一种用于多载波通信的无人机轨迹与资源分配联合优化方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种用于多载波无线通信的无人机轨迹与资源分配联合优化方法，其包括S1、创建基于无人机面向多节点携能通信的优化模型；S2、对所述优化模型进行拆分，并分别对拆分后的子模型进行迭代求解；S3、固定无人机轨迹，优化无人机的资源分配变量；S4、固定无人机资源分配，优化无人机飞行轨迹；S5、进行无人机的飞行轨迹和资源分配联合优化以获取优化变量的最优值。本发明专利技术实现了无人机对多个地面节点信息和能量的同时传输；解决了物联网节点信息交互和续航时间的问题，同时还能有效降低接收机的设计复杂度；并通过无人机的飞行轨迹改善通信链路，提高无线资源利用率，实现数据传输速率的最大化。

【技术实现步骤摘要】
一种用于多载波通信的无人机轨迹与资源分配联合优化方法
本专利技术涉及无线通信技术中无线携能通信技术与无人机通信
，尤其涉及一种用于多载波通信的无人机轨迹与资源分配联合优化方法。
技术介绍
近来，随着无人机技术的发展，无人机辅助的物联网作为一种新兴的通信领域吸引了学术界和工业界的广泛关注。传统的地面物联网，容易受到自然灾害破坏。而对于受灾区域和应急场景下的物联网恢复，无人机通信能够迅速建立网络连接。目前其他形式的空间物联网，主要依赖卫星通信，时延长、信号弱、成本高、不易操控。相比之下，高性价比、易操纵的无人机是可以作为灵活的空中基站。无人机使能的物联网能更灵活得应用到各种环境复杂的物联网场景。不同于传统的基于固定基站的物联网，无人机具有高机动性、低成本、高性价比等优点，并且可以搭载GPS定位仪、摄像机等设备，随时随地的与地面物联网节点进行信息的交互。在遥感测绘方面，无人机作为飞行的相机，应用现实捕捉技术，将收集到的信息下传给物联网节点；在军事侦查、安全防控方面，无人机凭借其隐蔽性、可控移动性，可执行空中监视、情报收集等任务，为物联网本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于多载波无线通信的无人机轨迹与资源分配联合优化方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、创建基于无人机面向多节点携能通信的优化模型；/nS2、对所述优化模型进行拆分，并分别对拆分后的子模型进行迭代求解；/nS3、固定无人机轨迹，优化无人机的资源分配变量，所述无人机的资源分配变量包括信息传输子载波集合

【技术特征摘要】
1.一种用于多载波无线通信的无人机轨迹与资源分配联合优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、创建基于无人机面向多节点携能通信的优化模型；
S2、对所述优化模型进行拆分，并分别对拆分后的子模型进行迭代求解；
S3、固定无人机轨迹，优化无人机的资源分配变量，所述无人机的资源分配变量包括信息传输子载波集合和能量传输载波集合子载波分配的功率和节点的子载波调度变量
S4、固定无人机资源分配，优化无人机飞行轨迹；
S5、进行无人机的飞行轨迹和资源分配联合优化以获取优化变量的最优值。


2.根据权利要求1所述的用于多载波无线通信的无人机轨迹与资源分配联合优化方法，其特征在于，所述S1中创建基于无人机面向多节点携能通信的优化模型的具体步骤包括：
S11、确定创建所述优化模型对应的优化目标以及优化变量，其中，所述优化目标是指无人机在所有时隙内向地面节点传输的平均速率，所述优化变量是指无人机在每个时隙m＝1,…,M下的位置q[m]以及在第m个时隙内，分别用于信息传输子载波集合和能量传输的子载波集合子载波分配的功率以及节点的子载波调度变量同时假设在半径为r的圆形区域随机分布了K个地面节点，且各个所述地面节点的位置已知，第k个地面节点的位置为wk；无人机被限定在高度为H的平面上作周期飞行，其飞行一周的时间为T；将时间T划分成M个时隙，每个时隙的长度为δt，任意时刻t＝mδt，m＝1,…,M；则在第m个时隙内，无人机位置为q[m]，无人机最大速度为Vmax，在每个时隙内，无人机发送的总功率为Pmax，K个节点收集的总能量下限为Emin；
S12、确定创建所述优化模型对应的约束条件，所述约束条件包括：(1)对每个时隙下子载波分配进行约束的约束条件；(2)对无人机在每个时隙下最大发射功率进行约束的约束条件；(3)对每个节点在每个时隙下采集的能量进行约束的约束条件；(4)对无人机飞行的速度及状态进行约束的约束条件；
S13、基于S11-S12，确定创建所述优化模型，所述优化模型包括:无人机的资源分配优化模型和无人机的飞行轨迹优化模型；
其中，所述无人机的资源分配优化模型对应的模型公式为下式(1)：



所述无人机的飞行轨迹的优化模型对应的模型公式为下式(2)：



其中，






在式(1)中，C表示子载波总集合，和分别表示在第m个时隙下，用于信息传输和能量传输的子载波集合，是节点调度的标识变量，表示在第m个时隙内，子载波n分配给节点k，且在每个时隙，子载波n只能分配给一个节点，即多个节点不能使用同一个子载波；
在式(2)中，q[1]＝q[M]表示无人机的起始位置与重点位置相同来保证无人机做周期飞行，||q[m+1]-q[m]||2≤(Vmaxδt)2,m＝1,...,M-1表示无人机的相邻两个位置之间的距离小于无人机在一个时隙内以最大速度飞行的距离，即保证无人机轨迹的优化能够满足无人机的实际飞行速度的要求；
在式(3)中，式(3)表示在第m个时隙内的所有节点的速率；其中，表示在第m个时隙内，节点k在子载波n接收无人机信息时，与无人机之间的信道增益；gk,n表示第n个子载波分配给第k个节点的信道增益系数；G0和Gn分别表示在节点处和在无人机处的定向天线增益；β0表示在参考位置为1米处的信道功率增益；N0表示噪声功率谱密度；B表示子载波带宽；
在式(4)中，式(4)表示在第m个时隙内，K个节点收集的能量，其门限为Emin。


3.根据权利要求1所述的用于多载波无线通信的无人机轨迹与资源分配联合优化方法，其特征在于，所述S2中对所述优化模型进行拆分，并分别对拆分后的子模型进行迭代求解的具体步骤包括：
将所述拆分为两个子模型并进行迭代求解以获取对应的次优解，
原优化问题可分解成以下两个子问题分别进行求解：
第一个子模型对应的计算公式为



subjectto：












E[m]≥Emin,m＝1,..,M
第二个子模型对应的计算公式为





4.根据权利要求1所述的用于多载波无线通信的无人机轨迹与资源分配联合优化方法，其特征在于：所述S3中固定无人机轨迹，优化无人机的资源分配变量的具体步骤包括；
S31、设定每个时隙内的无人机总功率固定为Pmax，且每个时隙内K个节点收集的总能量下限固定为Emin；由于优化目标中T、K为定值，故
...

【专利技术属性】
技术研发人员：那振宇，王君，吴迪，刘玥，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21