下行NOMA两用户环境中最优的无人机部署方法，包括以下步骤：S1：首先建立最大化两用户和速率的优化问题，以功率和不大于无人机能提供的总功率且每个用户的速率均大于可实现速率阈值为约束条件；S2：对优化问题进行简化，给出简化后的等价问题；S3：根据等价问题求出最优无人机位置的横坐标；S4：检验得到的最优无人机位置的横坐标。通过这种方法获得的最优无人机位置，可以得到最大化的两用户传输和速率，进一步提高无人机在下行NOMA环境中的通信效率。
Optimal UAV deployment method in two user environment of downlink noma
【技术实现步骤摘要】
下行NOMA两用户环境中最优的无人机部署方法
本专利技术属于无人机网络、NOMA网络、无线通信、通信系统、优化理论、边缘计算、资源分配、功率分配领域，具体涉及下行NOMA两用户环境中最优的无人机部署方法。
技术介绍
非正交多址(NOMA)技术作为5G网络中的一项关键技术，已经引起了广泛的关注。采用NOMA方案，用户可以在不同的功率级上进行复用，而用户可以同时访问其他资源，例如频率、时间或码分资源。在接收机侧，用户利用连续干扰抵消(SIC)来提取其对应的信号。尽管NOMA可以获得优异的性能，但是边缘用户在网络中仍然有服务质量下降的问题。在5G网络中推进NOMA仍面临许多挑战。由于这些原因，具有部署的灵活性的无人机，引起了通信界的极大关注。具体地说，无人机可以利用视线(LoS)空对地通信信道的优点来提供增强的通信服务。现有的无人机研究主要可分为静态无人机部署和无人机轨迹设计两个方向。本专利设计的方案属于静态无人机部署，从最大化两用户下行和速率的角度出发，提出了NOMA系统中的最优无人机部署方法。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中的不足，提供下行NOMA两用户环境中最优的无人机部署方法，目的在于填补下行NOMA两用户环境中无人机通信部署的空白，进一步提高通信服务质量。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：下行NOMA两用户环境中最优的无人机部署方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：首先建立最大化两用户和速率的优化问题，以功率和不大于无人机能提供的总功率且每个用户的速率均大于可实现速率阈值为约束条件；S2：对优化问题进行简化，给出简化后的等价问题；S3：根据等价问题求出最优无人机位置的横坐标；S4：检验得到的最优无人机位置的横坐标。为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：进一步地，步骤S1具体如下：考虑具有两个地面用户的三维笛卡尔坐标系，两个用户的位置分别位于w1＝[L，0，0]T和w2＝[-L，0，0]T处，L为用户1和用户2距离的一半；假设无人机部署在q＝[x，y，H]T位置，H是无人机的固定飞行高度；假设网络中的所有结点都配备了一根天线，并且从无人机到地面用户的通信链路以视线为主；假设无人机运动引起的多普勒效应在地面用户处得到完全补偿，因此，从无人机到用户i，{i＝1，2}的信道系数hi表示如下：其中，λ0为参考距离d0＝1米时的信道增益，di＝|q-wi|表示从无人机到用户i，{i＝1，2}的距离；无人机同时向两个地面用户发送叠加信号，表示为：其中，s1和s2表示发送给用户1和用户2的信号，P1和P2表示无人机给用户1和用户2的传输功率，且满足：P1+P2≤Pmax(3a)Pi≥0，i＝1，2(3b)其中，Pmax表示无人机的最大传输功率；因此，用户i，{i＝1，2}的接收信号表示为：其中，ni表示均值为零的加性高斯白噪声的方差假设根据NOMA原理，在接收端采用连续干扰抵消；由于对称性，只考虑x≥0这种情况；假设用户1被视为更强的用户，而用户2被视为较弱的用户；因此，首先解码用于用户2的信号，然后解码用于用户1的信号，从无人机到用户1和用户2的可实现速率表示为：R1＝log2(1+P1λ1)(5a)和其中，以及建立如下问题：maxq，PR1+R2(6a)s.t.，(3a)，(3b)(6b)Ri≥r*，i＝1，2(6c)其中，P＝{P1，P2}，r*表示无人机承诺为用户提供的可实现速率阈值。进一步地，步骤S2具体如下：通过证明可以获得最优的无人机部署位置位于两个用户之间的连线上，即y＝0；无人机的位置简化为q＝[x，0，H]T，问题(6a)到(6c)可被简化为问题(7a)到(7b)：maxxf(x)(7a)0≤x≤L(7b)其中，x为无人机的横坐标；两个用户对应的传输速率为：和R2＝r*(9)为了确保用户1的传输速率也高于r*，需要保证f(x)大于进一步地，步骤S3具体如下：令f′(x)＝0，得到2Lx2-Ax+AL-2L(H2+L2)＝0；为了求解2Lx2-Ax+AL-2L(H2+L2)＝0，首先，求出参数Δ，表达式为：Δ＝A2-8AL2+16L2(H2+L2)(10)其中，σ2为均值为0的高斯加性白噪声的功率值；接着，分两种情况讨论：第一种情况是Δ≥0，获得两个解和又有四种可能性，分别给出最优的无人机位置的横坐标x*，表示如下：可能性1：若那么可能性2：若那么可能性3：若那么可能性4：若那么x*＝argmax{f(0)，f(L)}；第二种情况是Δ＜0，f(x)是关于x的单调递增函数，那么x*＝L。