CN114828253A - 一种ris辅助多无人机通信系统的资源分配方法 - Google Patents

一种ris辅助多无人机通信系统的资源分配方法 Download PDF

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CN114828253A CN202210319469.6A CN202210319469A CN114828253A CN 114828253 A CN114828253 A CN 114828253A CN 202210319469 A CN202210319469 A CN 202210319469A CN 114828253 A CN114828253 A CN 114828253A
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唐杰
冯婉媚
马若炎
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Abstract

本发明公开了一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法。所述方法包括以下步骤：将智能反射面引入多无人机辅助非正交多址接入系统，构建智能反射面辅助多无人机通信系统；建立智能反射面辅助多无人机通信系统总能量消耗最小化的数学模型；进行联合优化无人机位置部署和资源分配。本发明借助智能反射面，增强无人机的信号覆盖范围；采用NOMA技术，在保证用户最小传输速率的约束下，使得多个用户共享相同频谱资源，实现海量用户接入，提升频谱效率。

Description

一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法。
背景技术
物联网(Internet of Things,IoT)的快速发展导致了无线设备呈指数级增长，而这些无线设备将支持自动制造、虚拟现实、智能家居和智能城市等物联网应用。为了支撑物联网应用，无线网络需满足高性能要求，如低延迟通信、超高容量和大规模连接。非正交多址接入技术(Non-orthogonal multiple access,NOMA)被认为是满足这些严格要求的技术之一，其原理是通过叠加编码和连续干扰消除实现多用户共享相同的频谱资源以提升系统频谱效率。然而，尽管NOMA方案具有优势，但是NOMA技术的性能增益仍然受到传播环境的限制，特别是对于信道增益差异较小的用户。
最近，智能反射面(Reconfigure intelligent surface,RIS)被认为是控制无线传播环境的潜在技术。RIS是由多个低成本反射元件组成的平面结构，其中每个元件可以通过控制集成电路以智能调谐反射信号的幅度和相位。这使得RIS能够重新配置反射信号传播，从而提高通信质量。若结合NOMA技术和RIS，可以通过调整RIS反射系数灵活地改变用户的信道条件，从而提升系统性能。由于RIS部署在建筑面表面或墙壁上而只能服务分布在前半空间的用户，因此边缘用户的服务质量难以保证。无人机(unmanned aerial vehicles,UAV)具有机动性高、自主性强、成本低等优势，可以快速部署于空中为边缘用户提供可靠的服务。通过将无人机应用于RIS增强NOMA网络，构建无人机与地面用户之间“虚拟”视线链路，从而扩大覆盖范围并降低能耗。
现有技术中，Liu等人研究了基于DQN的方法，通过优化UAV移动位置、发射功率和NOMA解调顺序以最小化UAV-RIS网络的总能量成本(Liu X.,Liu Y.,Chen Y.,MachineLearning Empowered Trajectory and Passive Beamforming Design in UAV-RISWireless Networks[J].IEEE J.Sel.Areas Commun.,2021,39(7):2042-2055.)，该技术旨在于最小化RIS辅助UAV-NOMA系统的能耗。然而，由于上述场景仅考虑单无人机的场景，因此该方案不同直接应用在用户分布于广域区域的场景。
Mu等人在考虑UAV位置部署、功率分配、RIS相移矩阵以及NOMA解调顺序下，研究了RIS辅助多无人机NOMA系统的吞吐量最大化问题。该优化问题利用BCD方法求解(X.Mu,LiuY.,Guo L.,et al.Intelligent Reflecting Surface Enhanced Multi-UAVNOMANetworks[J].IEEE J.Sel.Areas Commun.,2021,39(10):3051-3066.)，该技术集中研究RIS辅助多无人机NOMA系统的资源分配策略，其中假设UAV和用户配置单天线。因此，该算法无法满足用户的QoS要求以及降低系统能耗，尤其是在用户信道质量较差时。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，为解决网络覆盖、用户接入以及能效问题，在保证用户最小传输速率无人机间安全距离的情况下，建立基于总能量消耗最小化的数学优化问题，联合优化无人机位置部署、智能反射面相移矩阵、波束成形向量和传输功率、解调顺序，提供一种基于智能反射面辅助多无人机的资源分配方法。
