【技术实现步骤摘要】
基于无人机双中继通信系统的资源优化方法
本专利技术涉及无人机通信
，尤其涉及基于无人机双中继通信系统的资源优化方法。
技术介绍
近年来，由于具有高灵活性、高移动性、低成本等特点，无人机应用范围越来越广泛，比如在通信障碍地区进行信息传递，货物传递，在军事领域进行监控、情报传输，在民用领域，航拍也越来越广受欢迎等等。其中在无线通信领域中，主要用例之一就是无人机中继，无人机在天空中被部署为中继，为没有可靠直接通信链路的远程用户之间提供无线连接。在无人机中继通信系统中，合理设计无人机的轨迹和位置的部署以及资源分配，能够最大化系统的吞吐量，提高传输性能。近年来无人机无线中继技术得到的充分的发展，相比于传统的静态中继，无人机中继辅助的无线传输技术覆盖的范围要更广，同时也显著提高了通信系统的可靠性和增加了系统的通信容量。然而在目前的无人机研究领域中，相对于单个无人机，多无人机交替通信，可以提高整个通信系统的时效性，然而对于多无人机大部分集中在全双工信息传输，即对无人机来说信息的发送和接收同时进行，存在的严重的干扰问题。如专利号为“CN201810083086.7”名为“全双工移动中继系统及其路径优化方法”中，无人机中继节点是以全双工的译码方式转发工作，同时文中并没有对其进行功率分配，使得通信资源无法得到合理的利用。
技术实现思路
本专利技术为解决现有的多无人机通信系统存在干扰，无法合理利用通信资源的问题，提供了基于无人机双中继通信系统的资源优化方法。为实现以上专利技术目的，而采用的技术手段...
【技术保护点】
1.基于无人机双中继通信系统的资源优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1.建立无人机双中继通信系统，所述无人机双中继通信系统包括源端、目的端以及作为中继节点的两个无人机；在所述无人机双中继通信系统中，无人机轮流将从源端接收到的信息转发到目的端；所述无人机双中继通信系统中的优化目标为通过联合交替优化源端与无人机的发射功率、无人机中继位置使系统吞吐量最大化；/nS2.给定无人机初始位置，建立对所述无人机双中继通信系统进行源端与无人机的发射功率优化的第一优化模型；/nS3.给定源端与无人机的发射功率，建立对所述无人机双中继通信系统进行无人机中继位置优化的第二优化模型；/nS4.初始化所述无人机双中继通信系统，基于所述第一优化模型和第二优化模型，以及所述无人机双中继通信系统的优化目标进行求解，得到最优的源端与无人机的发射功率、无人机中继位置。/n
【技术特征摘要】
1.基于无人机双中继通信系统的资源优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.建立无人机双中继通信系统，所述无人机双中继通信系统包括源端、目的端以及作为中继节点的两个无人机；在所述无人机双中继通信系统中，无人机轮流将从源端接收到的信息转发到目的端；所述无人机双中继通信系统中的优化目标为通过联合交替优化源端与无人机的发射功率、无人机中继位置使系统吞吐量最大化；
S2.给定无人机初始位置，建立对所述无人机双中继通信系统进行源端与无人机的发射功率优化的第一优化模型；
S3.给定源端与无人机的发射功率，建立对所述无人机双中继通信系统进行无人机中继位置优化的第二优化模型；
S4.初始化所述无人机双中继通信系统，基于所述第一优化模型和第二优化模型，以及所述无人机双中继通信系统的优化目标进行求解，得到最优的源端与无人机的发射功率、无人机中继位置。
2.根据权利要求1所述的基于无人机双中继通信系统的资源优化方法，其特征在于，步骤S1所述的无人机双中继通信系统具体为：
设无人机飞行的总时长为T，并将T划分为N个时隙；定义W[i]表示第i个时隙的信息发送情况，i＝[1,2,...N]，其中N＝2K+1，K为正整数；S表示源端，D表示目的端；R1和R2分别表示第一个无人机中继和第二个无人机中继；设两无人机飞行的高度分别为z1和z2，皆受最大高度Zmax和最小高度Zmin限制；设源端和目的端的坐标分别为和其中ws＝[0,0]T以及wd＝[L,0]T；第一个无人机的位置表示为序列q1＝[x1,y1,z1]T，第二个无人机位置为q2＝[x2,y2,z2]T，设各通信信道为视距信道，信道功率增益符合自由空间路径损耗模型则：
源端到第一个无人机的信道功率增益表示为
源端到第二个无人机的信道功率增益表示为
两个无人机之间信道功率增益表示为
第一个无人机和目的端的信道功率增益表示为
第二个无人机到目的端的信道功率增益为
