
Figure 124727DEST_PATH_IMAGE011
表示复对称圆高斯噪声的功率谱密度；
在有频谱交易的通信场景下，MD和UAV之间成功建立频谱交易；MD要求UAV分配
Figure 123907DEST_PATH_IMAGE012
的功率用来转发信号到UAV，其中
Figure 337152DEST_PATH_IMAGE013
表示MD讨价还价的参数；作为回报，MD暂时将其所有频谱资源
Figure 484100DEST_PATH_IMAGE014
借给UAV，以增强从UAV到BS的信号传输；
时间单元被等效地分为两个阶段：MD首先以功率
Figure 184202DEST_PATH_IMAGE015
将其信号发送到UAV;然后，UAV分配功率
Figure DEST_PATH_IMAGE016
通过放大和转发方案将MD的信号转发到BS，并使用剩余的功率
Figure 37889DEST_PATH_IMAGE017
将自己的信号发送到BS；因此，在BS接收到的信号包含无人机自己的信号、MD的信号和由UAV转发的复对称高斯噪声，以及本身收到的复对称高斯噪声；在单用户解码方案下，MD和UAV在频谱交易下的传输速率分别为
Figure 899666DEST_PATH_IMAGE018
（3）
Figure 409276DEST_PATH_IMAGE019
（4）
其中,
Figure 444228DEST_PATH_IMAGE020
,
Figure 415070DEST_PATH_IMAGE021
表示MD到UAV的信道系数，
Figure 510065DEST_PATH_IMAGE022
表示UAV转发MD信号的归一化功率放大系数。
其中，所述步骤S2包括：
S201.考虑到MD和UAV需要进行讨价还价，以确定双方都可以接受的
Figure 366026DEST_PATH_IMAGE023
值，在议价过程中，MD首先需要决定二进制参数的值以决定是否发起频谱交易：
若
Figure 407931DEST_PATH_IMAGE024
时，MD发起频谱交易并选择最优的
Figure 767368DEST_PATH_IMAGE023
值；
若
Figure 298844DEST_PATH_IMAGE025
，MD将不会发起频谱交易；
UAV通过二进制参数
Figure 579783DEST_PATH_IMAGE026
决定接受或拒绝交易:
Figure 487697DEST_PATH_IMAGE027
表示UAV接受MD发起的值为
Figure 967220DEST_PATH_IMAGE023
的频谱交易;
Figure 607279DEST_PATH_IMAGE028
则表示UAV拒绝；
因此
Figure 437832DEST_PATH_IMAGE029
表示MD与UAV成功达成值为
Figure 618278DEST_PATH_IMAGE023
的频谱交易；将策略剖面被定义为
Figure 158499DEST_PATH_IMAGE030
；
S202.考虑到UAV端能够获得
Figure 31777DEST_PATH_IMAGE031
和
Figure 84047DEST_PATH_IMAGE032
的完美信道信息；因此，UAV在任何可行策略剖面
Figure 5867DEST_PATH_IMAGE033
的效用函数被直接定义为其传输速率，即
Figure 459982DEST_PATH_IMAGE034
（5）
其中，
Figure 504161DEST_PATH_IMAGE035
表示指示函数；
Figure 512568DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure 34817DEST_PATH_IMAGE037
分别被定义在公式（2）和（4）中；
S203.当MD能够获得
Figure 546700DEST_PATH_IMAGE038
和
Figure 761781DEST_PATH_IMAGE039
的完美信道信息时，MD的效用函数也被直接定义为传输速率，如公式（1）和（3）所示；
然而，由于MD不是直接与UAV-BS链路相连，只能获得
Figure 523064DEST_PATH_IMAGE039
的完美信道信息和
Figure 52265DEST_PATH_IMAGE038
的统计信息；设信道增益
Figure 478043DEST_PATH_IMAGE040
服从
Figure 598446DEST_PATH_IMAGE041
上的均匀分布；其中，
Figure 581445DEST_PATH_IMAGE042
是一个常数，
Figure 117600DEST_PATH_IMAGE043
表示波动参数；然后，MD在只能获得统计信道信息下的效用函数被定义为传输速率在
Figure 807338DEST_PATH_IMAGE044
上的期望，即
Figure 770746DEST_PATH_IMAGE045
；MD的效用函数被定义为
Figure 724532DEST_PATH_IMAGE046
Figure DEST_PATH_IMAGE047
（6）
其中，
Figure 126694DEST_PATH_IMAGE048
和
Figure DEST_PATH_IMAGE049
分别被定义在公式（1）和（3）中；
S204.MD和UAV有不同的目标函数，即在策略剖面