本发明的目的至少通过以下技术方案之一实现。
一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法，包括以下步骤：
S1、将智能反射面引入多无人机辅助非正交多址接入系统，构建智能反射面辅助多无人机通信系统；
S2、建立智能反射面辅助多无人机通信系统总能量消耗最小化的数学模型；
S3、进行联合优化无人机位置部署和资源分配。
进一步地，步骤S1中，所述智能反射面辅助多无人机通信系统具体如下：
K架四旋翼无人机为K个用户组提供无线通信服务，每个用户组均包括多个用户；第k架无人机服务第k个用户组；
所有无人机搭载Nt根天线，而每个用户有1根天线；
由于无人机与用户之间的直射路径被障碍物阻挡，因此将配置N个反射单元的智能反射面装置部署于建筑物表面，以反射从无人机传输到用户的信号；
第k架无人机到智能反射面装置的信道gk如下：
Figure BDA0003571028250000031
其中，ρ0是参考距离为1m时的信道功率增益，qk是第k架无人机的三维位置，k＝1～K，wr是智能反射面的位置；
Figure BDA0003571028250000032
表示由天线单元产生的第k架无人机的阵列响应；
Figure BDA0003571028250000033
表示由RIS单元产生的第k架无人机的阵列响应，
Figure BDA0003571028250000034
和
Figure BDA0003571028250000035
通过信道估计获取；
第k架无人机到第k个用户组中第i个用户的信道
Figure BDA0003571028250000036
如下：
Figure BDA0003571028250000037
其中，
Figure BDA0003571028250000038
是第k个用户组中第i个用户的位置；αug是无人机与用户之间的路径损耗；κug是无人机与用户之间的信道的莱斯因子；
Figure BDA0003571028250000039
和
Figure BDA00035710282500000310
分别是第k架无人机服务的第k个用户组中的第i个用户的直射路径分量和非直视路径分量，k＝1～K；
智能反射面装置到第k个用户组中第i个用户的信道如下：
Figure BDA00035710282500000311
其中，αrg是智能反射面与用户之间的路径损耗；κrg是智能反射面与用户之间的信道的莱斯因子；
Figure BDA00035710282500000312
和
Figure BDA00035710282500000313
分别是第k个用户组中的第i个用户的直射路径分量和非直视路径分量；
假定所有无人机都使用非正交多址接入技术服务用户组，第k个用户组中第i个用户的信干噪比SINRk,i表示如下：
Figure BDA0003571028250000041
其中，fk是第k个用户组的预编码向量；pk,i是第k个用户组中第i个用户的传输功率；Θ是智能反射面相移矩阵；σ2是加性白噪声；第k个用户组中第i个用户的可达速率Rk,i表示如下：
Rk,i＝log2(1+SINRk,i)。 (5)
进一步地，步骤S2中，建立智能反射面辅助多无人机通信系统总能量消耗最小化的数学模型，包括确定优化变量、目标函数以及约束条件的数学表达式；
智能反射面辅助多无人机通信系统的总能量消耗表示为：
Psum＝P+PRIS+PUAV； (6)
其中，
Figure BDA0003571028250000042
是所有无人机的总传输功率，Mk为第k个用户组的用户数量，PRIS是智能反射面消耗功率，PUAV是无人机消耗的功率；
总能量消耗最小化的数学模型的优化变量包括：
1)第k架无人机的三维位置qk；
2)第k个用户组中第i个用户的传输功率pk,i；
3)智能反射面相移矩阵Θ；
4)第k个用户组的预编码向量fk；
5)用户的解调顺序u。
进一步地，总能量消耗最小化的数学模型的约束条件包括：
a)传输功率约束：pk,i≥0；
b)最小传输速率约束：log2(1+SINRk,i)≥Rmin；Rmin是传输速率阈值；
c)无人机间的最小安全距离约束：
Figure BDA0003571028250000043