进一步地，步骤S4具体如下：检验得到的最优无人机位置的横坐标是否满足若满足，则最优无人机位置有效，结束算法；若不满足，则改变r*，从S1开始重复上述步骤。本专利技术的有益效果是：在给定无人机最大传输功率的前提下，通过优化无人机的部署，进一步提高两用户和速率，进而提高通信质量。附图说明图1为下行NOMA两用户环境中无人机通信示意图。图2为本专利技术提出的无人机部署方法使得两用户和速率最大的仿真图。图3是本专利技术操作步骤流程图。具体实施方式现在结合附图对本专利技术作进一步详细的说明。如图1所示，给定一个无人机网络，包含一台无人机充当基站和两个地面用户。一、系统模型不失一般性，考虑了具有两个地面用户(即图1中的用户1和用户2)的三维笛卡尔坐标系，两个用户的位置分别位于w1＝[L，0，0]T和w2＝[-L，0，0]T处。假设无人机部署在q＝[x，y，H]T位置，H是无人机的固定飞行高度。为简单起见，假设网络中的所有结点都配备了一根天线，并且从无人机到地面用户的通信链路以视线(LoS)为主。假设无人机运动引起的多普勒效应在地面用户处得到完全补偿。因此，从无人机到用户i，{i＝1，2}的信道系数hi可以表示如下：其中，λ0为参考距离d0＝1米时的信道增益，di＝|q-wi|表示从无人机到用户i，{i＝1，2}的距离。无人机同时向两个地面用户发送叠加信号，可以表示为：其中，s1和s2表示发送给用户1和用户2的信号，P1和P2表示无人机给用户1和用户2的传输功率，且满足：P1+P2≤Pmax(3a)Pi≥0，i＝1，2(3b)其中，Pmax表示无人机的最大传输功率。因此，用户i，{i＝1，2}的接收信号可以表示为：其中，ni表示均值为零的加性高斯白噪声的方差为了简化表示，我们下面假设根据NOMA原理，在接收端采用连续干扰抵消。由于对称性，我们在下面的讨论中只本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.下行NOMA两用户环境中最优的无人机部署方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：首先建立最大化两用户和速率的优化问题，以功率和不大于无人机能提供的总功率且每个用户的速率均大于可实现速率阈值为约束条件；/nS2：对优化问题进行简化，给出简化后的等价问题；/nS3：根据等价问题求出最优无人机位置的横坐标；/nS4：检验得到的最优无人机位置的横坐标。/n
【技术特征摘要】
1.下行NOMA两用户环境中最优的无人机部署方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：首先建立最大化两用户和速率的优化问题，以功率和不大于无人机能提供的总功率且每个用户的速率均大于可实现速率阈值为约束条件；
S2：对优化问题进行简化，给出简化后的等价问题；
S3：根据等价问题求出最优无人机位置的横坐标；
S4：检验得到的最优无人机位置的横坐标。
2.如权利要求1所述的下行NOMA两用户环境中最优的无人机部署方法，其特征在于：步骤S1具体如下：
考虑具有两个地面用户的三维笛卡尔坐标系，两个用户的位置分别位于w1＝[L，0，0]T和w2＝[-L，0，0]T处，L为用户1和用户2距离的一半；假设无人机部署在q＝[x，y，H]T位置，H是无人机的固定飞行高度；假设网络中的所有结点都配备了一根天线，并且从无人机到地面用户的通信链路以视线为主；假设无人机运动引起的多普勒效应在地面用户处得到完全补偿，因此，从无人机到用户i，{i＝1，2}的信道系数hi表示如下：
其中，λ0为参考距离d0＝1米时的信道增益，di＝|q-wi|表示从无人机到用户i，{i＝1，2}的距离；
无人机同时向两个地面用户发送叠加信号，表示为：
其中，s1和s2表示发送给用户1和用户2的信号，P1和P2表示无人机给用户1和用户2的传输功率，且满足：
P1+P2≤Pmax(3a)
Pi≥0，i＝1，2(3b)
其中，Pmax表示无人机的最大传输功率；因此，用户i，{i＝1，2}的接收信号表示为：
其中，ni表示均值为零的加性高斯白噪声的方差假设
根据NOMA原理，在接收端采用连续干扰抵消；由于对称性，只考虑x≥0这种情况；假设用户1被视为更强的用户，而用户2被视为较弱的用户；因此，首先解码用于用户2的信号，然后解码用于用户1的信号，从无人机到用户1和用户2的可实现速率表示为：
R1＝log2(1+P1λ1)(5a)
...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘婷婷，蒋诚智，汪木兰，包永强，朱昊，贾茜，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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