Figure 467677DEST_PATH_IMAGE050
上最大化自己的效用函数，如公式（5）和（6）；因此，MD和UAV之间是否建立频谱交易的讨价还价过程被建模为一个博弈，MD和UAV被看作博弈者；需要找到满足下列等式的博弈均衡点
Figure 398724DEST_PATH_IMAGE051
，即
Figure 887474DEST_PATH_IMAGE052
（7）
Figure 296590DEST_PATH_IMAGE053
（8）
其中，
Figure 288816DEST_PATH_IMAGE054
。
其中，步骤S3中所述的不同程度信道状态信息是指：MD知道
Figure 453081DEST_PATH_IMAGE055
的完美信道信息和MD知道
Figure 101232DEST_PATH_IMAGE055
的统计信息，所述步骤S3包括：
S301.当MD能够获得
Figure 376355DEST_PATH_IMAGE055
的完美信息时，频谱交易问题被建模为一个两阶段博弈，对应的SPE
Figure 689000DEST_PATH_IMAGE056
通过最大化MD和UAV的效用函数（7）和（8）计算，得到如下结果：
（a）若
Figure 493008DEST_PATH_IMAGE057
,SPE为
Figure 956351DEST_PATH_IMAGE058
;
（b）若
Figure 707269DEST_PATH_IMAGE059
,必存在一个
Figure 674088DEST_PATH_IMAGE060
使得
Figure 914576DEST_PATH_IMAGE061
成立，当
Figure 802898DEST_PATH_IMAGE062
时对应的SPE为
Figure 154245DEST_PATH_IMAGE063
,当
Figure 241150DEST_PATH_IMAGE064
时，对应的SPE为
Figure 855802DEST_PATH_IMAGE065
。
当MD只知道
Figure 231419DEST_PATH_IMAGE066
的统计信息时，频谱交易问题被建模为一个贝叶斯博弈，得到对应的BNE如下：
（a）若
Figure 386457DEST_PATH_IMAGE067
且
Figure 2902DEST_PATH_IMAGE068
，对应的BNE为
Figure 991718DEST_PATH_IMAGE069
;
（b）若
Figure 57894DEST_PATH_IMAGE070
，对应的BNE为
Figure 751043DEST_PATH_IMAGE071
;
（c）若
Figure 812540DEST_PATH_IMAGE072
且
Figure 768995DEST_PATH_IMAGE073
，对应的BNE为
Figure 915942DEST_PATH_IMAGE074
。
S302.采用蒙特卡罗搜索算法来查找BNE，具体步骤如下：
A1、初始化：输入MD侧的信道分布，常数M和N，根据公式（1）和（2）分别计算
Figure 147204DEST_PATH_IMAGE075
和
Figure 997961DEST_PATH_IMAGE076
;
A2、在
Figure 187633DEST_PATH_IMAGE077
时，循环执行如下步骤：
A21、设置
Figure 759560DEST_PATH_IMAGE078
,根据均匀分布生成关于
Figure 794512DEST_PATH_IMAGE079
的对样本
Figure 565022DEST_PATH_IMAGE080
；
A22、根据
Figure 863279DEST_PATH_IMAGE081
,在MD端计算UAV的反应
Figure 984819DEST_PATH_IMAGE082
；
A23、标记集合
Figure 761145DEST_PATH_IMAGE083
和
Figure 651741DEST_PATH_IMAGE084
；
A24、根据
Figure 917637DEST_PATH_IMAGE085
计算MD的期望效用；
在i的N个取值循环结束后，进入步骤A3；
A3、设置
Figure 198577DEST_PATH_IMAGE086
,且
Figure 97701DEST_PATH_IMAGE087
；
如果
Figure 577224DEST_PATH_IMAGE088
，均衡点为
Figure 217284DEST_PATH_IMAGE089
；否则：若
Figure 47837DEST_PATH_IMAGE090
，均衡点为
Figure 962703DEST_PATH_IMAGE091
；若
Figure 765574DEST_PATH_IMAGE092
,均衡点为
Figure 638852DEST_PATH_IMAGE093
。
所述步骤S4包括：根据计算得到的均衡点
Figure 894384DEST_PATH_IMAGE094
中
Figure 878520DEST_PATH_IMAGE095
和
Figure 535898DEST_PATH_IMAGE096
这三个参数的值，在MD和无人机之间实现频谱交易通信，具体过程为：
S401.MD根据
Figure 580077DEST_PATH_IMAGE097
和
Figure 319976DEST_PATH_IMAGE096
的值发起频谱交易；若
