一种基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法组成比例

一种基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法，方法采用联合优化中继信号发射功率和无人机飞行半径实现能量效率最大化，包括以下步骤：S1：构建了基站

【技术实现步骤摘要】
一种基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法


[0001]本专利技术涉及无人机中继通信领域，尤其是涉及一种基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法。

技术介绍

[0002]随着无人机技术的发展，无人机应用场景已经得到了广泛的探索。在无线通信领域，无人机可以作为通信基站、作为中继，以及作为获取信息的传感器载体。中继常被用来延申网络的覆盖范围，但固定地面中继因为高度低、位置固定等因素无法实现灵活部署、难以与用户间建立理想信道，所以使用移动性较强的空中无人机作为中继成为了研究热点。
[0003]近年来，基于无人机中继已有多个研究方向，例如：对通信吞吐量最大化的研究、对中继停机率最小化的研究等。

技术实现思路

[0004]基于对新应用场景的探索，本文提出了一种基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法，引入中继前后的能量效率差值作为中继系统的衡量指标，为用户选择通信链路和无人机中继参数调整提供了参考，具有算法收敛速度快且优化效果显著等优点。
[0005]本专利技术的目的是为了探索无人机中继新的应用场景和新的研究问题，提供一种收敛速度快且优化效果显著的基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0007]一种基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法，方法采用联合优化中继信号发射功率和无人机飞行半径实现能量效率最大化，方法包括以下步骤：
[0008]S1：构建了基站
‑
无人机
‑
地面用户信道模型和无人机能量消耗模型，并说明模型中通信吞吐量的计算公式和无人机功率消耗公式；
[0009]S2：提出了表示能量效率最大化的目标函数，并将引入中继前后的能量效率差值作为优化目标；
[0010]S3：将提出的目标函数的求解分为两步迭代过程，交替更新中继信号发射功率和无人机飞行半径以实现能量效率最大化；
[0011]所述交替迭代法采用联合优化无人机中继参数，以引入中继前后的能量效率差值表达式最大化作为优化目标。
[0012]进一步地，优化目标函数是基于基站
‑
无人机
‑
地面用户信道模型和无人机能量消耗模型的计算式提出的，所述模型的计算式包括通信吞吐量计算式、系统总能量消耗计算式。
[0013]进一步地，所述通信吞吐量计算式由信道容量对时间做积分求得。所述信道容量根据香农公式，通过中继功率求得。所述中继功率通过在信号功率衰减模型的基础上引入额外功率衰减因子求得。
[0014]进一步地，所述信号功率衰减模型可以通过中继信号发射功率和信号传输距离计算用户接收到的信号功率。所述额外功率衰减因子用于计量通信链路质量，越接近1链路的质量越好。所述信号功率衰减模型的表达式为：
[0015]h(t)＝αβ0d
‑2[0016]式中，α为额外功率衰减因子，β0为功率的参考基准，d为信号传输的距离，h(t)为用户在t时刻接收到的功率占原始信号功率的比例。
[0017]进一步地，所述系统总能量消耗计算式包括基站信号功率、无人机飞行功率、无人机中继信号功率。
[0018]进一步地，所述无人机飞行功率取决于飞行速度、飞行轨迹半径以及环境因素。
[0019]进一步地，所述引入中继前后的能量效率差值作为优化目标，所述能量效率差值由两条通信链路的能量效率作差求得。所述两条通信链路分别是：无人机中继链路和基站信号直达用户链路。
[0020]进一步地，所述无人机中继链路的能量效率由信号吞吐量除以总能量消耗求得。信号吞吐量的计算需要求得信道容量，所述信道容量的表达式：
[0021][0022]式中，B为信道带宽，β0为功率参考值，P
UAV
为无人机中继信号功率，P
BS
为基站信号功率，H为无人机与用户的距离，r为基站与无人机的距离，σ2为信道噪声功率，R
BS
→
UAV
→
GU
为中继链路信道容量。该式将中继链路分为两部分，取两部分中信道容量较小者为中继链路总信道容量。
