无人机基站下行链路的自适应传输功率分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种无人机基站下行链路的自适应传输功率分配方法。在该方法应用场景中采用认知OFDM技术，而且信号带宽的需求、可用信道的数量、干扰限制等都是不断变化的。传统无线网络中的资源分配技术并不完全适用，因而需要采用认知无线电设计高效灵活的无人机基站无线资源分配方法。在下行链路中，首先假设该无人机基站覆盖的单小区只存在单认知用户和多主用户的情况，根据信干噪比的大小，自动选择调制方式，然后连续化传输速率，并提出了基于拉格朗日对偶方法来实现最优功率的自适应分配算法，使得功率分配最优化以及传输速率最大化。最后将该方法推广到多认知用户和多主用户情况下的自适应最优功率分配以及最大传输速率。该方法应用在采用认知无线电的无人机基站应用时可以比传统功率算法具有更优的性能，一定程度上减少误码率，并自适应分配最优功率，且只需要少数的迭代次数即可以达到预期的要求。

【技术实现步骤摘要】
无人机基站下行链路的自适应传输功率分配方法
本专利技术属于无线资源管理与认知无线电
，具体涉及用于移动互联网的无人机应急基站在采用OFDM系统和认知无线电技术时下行链路进行自适应传输功率分配与传输速率控制相关问题。
技术介绍
随着移动互联网以及5G技术的普及，未来联网的终端设备数量将不断增长，在一定范围内会导致某些固定的基站通信出现拥堵，传输速率缓慢，极有可能出现高延迟、高误码率的情况。因此，频谱资源短缺将成为未来物联网发展需要攻克的瓶颈。基于认知无线电技术的通信标准IEEE802.22以时分复用(TDD)和正交频分多址接入(OFDMA)为基础，引入无人机基站建立移动网络，实现无线信号覆盖更灵活、更广泛。由无人机移动网络组成的协同通信超密集网络可以灵活部署大规模的小区基站，有效扩大网络覆盖范围，改善地面异质蜂窝网络的性能。具有认知功能的智能终端设备可以通过该网络的频谱感知技术，发现有用的空闲频谱资源，可根据信道状况进行自适应传输并采用相应的调制方式，以供给农业物联网、智能家具等中生产生活汇总监测所需的数据通信，进一步适合我国农业物联网和智能家具的传输层要求。
技术实现思路
本专利技术目的是，在面向农业物联网和智能家居等密集设备的OFDM认知无线系统中，以无人机搭载的单个基站覆盖小区内存在一个认知用户和多个主用户的密集情况下，提出无人机通信下行链路自适应传输时采用更灵活的功率分配方法，使认知用户的信息传输速率最大化，为提高密集场所或密集终端设备通信质量提供了可能。为解决上述专利技术的目的，本专利技术采用的技术方案包括：分析OFDM无线系统在单小区内“单认知用户+多主用户”场景的下行链路认知用户自适应传输速率和自适应功率分配问题并建立数学模型，基于拉格朗日优化理论提出了最优的功率分配算法。设定认知用户采用OFDM技术而各主用户不一定采用OFDM传输信号，考虑由IFFT/FFT产生的认知用户与主用户之间的交互干扰，而不考虑整数比特限制的情况下，研究如何在各子载波之间认知用户合理分配功率，以使其满足自身发射功率限制与主用户接收端干扰功率限制，并自适应的调节系统功率。当每个OFDM子载波上的比特速率可以为连续的实数时，可通过凸优化理论，提出一种基于优化传输速率的方法，使系统分配最优的自适应传输功率给各个子用户。在基于基础设施架构的授权网络的一个小区内，无人机授权基站UAVPBS向L个主用户(PU)发送下行链路信号，与此同时，在小区服务覆盖范围内，存在一个与认知用户相应的接收机，它采用动态频谱接入技术进行通信。为叙述简明，本文只考虑一对认知链路的情况，但是所提研究方法与结果易推广到多认知用户情况。