Δmin是无人机间的最小安全距离；
d)反射单元相位系数约束：θn∈[0,2π)；θn是智能反射面装置中第n个反射单元的相位系数，n＝1～N；
e)所有用户解调顺序的约束：
Figure BDA0003571028250000051
Figure BDA0003571028250000052
是解调顺序的可行集，可通过暴力算法获取；
f)单个用户解调顺序的约束：uk(i)>uk(t),
Figure BDA0003571028250000053
Figure BDA0003571028250000054
uk(i)和uk(t)分别是第k个用户组中第i个用户的解调顺序和第k个用户组中第t个用户的解调顺序，而{uk(i),uk(t)∈u}；
g)预编码向量的约束：||fk||2≤1。
进一步地，基于总能量消耗最小化的数学模型如下：
Figure BDA0003571028250000055
s.t.pk,i≥0, (7b)
log2(1+SINRk,i)≥Rmin, (7c)
Figure BDA0003571028250000056
θn∈[0,2π), (7e)
Figure BDA0003571028250000057
Figure BDA0003571028250000058
Figure BDA0003571028250000059
||fk||2≤1。 (7h)
进一步地，步骤S3包括以下步骤：
S3.1、根据最大比率发射技术，得出第k个用户组的最优预编码向量fk；利用凸逼近算法，得出第k架无人机的三维位置qk，其中k＝1,2,…,K；
S3.2、利用代数变换方法，引入松弛变量将总能量消耗最小化问题转化成等效的两个凸函数的差分形式；进而利用高斯随机化过程得出智能反射面相移矩阵Θ的闭环表达式；
S3.3、根据凸优化工具，结合用户解调顺序u，得出第k个用户组中第i个用户的传输功率pk,i，其中k＝1,2,…,K、i∈Mk；
S3.4、根据叠加编码技术和连续干扰消除技术的原理，结合第k架无人机的三维位置qk、第k个用户组中第i用户的传输功率pk,i、第k个用户组的预编码向量fk对系统总能量消耗的影响，求得所有用户的解调顺序uk(i)，进而得出总的解调顺序u。
进一步地，步骤S3.1中，第k个用户组的预编码向量fk的计算公式为：
Figure BDA0003571028250000061
其中，(.)H表示共轭转置；根据约束函数公式(7c)和预编码向量fk的计算公式(8)，求解优化问题(9)得出第k架无人机的三维位置qk：
Figure BDA0003571028250000062
s.t.log2(1+SINRk,i)≥Rmin (9b)
Figure BDA0003571028250000063
qj表示第j架无人机的三维位置，j＝1～K且j≠k。
进一步地，步骤S3.2中，基于公式(8)获得第k个用户组的预编码向量fk以及公式(9a)-公式(9c)获得的第k架无人机的三维位置qk，并根据第n个反射单元相位系数θn，计算出智能反射面相移矩阵Θ，公式如下：
Figure BDA0003571028250000064
其中，e是自然底数；
Figure BDA0003571028250000065
是一个复数向量；
Figure BDA0003571028250000066
为复数向量
Figure BDA0003571028250000067
的第N个元素；U是酉矩阵；∑是对角矩阵；S是均值为0、方差为1的复数向量；
Figure BDA0003571028250000068
是智能反射面相移矩阵Θ的第N个元素即相位系数；j是虚数。
进一步地，步骤S3.3中，基于公式(7c)并求解以下的优化问题计算第k个用户组中第i用户的传输功率pk,i：
Figure BDA0003571028250000069
s.t.pk,i≥0, (11b)
log2(1+SINRk,i)≥Rmin。 (11c)
进一步地，步骤S3.4中，根据获得的第k个用户组的预编码向量fk，第k架无人机的三维位置qk，智能反射面相移矩阵Θ和第k个用户组中第i个用户的传输功率pk,i，计算k个用户组中第i个用户的解调顺序uk(i)和k个用户组中第t个用户的解调顺序uk(t)，具体如下：
当第k个用户组中第i个用户和第t个用户的信道条件不同，则通过以下的公式计算解调顺序：
Figure BDA0003571028250000071
当第k个用户组中第i用户和第t用户的信道条件相同，则通过以下的公式计算解调顺序：
Figure BDA0003571028250000072
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