Figure 107803DEST_PATH_IMAGE098
，则向无人机发起转发功率为
Figure 619687DEST_PATH_IMAGE096
的频谱交易；若
Figure 38030DEST_PATH_IMAGE099
，则不发起频谱交易；
S402.无人机根据
Figure 64892DEST_PATH_IMAGE100
的值确定是否接受频谱交易；若
Figure 594093DEST_PATH_IMAGE101
，则无人机接受MD发起的频谱交易；若
Figure 22801DEST_PATH_IMAGE102
，则无人机不接受频谱交易；
S403.当MD发起频谱交易且无人机接受频谱交易时，以有频谱交易的通信场景进行通信；否则，均以无频谱交易的通信场景进行通信。
本发明的有益效果是：对于具有更多频谱资源的移动设备(MD)，将其频谱暂时借给无人机以增强从无人机到基站的传输；作为回报，具有更好信道条件的UAV分配其功率的一部分转发MD的信号到BS。并研究了MD和无人机如何建立有效的频谱交易，以增加它们的传输速率。当MD具有完全信道状态信息时，将MD与无人机之间的频谱交易建模为两阶段博弈，并推导出相应的子博弈完美均衡点(SPE)；当MD只知道无人机-BS链路的统计CSI时，我们将其建模为贝叶斯博弈，并通过蒙特卡洛搜索方法计算其贝叶斯纳什均衡点(BNE)，可以提高和均衡MD和无人机两者的传输速率。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为基于无人机辅助的通信场景示意图；
图3为完美信道信息中不同
Figure 346466DEST_PATH_IMAGE103
值下SPE和社会效益得到的传输速率示意图；
图4为完美和统计信道信息中不同
Figure 329465DEST_PATH_IMAGE103
值下不同策略得到的传输速率示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，一种基于无人机辅助的频谱交易通信方法，包括以下步骤：
S1.构建基于无人机辅助的传输方案；
S2.建立频谱交易模型，并给出模型中博弈均衡点所需满足的条件；
S3.在不同程度信道状态信息下进行频谱交易的博弈均衡点计算；
S4.根据步骤S3的计算结果，进行基于无人机辅助的频谱交易通信。
其中，所述步骤S1包括：
考虑具有一个MD、一个UAV和一个BS的无人机辅助通信场景，如图2所示， MD和UAV在不同的频带上将各自的信号传输到BS，频带宽度分别记为
Figure 193516DEST_PATH_IMAGE104
和
Figure 476730DEST_PATH_IMAGE105
；其中MD是指移动设备、UAV是指无人机、BS是指基站；
将无人机辅助通信场景分为无频谱交易和有频谱交易两种，针对两种场景分别建立基于无人机辅助的传输方案：
在无频谱交易的通信场景下，MD和UAV之间的频谱交易不建立；MD和UAV分别利用各自的频谱
Figure 239805DEST_PATH_IMAGE106
和
Figure 241259DEST_PATH_IMAGE107
向BS发送信号，MD和UAV的对应传输速率分别为：
Figure 643422DEST_PATH_IMAGE108
（1）
Figure 984404DEST_PATH_IMAGE109
（2）
其中，
Figure 977768DEST_PATH_IMAGE110
和
Figure 138622DEST_PATH_IMAGE111
分别表示MD和UAV的传输功率，
Figure 610055DEST_PATH_IMAGE112
和
Figure 867861DEST_PATH_IMAGE113
分别表示链路MD-BS和链路UAV-BS的信道系数，
Figure 704230DEST_PATH_IMAGE114
则表示复对称圆高斯噪声的功率谱密度；
在有频谱交易的通信场景下，MD和UAV之间成功建立频谱交易；MD要求UAV分配
Figure 414697DEST_PATH_IMAGE115
的功率用来转发信号到UAV，其中
Figure 689820DEST_PATH_IMAGE116
表示MD讨价还价的参数；作为回报，MD暂时将其所有频谱资源
Figure 736886DEST_PATH_IMAGE117
借给UAV，以增强从UAV到BS的信号传输；
时间单元被等效地分为两个阶段：MD首先以功率
Figure 806473DEST_PATH_IMAGE118
将其信号发送到UAV;然后，UAV分配功率
Figure 4237DEST_PATH_IMAGE119
通过放大和转发方案将MD的信号转发到BS，并使用剩余的功率
Figure 817472DEST_PATH_IMAGE120
将自己的信号发送到BS；因此，在BS接收到的信号包含无人机自己的信号、MD的信号和由UAV转发的复对称高斯噪声，以及本身收到的复对称高斯噪声；在单用户解码方案下，MD和UAV在频谱交易下的传输速率分别为
Figure DEST_PATH_IMAGE121
（3）
Figure 721974DEST_PATH_IMAGE122
（4）
其中,
Figure 165725DEST_PATH_IMAGE123
表示MD到UAV的信道系数，
Figure 850784DEST_PATH_IMAGE124
表示UAV转发MD信号的归一化功率放大系数。
所述步骤S2包括：