假设认知用户可以接入的频谱总带宽B，把频谱总带宽B分成N个OFDM子信道(子载波)，第n个子信道实际占用的频带为fc+(n-1)Δf～fc+nΔf，其中fc为带宽B的基频，Δf＝B/N为每个子信道的带宽。假设每个子信道为平坦衰落且各子信道之间的相互干扰忽略不计。定义无人机授权网络基站到认知用户接收机的信道衰落增益为认知用户发射机到主用户l，l＝1,2,...,L的信道衰落增益为gl,n，认知用户发射机到其相应接收机的衰落增益为hn。实际通信中主用户不可能在所有的时间和所有的频段上一直处于通信状态，所以可以把认知用户能够动态接入的频谱资源分成活跃频带与频谱空洞两类，认知用户可以使用两类频谱中的任何一类，只要满足对主用户接收端的干扰小于其设定的干扰功率门限值即可。对于主用户l来说，仍假设其在某一时隙符号内占用的实际频段为fc+Fl至fc+Fl+Wl，其中Fl为相对于系统基频的起始频点，Wl为主用户l通信时占用的实际带宽，且认为在每个时隙内主用户占用频段的通信状况以及各个链路的增益衰落状况都不会发生变化。每一个子载波所处的信道质量都不一样，若进行平均分配功率，可能会降低其传输性能。因此，为了降低系统的运算量，优化系统的比特速率调制方式分配，从而达到优化功率分配的目的。假设每个子信道上认知用户接收端的加性高斯白噪声为独立的循环对称复高斯随机变量，具有零均值和相等的方差设无线信号的每个信道传输都受到噪声和不同信号之间的干扰，则信干噪比为其中pn是认知用户在子信道n上的发射功率，hn为功率自适应调节系数，dn为功率衰减系数，为所有主用户对认知用户的第n个子信道的干扰，Γ为信干噪比间距且可用Γ＝-ln(5BER)/1.5来表示，其中BER为认知用户目标误比特率。在相同码元速率下，系统可根据通信过程中的信干噪比自适应选择传输方案以优化信息传输速率。我们将根据信干噪比大小分为4组，并进行自适应传输，其信息传输速率如下其中码元速率表示为单位时间内容传输的符号数目，采用不同调制方式后每个码元可以表示相应的比特信息。在满足正确解调的情况下，调制方式随着信干噪比的门限值Ii(Ii,i＝1,2,3,4分别是以10为底的对数的分贝值，分别设为6.5dB，10.2dB，15.6dB，17dB)的变化而变化。由于在信干噪比极低的情况下，噪声干扰非常大，误码率较高，不建议信号传输，因此在使用BPSK调制信号时，设置信干噪比的最低阈值I1，即当I1≤SINR才开始调制信号。该方法是在判断子载波平均信干噪比大小的情况下，再决定采用哪一种调制方式，使得在保证误码率较低的情况下，保证自适应功率的优化分配。在一定误码率要求内，根据不同信道的子载波信号的信干噪比，然后依照预设信干噪比阈值，选择相应的调制方式。但此时由于外界因素对信干噪比的影响，可能会导致信息传输速率发生明显的阶跃跳变，可能会导致数据丢失等不良后果。因此，为了达到传输速率连续化、求解非线性优化问题的目的，将构造认知用户在子信道n上的传输速率的分段连续函数表示为其中Ii-j＝Ii-Ij，Ii+j＝Ii+Ij，r0表示为速率幅值系数，Mi为曲度系数。假设每个子载波在每个符号间隙内最多只能容纳一个认知用户，且功率限制Qn满足Qn≥Pn。我们的目标是在各个OFDM子信道上合理分配功率的情况下，使得在满足认知用户自身发射功率约束和每个主用户接收端干扰功率约束的情况下最大化认知用户的和速率。当不考虑整数比特限制时，优化问题可以用模型1描述为约束条件：pn≤Qn,n＝1,2,...,N(7)pn≥0，n＝1,2,...,N(8)其中Pmax是认知用户的最大功率约束，为主用户的干扰功率约束，有L个认知用户发射功率pn的联合约束，即各个子信道上的功率约束相互影响，其中(8)式可以看作是加权和功率约束。