本发明提供的基于一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法，与现有的无人机通信系统相比，借助智能反射面，增强无人机的信号覆盖范围。此外，采用NOMA技术，在保证用户最小传输速率的约束下，使得多个用户共享相同频谱资源，实现海量用户接入，提升频谱效率；通过联合优化优化无人机位置部署、智能反射面相移矩阵、波束成形向量和传输功率、解调顺序，大大降低系统的能量消耗。
附图说明
图1为本发明实施例最小传输速率阈值和系统总功率消耗的关系示意图；
图2为本发明实施例无人机天线数量和系统总功率消耗的关系示意图；
图3为本发明实施例反射单元数量和系统总功率消耗的关系示意图；
图4为本发明实施例路径损耗系数和系统总功率消耗的关系示意图；
图5为本发明一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法的步骤流程图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明的具体实施作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例：
一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法，如图5所示，包括以下步骤：
S1、将智能反射面引入多无人机辅助非正交多址接入系统，构建智能反射面辅助多无人机通信系统；
所述智能反射面辅助多无人机通信系统具体如下：
K架四旋翼无人机为K个用户组提供无线通信服务，每个用户组均包括多个用户；第k架无人机服务第k个用户组本实施例中，K＝2；
本实施例中，所有无人机搭载Nt＝32根天线，而每个用户有1根天线；
由于无人机与用户之间的直射路径被障碍物阻挡，因此将配置N＝100个反射单元的智能反射面装置部署于建筑物表面，以反射从无人机传输到用户的信号；
第k架无人机到智能反射面装置的信道gk如下：
Figure BDA0003571028250000081
其中，ρ0是参考距离为1m时的信道功率增益，qk是第k架无人机的三维位置，k＝1～K，wr＝(0,250,20)m是智能反射面的位置；
Figure BDA0003571028250000082
和
Figure BDA0003571028250000083
是第k架无人机的阵列响应(
Figure BDA0003571028250000084
和
Figure BDA0003571028250000085
的中文含义不能相同，请用不同的中文含义进行区分，要分别说明中文含义)，
Figure BDA0003571028250000086
和
Figure BDA0003571028250000087
通过信道估计获取；其中，
Figure BDA0003571028250000088
表示由天线单元产生的阵列相应；
Figure BDA0003571028250000089
表示由RIS单元产生的阵列相应。
第k架无人机到第k个用户组中第i个用户的信道
Figure BDA00035710282500000810
如下：
Figure BDA00035710282500000811
其中，
Figure BDA00035710282500000812
是第k个用户组中第i个用户的位置；αug是无人机与用户之间的路径损耗；κug是无人机与用户之间的信道的莱斯因子；
Figure BDA00035710282500000813
和
Figure BDA00035710282500000814
分别是第k架无人机服务的第k个用户组中的第i个用户的直射路径分量和非直视路径分量，k＝1～K；
智能反射面装置到第k个用户组中第i个用户的信道如下：
Figure BDA0003571028250000091
其中，αrg是智能反射面与用户之间的路径损耗；krg是智能反射面与用户之间的信道的莱斯因子；
Figure BDA0003571028250000092
和
Figure BDA0003571028250000093
分别是第k个用户组中的第i个用户的直射路径分量和非直视路径分量；
假定所有无人机都使用非正交多址接入技术服务用户组，第k个用户组中第i个用户的信干噪比SINRk,i表示如下：
Figure BDA0003571028250000094
其中，fk是第k个用户组的预编码向量；pk,i是第k个用户组中第i个用户的传输功率；Θ是智能反射面相移矩阵；σ2是加性白噪声；第k个用户组中第i个用户的可达速率Rk,i表示如下：
Rk,i＝log2(1+SINRk,i)。 (5)
S2、建立智能反射面辅助多无人机通信系统总能量消耗最小化的数学模型；
建立智能反射面辅助多无人机通信系统总能量消耗最小化的数学模型，包括确定优化变量、目标函数以及约束条件的数学表达式；