S201.考虑到MD和UAV需要进行讨价还价，以确定双方都可以接受的
Figure 405393DEST_PATH_IMAGE125
值，在议价过程中，MD首先需要决定二进制参数的
Figure 492298DEST_PATH_IMAGE126
值以决定是否发起频谱交易：
若
Figure 841371DEST_PATH_IMAGE127
时，MD发起频谱交易并选择最优的
Figure 13726DEST_PATH_IMAGE125
值；
若
Figure 183412DEST_PATH_IMAGE128
，MD将不会发起频谱交易；
UAV通过二进制参数
Figure 62507DEST_PATH_IMAGE129
决定接受或拒绝交易:
Figure 910377DEST_PATH_IMAGE130
表示UAV接受MD发起的值为
Figure 304449DEST_PATH_IMAGE131
的频谱交易;
Figure 200861DEST_PATH_IMAGE132
则表示UAV拒绝；
因此
Figure 262358DEST_PATH_IMAGE133
表示MD与UAV成功达成值为
Figure 218813DEST_PATH_IMAGE134
的频谱交易；将策略剖面被定义为
Figure 100181DEST_PATH_IMAGE135
；
S202.考虑到UAV端能够获得
Figure 65863DEST_PATH_IMAGE136
和
Figure 919549DEST_PATH_IMAGE137
的完美信道信息；因此，UAV在任何可行策略剖面
Figure 309555DEST_PATH_IMAGE138
的效用函数被直接定义为其传输速率，即
Figure 147061DEST_PATH_IMAGE139
（5）
其中，
Figure 447592DEST_PATH_IMAGE140
表示指示函数；
Figure 155785DEST_PATH_IMAGE141
和
Figure 719622DEST_PATH_IMAGE142
分别被定义在公式（2）和（4）中；
S203.当MD能够获得
Figure 778845DEST_PATH_IMAGE143
和
Figure 883067DEST_PATH_IMAGE144
的完美信道信息时，MD的效用函数也被直接定义为传输速率，如公式（1）和（3）所示；
然而，由于MD不是直接与UAV-BS链路相连，只能获得
Figure 976925DEST_PATH_IMAGE144
的完美信道信息和
Figure 446083DEST_PATH_IMAGE143
的统计信息；设信道增益
Figure 995532DEST_PATH_IMAGE145
服从
Figure 841128DEST_PATH_IMAGE146
上的均匀分布；其中，
Figure 586230DEST_PATH_IMAGE147
是一个常数，
Figure 491870DEST_PATH_IMAGE148
表示波动参数；然后，MD在只能获得统计信道信息下的效用函数被定义为传输速率在
Figure 525685DEST_PATH_IMAGE149
上的期望，即
Figure 174972DEST_PATH_IMAGE150
；MD的效用函数被定义为
Figure 243422DEST_PATH_IMAGE151
Figure 54383DEST_PATH_IMAGE047
（6）
其中，
Figure 309915DEST_PATH_IMAGE152
和
Figure 556701DEST_PATH_IMAGE153
分别被定义在公式（1）和（3）中；
S204.MD和UAV有不同的目标函数，即在策略剖面
Figure 479658DEST_PATH_IMAGE154
上最大化自己的效用函数，如公式（5）和（6）；因此，MD和UAV之间是否建立频谱交易的讨价还价过程被建模为一个博弈，MD和UAV被看作博弈者；需要找到满足下列等式的博弈均衡点
Figure 727100DEST_PATH_IMAGE155
，即
Figure 204348DEST_PATH_IMAGE156
（7）
Figure 992176DEST_PATH_IMAGE157
（8）
其中，
Figure 769639DEST_PATH_IMAGE158
。
步骤S3中所述的不同程度信道状态信息是指：MD知道
Figure 187982DEST_PATH_IMAGE159
的完美信道信息和MD知道
Figure 418106DEST_PATH_IMAGE159
的统计信息，所述步骤S3包括：
S301.当MD能够获得
Figure 744045DEST_PATH_IMAGE159
的完美信息时，频谱交易问题被建模为一个两阶段博弈，对应的SPE
Figure 632805DEST_PATH_IMAGE160
通过最大化MD和UAV的效用函数（7）和（8）计算，得到如下结果：
（a）若
Figure 956470DEST_PATH_IMAGE161
，SPE为
Figure 470628DEST_PATH_IMAGE162
；
（b）若
Figure 537941DEST_PATH_IMAGE163
，必存在一个
Figure 86734DEST_PATH_IMAGE164
使得
Figure 581301DEST_PATH_IMAGE165
成立，当
Figure 582755DEST_PATH_IMAGE166