由于比特速率是连续的实数，所以模型1可以采用拉格朗日优化理论和对偶分解来求解。先考虑相对简单的单主用户+单认知用户情况，在以下的叙述中省去ξl,n、中的下标l，则模型1可以简化为模型2：约束条件：pn≤Qn,n＝1,2,...,N(12)pn≥0,n＝1,...,N(13)如果没有干扰功率约束条件(11)(12)时，模型2将简化为传统系统中的功率分配问题。当发射功率约束条件(10)与干扰功率约束条件(11)均存在时，可以通过对偶理论逐个松驰联合约束，直到最终转化为容易求解的子问题。首先，通过引入与发射功率约束条件(10)对应的对偶变量λ，则模型2的部分拉格朗日函数可以写为将式(3)代入式(14)中，则模型2的部分拉格朗日函数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.无人机基站下行链路的自适应传输功率分配方法，其特征在于采用认知OFDM的无人机基站单小区内存在单认知用户和多个主用户情况下，分析认知用户发射功率分配问题模型以及不同子信道的信干噪比状况，然后单认知用户选择合适的调制方式以及相应的信息传输速率，再采用最优功率分配定理和认知子梯度分配算法来给出最优功率分配和最大传输速率，最后再由单认知用户和推广到多认知用户情况下的最优自适应功率分配和最优传输速率。

【技术特征摘要】
1.无人机基站下行链路的自适应传输功率分配方法，其特征在于采用认知OFDM的无人机基站单小区内存在单认知用户和多个主用户情况下，分析认知用户发射功率分配问题模型以及不同子信道的信干噪比状况，然后单认知用户选择合适的调制方式以及相应的信息传输速率，再采用最优功率分配定理和认知子梯度分配算法来给出最优功率分配和最大传输速率，最后再由单认知用户和推广到多认知用户情况下的最优自适应功率分配和最优传输速率。2.如权利要求1所述的无人机基站下行链路的自适应传输功率分配方法，其特征在于，在相同码元速率下，为了使系统自适应传输以优化信息传输速率，可根据信干噪比区分为不同的调制方式，其信息传输速率r为其中码元速率表示为单位时间内容传输的符号数目，采用不同调制方式后每个码元可以表示相应的比特信息，SINR为信干噪比；由于外界因素对信干噪比的影响，当采取恒定码元速率情况时，采用不同调制方式导致信息传输速率为阶跃跳变，在设计方案对信息传输速率进行非线性优化时较为困难，因此，在本方法中考虑逼近于阶跃函数的连续可导函数，以针对工程问题提出切实有效的优化方法；因此，为了对信息传输速率进行连续化处理从而可利用一般的非线性优化方法进行求解，并且保证构造函数的连续性和可导性，将构造认知用户在子信道n上的信息传输速率rn的分段连续函数表示为其中Ii-j＝Ii-Ij，Ii+j＝Ii+Ij，码元速率r0表示为速率幅度系数，Mi为曲度系数，pn是认知用户在子信道n上的发射功率，hn为认知用户发射机到其相应接收机的衰落增益，dn为功率衰减系数，为所有主用户对认知用户的第n个子信道的干扰，Γ为信干噪比间距且可用Γ＝-ln(5BER)/1.5来表示，其中BER为认知用户目标误比特率。3.如权利要求1所述的无人机基站下行链路的自适应传输功率分配方法，其特征在于，所述认知用户功率分配问题分析的具体做法为：设定单认知用户的最大和速率为R1，并根据频谱感知情况为每个子载波分配n与信号功率pn，分配信息通过稳定的信道通知给认知用户，认知用户按照通知分配相应的功率信号给主用户，功率分配问题可以表示为约束条件：pn≤Qn,...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱赟，陈明真，凌菁华，谢晓春，凌震乾，
申请(专利权)人：赣南师范大学，
类型：发明
国别省市：江西,36