智能反射面辅助多无人机通信系统的总能量消耗表示为：
Psum＝P+PRIS+PUAV； (6)
其中，
Figure BDA0003571028250000095
是所有无人机的总传输功率，Mk为第k个用户组的用户数量，PRIS＝1W是智能反射面消耗功率，PUAV＝10W是无人机消耗的功率；
总能量消耗最小化的数学模型的优化变量包括：
1)第k架无人机的三维位置qk；
2)第k个用户组中第i个用户的传输功率pk,i；
3)智能反射面相移矩阵Θ；
4)第k个用户组的预编码向量fk；
5)用户解调顺序u；
6)总能量消耗最小化的数学模型的约束条件包括：
a)传输功率约束：pk,i≥0；
b)最小传输速率约束：log2(1+SINRk,i)≥Rmin；Rmin是传输速率阈值；
c)无人机间的最小安全距离约束：
Figure BDA0003571028250000101
Δmin是无人机间的最小安全距离；
d)反射单元相位系数约束：θn∈[0,2π)；θn是智能反射面装置中第n个反射单元的相位系数，n＝1～N；
e)所有用户解调顺序的约束：
Figure BDA0003571028250000109
Figure BDA00035710282500001010
是解调顺序的可行集，可通过暴力算法获取；
f)单个用户解调顺序的约束：uk(i)>uk(t),
Figure BDA0003571028250000102
Figure BDA0003571028250000103
uk(i)和uk(t)分别是第k个用户组中第i个用户的解调顺序和第k个用户组中第t个用户的解调顺序，而{uk(i),uk(t)∈u}；
g)预编码向量的约束：||fk||2≤1；
基于总能量消耗最小化的数学模型如下：
Figure BDA0003571028250000104
s.t.pk,i≥0, (7b)
log2(1+SINRk,i)≥Rmin, (7c)
Figure BDA0003571028250000105
θn∈[0,2π), (7e)
Figure BDA0003571028250000106
Figure BDA0003571028250000107
Figure BDA0003571028250000108
||fk||2≤1。 (7h)
S3、进行联合优化无人机位置部署和资源分配，包括以下步骤：
S3.1、根据最大比率发射技术，得出第k个用户组的最优预编码向量fk；利用凸逼近算法，得出第k架无人机的三维位置qk，其中k＝1,2,…,K；
第k个用户组的预编码向量fk的计算公式为：
Figure BDA0003571028250000111
其中，(.)H表示共轭转置；根据约束函数公式(7c)和预编码向量fk的计算公式(8)，求解优化问题(9)得出第k架无人机的三维位置qk：
Figure BDA0003571028250000112
s.t.log2(1+SINRk,i)≥Rmin (9b)
Figure BDA0003571028250000113
qj表示第j架无人机的三维位置，j＝1～K且j≠k。
S3.2、利用代数变换方法，引入松弛变量将总能量消耗最小化问题问题转化成等效的两个凸函数的差分形式；进而利用高斯随机化过程得出智能反射面相移矩阵Θ的闭环表达式；
基于公式(8)获得第k个用户组的预编码向量fk以及公式(9a)-公式(9c)获得的第k架无人机的三维位置qk，并根据第n个反射单元相位系数θn，计算出智能反射面相移矩阵Θ，公式如下：
Figure BDA0003571028250000114
其中，e是自然底数；
Figure BDA0003571028250000115
是一个复数向量；
Figure BDA0003571028250000116
为复数向量
Figure BDA0003571028250000117
的第N个元素；U是酉矩阵；∑是对角矩阵；S是均值为0、方差为1的复数向量；
Figure BDA0003571028250000118
是智能反射面相移矩阵Θ的第N个元素即相位系数；j是虚数。
S3.3、根据凸优化工具，结合解调顺序u，得出第k个用户组中第i个用户的传输功率pk,i其中k＝1,2,…,K、i∈Mk；
基于公式(7c)并求解以下的优化问题计算第k个用户组中第i用户的传输功率pk,i：
Figure BDA0003571028250000121
s.t.pk,i≥0, (11b)
log2(1+SINRk,i)≥Rmin。 (11c)
S3.4、根据叠加编码技术和连续干扰消除技术的原理，结合第k架无人机的三维位置qk、第k个用户组中第i用户的传输功率pk,i、第k个用户组的预编码向量fk对系统总能量消耗的影响，求得所有用户的解调顺序uk(i)，进而得出解调顺序u；