时对应的SPE为
Figure 453759DEST_PATH_IMAGE167
，当
Figure 60321DEST_PATH_IMAGE168
时，对应的SPE为
Figure 788105DEST_PATH_IMAGE169
。
当MD只知道
Figure 11276DEST_PATH_IMAGE170
的统计信息时，频谱交易问题被建模为一个贝叶斯博弈，得到对应的BNE如下：
（a）若
Figure 683041DEST_PATH_IMAGE171
且
Figure 940847DEST_PATH_IMAGE172
，对应的BNE为
Figure 42796DEST_PATH_IMAGE173
；
（b）若
Figure 222104DEST_PATH_IMAGE174
，对应的BNE为
Figure 434911DEST_PATH_IMAGE175
；
（c）若
Figure 547223DEST_PATH_IMAGE176
且
Figure 961018DEST_PATH_IMAGE177
，对应的BNE为
Figure 364973DEST_PATH_IMAGE178
。
S302.采用蒙特卡罗搜索算法来查找BNE，具体步骤如下：
A1、初始化：输入MD侧的信道分布，常数M和N，根据公式（1）和（2）分别计算
Figure 256837DEST_PATH_IMAGE179
和
Figure 692498DEST_PATH_IMAGE180
;
A2、在
Figure 401828DEST_PATH_IMAGE181
时，循环执行如下步骤：
A21、设置
Figure 24570DEST_PATH_IMAGE182
,根据均匀分布生成关于
Figure 844759DEST_PATH_IMAGE183
的
Figure 928734DEST_PATH_IMAGE184
对样本
Figure 543386DEST_PATH_IMAGE185
；
A22、根据
Figure 715741DEST_PATH_IMAGE186
,在MD端计算UAV的反应
Figure 74041DEST_PATH_IMAGE187
；
A23、标记集合
Figure 15452DEST_PATH_IMAGE188
和
Figure 597743DEST_PATH_IMAGE189
；
A24、根据
Figure 195078DEST_PATH_IMAGE190
计算MD的期望效用；
在i的N个取值循环结束后，进入步骤A3；
A3、设置
Figure 153807DEST_PATH_IMAGE191
,且
Figure 152987DEST_PATH_IMAGE192
；
如果
Figure 906179DEST_PATH_IMAGE193
，均衡点为
Figure 787547DEST_PATH_IMAGE194
；否则：若
Figure 502299DEST_PATH_IMAGE195
，均衡点为
Figure 418302DEST_PATH_IMAGE196
；若
Figure 545658DEST_PATH_IMAGE197
,均衡点为
Figure 648743DEST_PATH_IMAGE198
。
所述步骤S4包括：根据计算得到的均衡点
Figure 949275DEST_PATH_IMAGE199
中
Figure 719784DEST_PATH_IMAGE200
和
Figure 18042DEST_PATH_IMAGE201
这三个参数的值，在MD和无人机之间实现频谱交易通信，具体过程为：
S401.MD根据
Figure 874002DEST_PATH_IMAGE202
和
Figure 712645DEST_PATH_IMAGE201
的值发起频谱交易；若
Figure 540924DEST_PATH_IMAGE203
，则向无人机发起转发功率为
Figure 72399DEST_PATH_IMAGE201
的频谱交易；若
Figure 353339DEST_PATH_IMAGE204
，则不发起频谱交易；
S402.无人机根据
Figure 727164DEST_PATH_IMAGE205
的值确定是否接受频谱交易；若
Figure 472266DEST_PATH_IMAGE206
，则无人机接受MD发起的频谱交易；若
Figure 112326DEST_PATH_IMAGE207
，则无人机不接受频谱交易；
S403.当MD发起频谱交易且无人机接受频谱交易时，以有频谱交易的通信场景进行通信；否则，均以无频谱交易的通信场景进行通信。
在本申请的实施例中，给出仿真结果验证以上分析。除了SPE，集中优化UAV和MD和效用的社会效益(social welfare)也在以下仿真中用来对比BNE的性能。仿真参数设置为：
Figure 677300DEST_PATH_IMAGE208
MHz，
Figure 123325DEST_PATH_IMAGE209
，
Figure 660616DEST_PATH_IMAGE210
dBm/Hz，
Figure 268315DEST_PATH_IMAGE211
dB,
Figure 586164DEST_PATH_IMAGE212
dB，
Figure 773563DEST_PATH_IMAGE213
W,
Figure 227678DEST_PATH_IMAGE214
dB,且
Figure 6278DEST_PATH_IMAGE215
dB.
