【技术实现步骤摘要】
一种多无人机基站轨迹优化和功率分配方法
本专利技术属于无线通信
，具体涉及一种多无人机基站轨迹优化和功率分配方法。
技术介绍
近年来，随着无人机大规模生产及应用，无人机用于无线通信领域迅速成为研究热点。与此同时，第五代通信无线网络的研究与发展加快了无线通信网络的多样化进程。作为第五代无线通信的重要组成部分，无人机有望在多样化无线通信网络中发挥关键作用。国际电信联盟提出，无人机辅助5G无线通信可以应用于增强型移动宽带、超可靠低延迟通信以及大规模机器通信的典型场景中。在紧急通信场景或者热点区域空对地通信中，根据地面用户通信需求合理部署无人机移动基站，既可以减小地面固定基站的通信压力，也可以尽可能满足地面用户的通信需求。相较于车载通信，无人机移动基站基于视距通信链路，对地通信信道条件好，覆盖面广；相较于传统地面基站，通信设备更新换代快且成本低。基于上述优势，无人机作为空中移动基站所构成的空对地通信网络有望成为满足未来更加动态和多样化通信需求的一项重要无线通信技术。然而，无人机作为移动基站仍然存在一些研究挑战。...
【技术保护点】
1.一种多无人机基站轨迹优化和功率分配方法，其特征在于，/n所述多无人机基站为处在同一频段服务地面用户的多个无人机基站，各个无人机基站的存储能量和服务半径均不同；/n所述轨迹优化和功率分配的方法为：建立基于干扰相互作用的平均场型博弈模型，在满足用户通信质量的条件下基于所有无人机基站的位置状态以及储存能量状态的平均来描述与其他成员相互作用，构建状态演进的动态方程以及成本函数，使用平均场值学习算法不断迭代更新得到轨迹以及下行发射功率的最优规划。/n
【技术特征摘要】
1.一种多无人机基站轨迹优化和功率分配方法，其特征在于，
所述多无人机基站为处在同一频段服务地面用户的多个无人机基站，各个无人机基站的存储能量和服务半径均不同；
所述轨迹优化和功率分配的方法为：建立基于干扰相互作用的平均场型博弈模型，在满足用户通信质量的条件下基于所有无人机基站的位置状态以及储存能量状态的平均来描述与其他成员相互作用，构建状态演进的动态方程以及成本函数，使用平均场值学习算法不断迭代更新得到轨迹以及下行发射功率的最优规划。
2.根据权利要求1所述的一种多无人机基站轨迹优化和功率分配方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
步骤一、构建系统模型：输入无人机移动基站个数M，用户个数N以及所有坐标位置D＝{l1,l2,l3,...,lN},li＝(li,1,li,2)，大量用户随机分布在指定服务区域内，每个无人机移动基站采用时分复用方式服务指定区域内地面用户；
步骤二、初始部署方案：通过使用k-means算法，根据用户分布密度将用户分为M簇，根据无人机基站的存储能量和服务半径合理将无人机基站部署于簇中心，得到每个无人机基站的初始位置信息(xi，1(t),xi,2(t),xi,3(t)),i∈{1,...,M}和每个簇内的用户个数Ni,i∈{1,...,M}；
步骤三、建立无人机对地服务状态动态方程：用位置以及剩余能量信息表示无人机移动基站i的状态，无人机移动基站的动态状态方程描述了无人机基站在时刻t的位置以及下行发射功率变化趋势；
步骤四、建立无人机移动基站的成本函数：对于每个参与博弈过程的无人机基站而言，分别根据用户信干噪比要求以及无人机在飞行过程产生的能耗构造出无人机移动基站的通信成本函数以及飞行成本函数，将均场项引入无人机的长期平均总成本函数中，制定出每个无人机移动基站的长期平均总成本函数；
步骤五、通过平均场值学习算法对长期平均总成本函数不断迭代更新得到轨迹以及下行发射功率的最优规划。
3.根据权利要求书2所述的一种多无人机基站轨迹优化和功率分配方法，其特征在于，所述步骤二中k-means算法对用户分簇的具体方法是：
首先从输入的所有用户坐标集合D中随机选取M个用户坐标作为初始均值向量{μ1,μ2,...,μM}；
计算每个用户应该属于的簇类：
计算更新每个均值向量：
重复计算公式(1)和公式(2)，最终输出地面用户簇划分C＝{C1,C2,...,CM}，根据无人机基站的存储能...
【专利技术属性】
技术研发人员：李立欣，孙妍，李旭，王大伟，许文俊，周竞赛，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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