根据获得的第k个用户组的预编码向量fk，第k架无人机的三维位置qk，智能反射面相移矩阵Θ和第k个用户组中第i个用户的传输功率pk,i，计算k个用户组中第i个用户的解调顺序uk(i)和k个用户组中第t个用户的解调顺序uk(t)，具体如下：
当第k个用户组中第i个用户和第t个用户的信道条件不同，则通过以下的公式计算解调顺序：
Figure BDA0003571028250000122
当第k个用户组中第i用户和第t用户的信道条件相同，则通过以下的公式计算解调顺序：
Figure BDA0003571028250000123
本实施例中，一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法的仿真效果图如图1所示。
图1的其他参数为：最小传输速率阈值ξ＝0.5,1,…,2.5。本实施例中展示了所提的资源分配方案在不同最小SINR下的总功耗，并与“顺序翻转算法”和、“交替优化方案”进行了比较。用户组的数量为K＝2，而最小SINR的取值从0.5至2.5的范围内变化。如图1所示，所有方案的总功耗随着最小SINR的取值增大而减少。这是因为随着最小SINR的取值增大，需要分配更大的发射功率给组合信道以满足用户的QoS需求。此外，本发明在功耗方面的性能优于“顺序翻转算法”和“交替优化方案”。这是因为本发明考虑NOMA技术，利用同一资源块服务多用户。这可以获得更高的SE从而提升系统性能。另外，本发明利用多UAV与边缘用户建立通信连接，从而满足边缘用户所需的最低速率，从而降低发射功率。从图1可以看见，当最小传输速率阈值ξ越大，系统总功率消耗越大。
实施例2：
本实施例中，一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法的仿真效果图如图2所示。
图2的其他参数为：最小传输速率阈值ξ＝1.5，反射单元数量N＝100，天线的数量Nt＝4,8,…,32。本实施例中研究本发明在不同天数数量下的总功耗。为了显示性能增益，本实施例中比较了在不考虑RIS的情况下功率最小化方案以及RIS辅助UAV-OFDMA系统的功率最小化方案。其中，最小SINR取值ξ设置为1.5以及反射单元的数量N设置为100。如图2所示,随着天线数量增加，所有资源分配方案的总功耗降低。事实上，UAV上配置更多天线数量可以实现更高的分集增益以平衡RF链路消耗的额外功率，从而消耗更少的发射功率。此外，由于所提方案利用RIS有效地提高接收信号功率强度，因此与“无RIS”方案相比，其消耗更低功率。从图2可见，当天线的数量Nt越多，系统总能量消耗越大。
实施例3：
本实施例中，一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法的仿真效果图如图3-4所示。图3-4的其他参数为：最小SINR和天线数量分别为ξ＝1.5和Nt＝32。
在图3中，本实施例中研究本发明在不同RIS反射单元数量下的总功耗。如图3所示，所有资源分配方案的总功耗随着RIS反射单元的数量增加而降低。这是因为本发明提出RIS优化方案通过控制大量RIS反射单元的相移系数可以增强无源波束成形增益，从而降低系统功耗。此外，本实施例中，从图3可以看见，RIS位置靠近UAV可以显著提升性能增益。这表明选择合适RIS位置可以增强被动波束成形增益。图4比较了所有资源分配方案在不同路径损耗系数下的总功耗。
从图4中可见，所有资源分配方案的总功耗随着路径损耗系数增加而增加。特别地，当路径损耗系数为αug＝αrg＝2时，所有方案具有良好的系统性能。然而，当αug＝αrg>2时，总功耗显著增加，尤其是“Withour RIS”方案。这是因为随着路径损耗系数增加，UAV-用户链路和RIS-用户链路的信号强度降低。此时，为了满足用户最低QoS需求，则需要分配更高的发射功率。此外，尽管αug，αrg的取值增加会降低系统性能，但是本发明在功耗方面的性能仍然优于“RIS-OMA”和“Without-RIS”两种方案。

Claims (10)

1.一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、将智能反射面引入多无人机辅助非正交多址接入系统，构建智能反射面辅助多无人机通信系统；
S2、建立智能反射面辅助多无人机通信系统总能量消耗最小化的数学模型；
S3、进行联合优化无人机位置部署和资源分配。
2.根据权利要求1所述的一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法，其特征在于，步骤S1中，所述智能反射面辅助多无人机通信系统具体如下：
K架四旋翼无人机为K个用户组提供无线通信服务，每个用户组均包括多个用户；第k架无人机服务第k个用户组；