首先，为了考察SPE性能和社会效益在完美信道状态信息下的情况，得出MD和UAV在不同
Figure 749106DEST_PATH_IMAGE216
下的传输速率，如图3所示。结果表明，社会效益使UAV的传输速率提高了约
Figure 539863DEST_PATH_IMAGE217
bits/s，而MD的传输速率降低了约
Figure 848485DEST_PATH_IMAGE218
bits/s。相反，由于作为第一个博弈者的MD总是可以从两阶段博弈中受益，SPE将MD的速率提高了约
Figure 1249DEST_PATH_IMAGE219
bits/s。社会效益总是使和速率最大化，而导出的SPE则仅保证所有玩家的传输速率达到均衡，而不能保证和速率是最大的。
然后，为了研究MD和UAV是否可以受益于信道统计信息，我们比较BNE、SPE和社会效益在不同
Figure 293690DEST_PATH_IMAGE220
下的性能，如图4所示。当
Figure 557312DEST_PATH_IMAGE221
时，已知信道统计信息下的MD达到了
Figure 986019DEST_PATH_IMAGE222
bits/s的期望传输速率，优于其他所有具有完美信道状态信息的策略。说明MD在
Figure 575264DEST_PATH_IMAGE220
较小时收益于统计信息，这也主要由于频谱交易总是在
Figure 823842DEST_PATH_IMAGE220
较低的情景下建立。当
Figure 953472DEST_PATH_IMAGE220
增加时，BNE的MD速率弱于SPE, MD不能从统计信道信息中获益。当
Figure 236686DEST_PATH_IMAGE223
时，BNE下的传输速率比SPE下的传输速率
Figure 731253DEST_PATH_IMAGE224
bits/s，说明在较佳
Figure 732707DEST_PATH_IMAGE225
情况下，UAV受益于统计信道信息。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应该看作是对其他实施例的排除，而可用于其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于无人机辅助的频谱交易通信方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.构建基于无人机辅助的传输方案；
S2.建立频谱交易模型，并给出模型中博弈均衡点所需满足的条件；
S3.在不同程度信道状态信息下进行频谱交易的博弈均衡点计算；
S4.根据步骤S3的计算结果，进行基于无人机辅助的频谱交易通信。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机辅助的频谱交易通信方法，其特征在于：所述步骤S1包括：
考虑具有一个MD、一个UAV和一个BS的无人机辅助通信场景， MD和UAV在不同的频带上将各自的信号传输到BS，频带宽度分别记为
Figure 179656DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 278062DEST_PATH_IMAGE002
；其中MD是指移动设备、UAV是指无人机、BS是指基站；
将无人机辅助通信场景分为无频谱交易和有频谱交易两种，针对两种场景分别建立基于无人机辅助的传输方案：
在无频谱交易的通信场景下，MD和UAV之间的频谱交易不建立；MD和UAV分别利用各自的频谱
Figure 45160DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 104383DEST_PATH_IMAGE004
向BS发送信号，MD和UAV的对应传输速率分别为：
Figure 270922DEST_PATH_IMAGE005
（1）
Figure 568043DEST_PATH_IMAGE006
（2）
其中，
Figure 51850DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 457423DEST_PATH_IMAGE008
分别表示MD和UAV的传输功率，
Figure 37440DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 720226DEST_PATH_IMAGE010
分别表示链路MD-BS和链路UAV-BS的信道系数，
Figure 484919DEST_PATH_IMAGE011
则表示复对称圆高斯噪声的功率谱密度；
在有频谱交易的通信场景下，MD和UAV之间成功建立频谱交易；MD要求UAV分配
Figure 253155DEST_PATH_IMAGE012
的功率用来转发信号到UAV，其中
Figure 371284DEST_PATH_IMAGE013
表示MD讨价还价的参数；作为回报，MD暂时将其所有频谱
Figure 174155DEST_PATH_IMAGE014
资源借给UAV，以增强从UAV到BS的信号传输；
时间单元被等效地分为两个阶段：MD首先以功率
Figure 453957DEST_PATH_IMAGE015
将其信号发送到UAV;然后，UAV分配功率
Figure 972139DEST_PATH_IMAGE016
通过放大和转发方案将MD的信号转发到BS，并使用剩余的功率
Figure 893959DEST_PATH_IMAGE017
将自己的信号发送到BS；因此，在BS接收到的信号包含无人机自己的信号、MD的信号和由UAV转发的复对称高斯噪声，以及本身收到的复对称高斯噪声；在单用户解码方案下，MD和UAV在频谱交易下的传输速率分别为
Figure 675970DEST_PATH_IMAGE018
（3）
Figure 392253DEST_PATH_IMAGE019
（4）
其中,
Figure 135081DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 985225DEST_PATH_IMAGE021
，
Figure 497109DEST_PATH_IMAGE022