其中β0表示参考距离为1m时的信道功率增益，ds,r(1)和ds,r(2)分别表示源端到第一个无人机、第二个无人机之间的距离，dr(1),r(2)表示两个无人机之间的距离，dr(1),f和dr(2),f分别表示第一个无人机到目的端的距离和第二个无人机到目的端的距离；设ps,1和ps,2分别表示从源端到第一个无人机的发射功率以及源端到第二个无人机的发射功率，p1表示第一个无人机中继的发射功率，p2表示第二个无人机中继的发射功率；ps,1、ps,2、p1、p2受峰值功率和平均功率的约束，即：
0≤ps,1≤ps,max(1a)
0≤ps,2≤ps,max(1b)
0≤p1≤p1,max(1c)
0≤p2≤p2,max(1b)
其中ps,max和p1,max和p2,max分别代表源端和第一个无人机以及第二个无人机的峰值功率，和和分别表示源端和第一个无人机以及第二个无人机的平均功率；
由于源端是交替向两个无人机发送信息，同时无人机也是轮流向目的端发送信息，因此源端和无人机中继还具有以下功率约束：
Ps,2[1]＝0(2a)
P1[N]＝0(2b)
当n＝{2,4,...,N-1},N＝2K+1，K为正整数时，有以下约束：
Ps,1[n]＝0，P2[n]＝0(2c)
当n＝{3,5,...,N-2},N＝2K+1，K为正整数时，有以下约束：
Ps,2[n]＝0，P1[n]＝0(2d)
首先定义γ0＝β0/σ2，σ2为高斯白噪声功率，γ0为参考信噪比，代入以下公式，因此得到当n＝1时，源端到第一个无人机链路的信息传输速率：
同理得到第一个无人机到目的端的信息传输速率：
其中n＝{2,4,...,N-1},N＝2K+1，K为正整数；(3b)
第二个无人机到目的端的传输速率：
其中n＝{3,5,...,N},N＝2K+1，K为正整数；(3c)
当n≥2时，即从第二个时隙开始，当源端向无人机发送信息时会受到来自另外一个无人机向目的端发送信息的干扰，因此得到源端到第一个无人机链路的信息传输速率为：
其中n＝{3,5,...,N-2},N＝2K+1，K为正整数；(3d)
同理，源端到第二个无人机的信息传输速率为：
其中n＝{2,4,...,N-1},N＝2K+1，K为正整数；(3e)
这两条源端到无人机端的链路吞吐量分别表示为源端到无人机的传输速率和无人机到目的端的传输速率两者之间的最小值的1/2；因此第一条链路和第二条链路的吞吐量分别写成以下表达式：
其中n＝{2,4,...,N-1},N＝2K+1，K为正整数；(4a)
其中n＝{3,5,...,N},N＝2K+1，K为正整数。(4b)
3.根据权利要求2所述的基于无人机双中继通信系统的资源优化方法，其特征在于，所述步骤S1中无人机双中继通信系统中的优化目标为：
其中N＝2K+1，K为正整数，
s.t.(1a)-(1h)(2a)-(2d)。
4.根据权利要求3所述的基于无人机双中继通信系统的资源优化方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：
定义：
因此得到当n＝1时，源端到第一个无人机链路的信息传输速率进一步化简为以下公式：
同理得到第一个无人机到目的端的信息传输速率：
其中n＝{2,4,...,N-1},N＝2K+1，K为正整数；(7b)
第二个无人机到目的端的传输速率：
其中n＝{3,5,...,N},N＝2K+1，K为正整数(7c)
当n≥2时，即从第二个时隙开始，当源端向无人机发送信息时会受到来自另外一个无人向目的端发送信息的干扰，因此可得源端到第一个无人机链路的信息传输速率为：
其中n＝{3,5,...,N-2},N＝2K+1，K为正整数；(7d)
源端到第二个无人机的信息传输速率为：
其中n＝{2,4,...,N-1},N＝2K+1，K为正整数；(7e)
引入松弛变量A和B：
由所述无人机双中继通信系统的优化目标P1转化得到出初始的第一优化模型P2：
其中N＝2K+1，K为正整数(8)
s.t.A(n)≤Rsr(1)[n]＝log2(1+Ps，1[n]γs1)n＝1(9)
(1a)-(1h)(2a)-(2d)。
5.根据权利要求4所述的基于无人机双中继通信系统的资源优化方法，其特征在于，所述步骤S2还包括将所述初始的第一优化模型转换P2为凸优化问题的最终第一优化模型P3，具体为：
不等式约束(10)的右式写成：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：张广驰，陈娇，崔苗，林凡，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44
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