所有无人机搭载Nt根天线，而每个用户有1根天线；
由于无人机与用户之间的直射路径被障碍物阻挡，因此将配置N个反射单元的智能反射面装置部署于建筑物表面，以反射从无人机传输到用户的信号；
第k架无人机到智能反射面装置的信道gk如下：
Figure FDA0003571028240000011
其中，ρ0是参考距离为1m时的信道功率增益，qk是第k架无人机的三维位置，k＝1～K，wr是智能反射面的位置；
Figure FDA0003571028240000012
表示由天线单元产生的第k架无人机的阵列响应；
Figure FDA0003571028240000013
表示由RIS单元产生的第k架无人机的阵列响应，
Figure FDA0003571028240000014
和
Figure FDA0003571028240000015
通过信道估计获取；
第k架无人机到第k个用户组中第i个用户的信道
Figure FDA0003571028240000016
如下：
Figure FDA0003571028240000017
其中，
Figure FDA0003571028240000018
是第k个用户组中第i个用户的位置；αug是无人机与用户之间的路径损耗；κug是无人机与用户之间的信道的莱斯因子；
Figure FDA0003571028240000019
和
Figure FDA00035710282400000110
分别是第k架无人机服务的第k个用户组中的第i个用户的直射路径分量和非直视路径分量，k＝1～K：
智能反射面装置到第k个用户组中第i个用户的信道如下：
Figure FDA0003571028240000021
其中，αrg是智能反射面与用户之间的路径损耗；κrg是智能反射面与用户之间的信道的莱斯因子；
Figure FDA0003571028240000022
和
Figure FDA0003571028240000023
分别是第k个用户组中的第i个用户的直射路径分量和非直视路径分量；
假定所有无人机都使用非正交多址接入技术服务用户组，第k个用户组中第i个用户的信干噪比SINRk，i表示如下：
Figure FDA0003571028240000024
其中，fk是第k个用户组的预编码向量；pk，i是第k个用户组中第i个用户的传输功率；Θ是智能反射面相移矩阵；σ2是加性白噪声；第k个用户组中第i个用户的可达速率Rk，i表示如下：
Rk，i＝log2(1+SINRk，i)。 (5)
3.根据权利要求2所述的一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法，其特征在于，步骤S2中，建立智能反射面辅助多无人机通信系统总能量消耗最小化的数学模型，包括确定优化变量、目标函数以及约束条件的数学表达式；
智能反射面辅助多无人机通信系统的总能量消耗表示为：
Psum＝P+PRIS+PUAV； (6)
其中，
Figure FDA0003571028240000025
是所有无人机的总传输功率，Mk为第k个用户组的用户数量，PRIS是智能反射面消耗功率，PUAV是无人机消耗的功率；
总能量消耗最小化的数学模型的优化变量包括：
1)第k架无人机的三维位置qk；
2)第k个用户组中第i个用户的传输功率pk，i；
3)智能反射面相移矩阵Θ；
4)第k个用户组的预编码向量fk；
5)用户的解调顺序u。
4.根据权利要求3所述的一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法，其特征在于，总能量消耗最小化的数学模型的约束条件包括：
a)传输功率约束：pk，i≥0；
b)最小传输速率约束：log2(1+SINRk，i)≥Rmin；Rmin是传输速率阈值；
c)无人机间的最小安全距离约束：
Figure FDA0003571028240000031
Δmin是无人机间的最小安全距离；
d)反射单元相位系数约束：θn∈[0，2π)；θn是智能反射面装置中第n个反射单元的相位系数，n＝1～N；
e)所有用户解调顺序的约束：
Figure FDA0003571028240000032
Figure FDA0003571028240000033
是解调顺序的可行集，通过暴力算法获取；
f)单个用户解调顺序的约束：
Figure FDA0003571028240000034
Figure FDA0003571028240000035
uk(i)和uk(t)分别是第k个用户组中第i个用户的解调顺序和第k个用户组中第t个用户的解调顺序，而{uk(i)，uk(t)∈u}；
g)预编码向量的约束：||fk||2≤1。