表示MD到UAV的信道系数，
Figure 384294DEST_PATH_IMAGE023
表示UAV转发MD信号的归一化功率放大系数。
3.根据权利要求2所述的一种基于无人机辅助的频谱交易通信方法，其特征在于：所述步骤S2包括：
S201.考虑到MD和UAV需要进行讨价还价，以确定双方都可以接受的
Figure 473473DEST_PATH_IMAGE024
值，在议价过程中，MD首先需要决定二进制参数的值以决定是否发起频谱交易：
若
Figure 2674DEST_PATH_IMAGE025
时，MD发起频谱交易并选择最优的
Figure 103485DEST_PATH_IMAGE024
值；
若
Figure 551784DEST_PATH_IMAGE026
，MD将不会发起频谱交易；
UAV通过二进制参数
Figure 272134DEST_PATH_IMAGE027
决定接受或拒绝交易:
Figure 339447DEST_PATH_IMAGE028
表示UAV接受MD发起的值为
Figure 419399DEST_PATH_IMAGE024
的频谱交易;
Figure 179544DEST_PATH_IMAGE029
则表示UAV拒绝；
因此
Figure 853102DEST_PATH_IMAGE030
表示MD与UAV成功达成值为
Figure 848740DEST_PATH_IMAGE031
的频谱交易；将策略剖面被定义为
Figure 189723DEST_PATH_IMAGE032
；
S202.考虑到UAV端能够获得
Figure 855190DEST_PATH_IMAGE033
和
Figure 281624DEST_PATH_IMAGE034
的完美信道信息；因此，UAV在任何可行策略剖面
Figure 815373DEST_PATH_IMAGE035
的效用函数被直接定义为其传输速率，即
Figure 745283DEST_PATH_IMAGE036
（5）
其中，
Figure 844302DEST_PATH_IMAGE037
表示指示函数；
Figure 617086DEST_PATH_IMAGE038
和
Figure 564313DEST_PATH_IMAGE039
分别被定义在公式（2）和（4）中；
S203.当MD能够获得
Figure 879888DEST_PATH_IMAGE040
和
Figure 746213DEST_PATH_IMAGE041
的完美信道信息时，MD的效用函数也被直接定义为传输速率，如公式（1）和（3）所示；
然而，由于MD不是直接与UAV-BS链路相连，只能获得
Figure 147238DEST_PATH_IMAGE041
的完美信道信息和
Figure 898156DEST_PATH_IMAGE040
的统计信息；设信道增益
Figure 927292DEST_PATH_IMAGE042
服从
Figure 105464DEST_PATH_IMAGE043
上的均匀分布；其中，
Figure 993785DEST_PATH_IMAGE044
是一个常数，
Figure 407449DEST_PATH_IMAGE045
表示波动参数；然后，MD在只能获得统计信道信息下的效用函数被定义为传输速率在
Figure 432037DEST_PATH_IMAGE040
上的期望，即
Figure 905744DEST_PATH_IMAGE046
；MD的效用函数被定义为
Figure 6993DEST_PATH_IMAGE047
Figure 834135DEST_PATH_IMAGE048
（6）
其中，
Figure 103442DEST_PATH_IMAGE049
和
Figure 623416DEST_PATH_IMAGE050
分别被定义在公式（1）和（3）中；
S204.MD和UAV有不同的目标函数，即在策略剖面
Figure 955172DEST_PATH_IMAGE051
上最大化自己的效用函数，如公式（5）和（6）；因此，MD和UAV之间是否建立频谱交易的讨价还价过程被建模为一个博弈，MD和UAV被看作博弈者；需要找到满足下列等式的博弈均衡点
Figure 976217DEST_PATH_IMAGE052
，即
Figure 975397DEST_PATH_IMAGE053
（7）
Figure 666273DEST_PATH_IMAGE054
（8）
其中，
Figure 875537DEST_PATH_IMAGE055
。
4.根据权利要求3所述的一种基于无人机辅助的频谱交易通信方法，其特征在于：步骤S3中所述的不同程度信道状态信息是指：MD知道
Figure 310061DEST_PATH_IMAGE056
的完美信道信息和MD知道
Figure 898168DEST_PATH_IMAGE056
的统计信息，所述步骤S3包括：
S301.当MD能够获得
Figure 150158DEST_PATH_IMAGE056
的完美信息时，频谱交易问题被建模为一个两阶段博弈，对应的SPE
Figure 453576DEST_PATH_IMAGE057
通过最大化MD和UAV的效用函数（7）和（8）计算，得到如下结果：
（a）若
Figure 691790DEST_PATH_IMAGE058
，SPE为
Figure 259038DEST_PATH_IMAGE059
；
（b）若
Figure 557295DEST_PATH_IMAGE060
，必存在一个
Figure 616518DEST_PATH_IMAGE061
使得
Figure 251899DEST_PATH_IMAGE062
成立，当
Figure 80177DEST_PATH_IMAGE063
时对应的SPE为
Figure 549336DEST_PATH_IMAGE064
，当
Figure 954909DEST_PATH_IMAGE065
时，对应的SPE为
Figure 800506DEST_PATH_IMAGE066
；
其中，SPE表示完美均衡点；
当MD只知道
Figure 483291DEST_PATH_IMAGE067
的统计信息时，频谱交易问题被建模为一个贝叶斯博弈，得到对应的BNE如下：
（a）若