5.根据权利要求4所述的一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法，其特征在于，基于总能量消耗最小化的数学模型如下：
Figure FDA0003571028240000036
s.t.pk，i≥0， (7b)
log2(1+SINRk，i)≥Rmin， (7c)
Figure FDA0003571028240000037
θn∈[0，2π)， (7e)
Figure FDA0003571028240000038
Figure FDA0003571028240000041
Figure FDA0003571028240000042
6.根据权利要求1～5任一项所述的一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
S3.1、根据最大比率发射技术，得出第k个用户组的最优预编码向量fk；利用凸逼近算法，得出第k架无人机的三维位置qk，其中k＝1，2，...，K；
S3.2、利用代数变换方法，引入松弛变量将总能量消耗最小化问题转化成等效的两个凸函数的差分形式；进而利用高斯随机化过程得出智能反射面相移矩阵Θ的闭环表达式；
S3.3、根据凸优化工具，结合用户解调顺序u，得出第k个用户组中第i个用户的传输功率pk，i，其中k＝1，2，...，K、i∈Mk；
S3.4、根据叠加编码技术和连续干扰消除技术的原理，结合第k架无人机的三维位置qk、第k个用户组中第i用户的传输功率pk，i、第k个用户组的预编码向量fk对系统总能量消耗的影响，求得所有用户的解调顺序uk(i)，进而得出总的解调顺序u。
7.根据权利要求6所述的一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法，其特征在于，步骤S3.1中，第k个用户组的预编码向量fk的计算公式为：
Figure FDA0003571028240000043
其中，(.)H表示共轭转置；根据约束函数公式(7c)和预编码向量fk的计算公式(8)，求解优化问题(9)得出第k架无人机的三维位置qk：
Figure FDA0003571028240000044
s.t.log2(1+SINRk，i)≥Rmin (9b)
Figure FDA0003571028240000045
qj表示第j架无人机的三维位置，j＝1～K且j≠k。
8.根据权利要求7所述的一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法，其特征在于，步骤S3.2中，基于公式(8)获得第k个用户组的预编码向量fk以及公式(9a)-公式(9c)获得的第k架无人机的三维位置qk，并根据第n个反射单元相位系数θn，计算出智能反射面相移矩阵Θ，公式如下：
Figure FDA0003571028240000051
其中，e是自然底数；
Figure FDA0003571028240000052
是一个复数向量；
Figure FDA0003571028240000053
为复数向量
Figure FDA0003571028240000057
的第N个元素；U是酉矩阵；∑是对角矩阵；S是均值为0、方差为1的复数向量；
Figure FDA0003571028240000054
是智能反射面相移矩阵Θ的第N个元素即相位系数；j是虚数。
9.根据权利要求8所述的一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法，其特征在于，步骤S3.3中，基于公式(7c)并求解以下的优化问题计算第k个用户组中第i用户的传输功率pk，i：
Figure FDA0003571028240000055
s.t.pk，i≥0， (11b)
log2(1+SINRk，i)≥Rmin。 (11c)
10.根据权利要求9所述的一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法，其特征在于，步骤S3.4中，根据获得的第k个用户组的预编码向量fk，第k架无人机的三维位置qk，智能反射面相移矩阵Θ和第k个用户组中第i个用户的传输功率pk，i，计算k个用户组中第i个用户的解调顺序uk(i)和k个用户组中第t个用户的解调顺序uk(t)，具体如下：
当第k个用户组中第i个用户和第t个用户的信道条件不同，则通过以下的公式计算解调顺序：
Figure FDA0003571028240000056
当第k个用户组中第i用户和第t用户的信道条件相同，则通过以下的公式计算解调顺序：
Figure FDA0003571028240000061
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