Figure 982405DEST_PATH_IMAGE068
且
Figure 753571DEST_PATH_IMAGE069
，对应的BNE为
Figure 871700DEST_PATH_IMAGE070
；
（b）若
Figure 674571DEST_PATH_IMAGE071
，对应的BNE为
Figure 344586DEST_PATH_IMAGE072
；
（c）若
Figure 600118DEST_PATH_IMAGE073
且
Figure 521938DEST_PATH_IMAGE074
，对应的BNE为
Figure 38370DEST_PATH_IMAGE075
；
其中，BNE表示贝叶斯纳什均衡点；
S302.采用蒙特卡罗搜索算法来查找BNE，具体步骤如下：
A1、初始化：输入MD侧的信道分布，常数M和N，根据公式（1）和（2）分别计算
Figure 20232DEST_PATH_IMAGE076
和
Figure 622115DEST_PATH_IMAGE077
;
A2、在
Figure 347625DEST_PATH_IMAGE078
时，循环执行如下步骤：
A21、设置
Figure 859509DEST_PATH_IMAGE079
,根据均匀分布生成关于
Figure 9344DEST_PATH_IMAGE080
的
Figure 239468DEST_PATH_IMAGE081
对样本
Figure 893303DEST_PATH_IMAGE082
；
A22、根据
Figure 259693DEST_PATH_IMAGE083
,在MD端计算UAV的反应
Figure 114517DEST_PATH_IMAGE084
；
A23、标记集合
Figure 97516DEST_PATH_IMAGE085
和
Figure 164829DEST_PATH_IMAGE086
；
A24、根据
Figure 385726DEST_PATH_IMAGE087
Figure 145872DEST_PATH_IMAGE088
计算MD的期望效用；
在i的N个取值循环结束后，进入步骤A3；
A3、设置
Figure 209643DEST_PATH_IMAGE089
,
Figure 564137DEST_PATH_IMAGE090
,且
Figure 905120DEST_PATH_IMAGE091
；
如果
Figure 960800DEST_PATH_IMAGE092
，均衡点为
Figure 121654DEST_PATH_IMAGE093
；否则：若
Figure 530770DEST_PATH_IMAGE094
，均衡点为
Figure 585314DEST_PATH_IMAGE095
；若
Figure 421683DEST_PATH_IMAGE096
,均衡点为
Figure 194467DEST_PATH_IMAGE097
。
5.根据权利要求1所述的一种基于无人机辅助的频谱交易通信方法，其特征在于：所述步骤S4包括：根据计算得到的均衡点
Figure 141694DEST_PATH_IMAGE098
中
Figure 191690DEST_PATH_IMAGE099
和
Figure 323594DEST_PATH_IMAGE100
这三个参数的值，在MD和无人机之间实现频谱交易通信，具体过程为：
S401.MD根据
Figure 459040DEST_PATH_IMAGE101
和
Figure 334592DEST_PATH_IMAGE102
的值发起频谱交易；若
Figure 501744DEST_PATH_IMAGE103
，则向无人机发起转发功率为
Figure 414336DEST_PATH_IMAGE102
的频谱交易；若
Figure 161712DEST_PATH_IMAGE104
，则不发起频谱交易；
S402.无人机根据
Figure 716321DEST_PATH_IMAGE105
的值确定是否接受频谱交易；若
Figure 599964DEST_PATH_IMAGE106
，则无人机接受MD发起的频谱交易；若
Figure 949037DEST_PATH_IMAGE107
，则无人机不接受频谱交易；
S403.当MD发起频谱交易且无人机接受频谱交易时，以有频谱交易的通信场景进行通信；否则，均以无频谱交易的通信场景进行通信。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104661226A (zh) * 2015-02-12 2015-05-27 南京邮电大学 一种基于协作节点预选的价格博弈协作通信方法
CN110958619A (zh) * 2019-11-18 2020-04-03 北京邮电大学 一种基于无线能量传输的无人机辅助网络中资源分配方法
CN112423234A (zh) * 2020-11-20 2021-02-26 华侨大学 基于强化学习的无人机辅助物联网抗敌意干扰方法和系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104661226A (zh) * 2015-02-12 2015-05-27 南京邮电大学 一种基于协作节点预选的价格博弈协作通信方法
CN110958619A (zh) * 2019-11-18 2020-04-03 北京邮电大学 一种基于无线能量传输的无人机辅助网络中资源分配方法
CN112423234A (zh) * 2020-11-20 2021-02-26 华侨大学 基于强化学习的无人机辅助物联网抗敌意干扰方法和系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DAN WANG等，: ""Spectrum Transaction Games for UAV Assisted Communications"", 《IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS LETTERS ( EARLY ACCESS )》 *

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