[0023]进一步地，所述交替迭代将问题的解决分为两步迭代过程交替进行。所述两步迭代过程包括：固定中继功率，迭代半径值求得阶段最优解；固定半径，迭代中继功率值求得阶段最优解。所述交替更新中继信号发射功率和无人机飞行半径过程包括以下步骤：
[0024]S31：预设半径值、中继功率，预设收敛门限；
[0025]S32：固定中继功率，迭代半径值求得阶段最优解；
[0026]S33：将此时的半径值替代预设半径值；
[0027]S34：固定半径，迭代中继功率值求得阶段最优解；
[0028]S35：将此时的中继功率值替代预设中继功率值；
[0029]S36：若S32与S34求得的阶段最优解差的绝对值小于预设收敛门限，此时的半径值和中继功率可以被视为最优解；否则跳转回S32继续迭代。
[0030]进一步地，所述S32过程固定中继功率，预设该过程的收敛门限，预设半径为1，半径以固定间隔1增加，直至先后两次目标函数取值作差不大于收敛门限。
[0031]与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0032](1)本专利技术提出一种基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法，建立了新的基站
‑
无人机
‑
用户通信模型，将引入中继前后能量效率差值作为优化目标。为了平衡通信链路质量不一的问题，在模型中引入了额外功率衰减参数模拟不同的功率衰减情况，提高了模型在不同环境的适用性。提出的优化目标取值对应实际的物理含义，作为系统参数调整的参考标准和用户选择通信链路的决策标准。
[0033](2)本专利技术为了实现提出的优化目标，将求解过程分解为两个迭代过程，用交替迭
代的方式求解最优解，并在迭代前预设收敛门限使迭代过程在符合条件时终止。具有达到收敛条件速度快、优化效果显著的优点。
附图说明
[0034]图1为中继网络结构图；
[0035]图2为无人机飞行速度对优化结果的影响，(1)为速度与求解得到的中继功率、半径的关系曲线，(2)为速度与目标函数取值的关系曲线，(3)为不同速度的算法收敛情况；
[0036]图3为无人机飞行高度对优化结果的影响，(1)为高度与求解得到的中继功率、半径的关系曲线，(2)为高度与目标函数取值的关系曲线，(3)为不同高度的算法收敛情况；
[0037]图4为基站信号功率对优化结果的影响，(1)为基站信号功率与求解得到的中继功率、半径的关系曲线，(2)为基站信号功率与目标函数取值的关系曲线，(3)为不同基站信号功率的算法收敛情况；
[0038]图5为额外功率衰减因子对优化结果的影响，(1)为额外功率衰减因子与求解得到的中继功率、半径的关系曲线，(2)为额外功率衰减因子与目标函数取值的关系曲线本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法，其特征在于，方法采用联合优化中继信号发射功率和无人机飞行半径实现能量效率最大化，方法包括以下步骤：S1：构建了基站
‑
无人机
‑
地面用户信道模型和无人机能量消耗模型，并说明模型中通信吞吐量的计算公式和无人机功率消耗公式；S2：提出了表示能量效率最大化的目标函数，并将引入中继前后的能量效率差值作为优化目标；S3：将提出的目标函数的求解分为两步迭代过程，交替更新中继信号发射功率和无人机飞行半径以实现能量效率最大化；所述交替迭代法采用联合优化无人机中继参数，以引入中继前后的能量效率差值表达式最大化作为优化目标。2.根据权利要求1所述的一种基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法，其特征在于，优化目标函数是基于基站
‑
无人机
‑
地面用户信道模型和无人机能量消耗模型的计算式提出的，所述模型的计算式包括通信吞吐量计算式、系统总能量消耗计算式。3.根据权利要求2所述的一种基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法，其特征在于，所述通信吞吐量计算式由信道容量对时间做积分求得；所述信道容量根据香农公式，通过中继功率求得；所述中继功率通过在信号功率衰减模型的基础上引入额外功率衰减因子求得。4.根据权利要求3所述的一种基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法，其特征在于，所述信号功率衰减模型通过中继信号发射功率和信号传输距离计算用户接收到的信号功率；所述额外功率衰减因子用于计量通信链路质量，越接近1链路的质量越好；所述信号功率衰减模型的表达式为：h(t)＝αβ0d
‑2式中，α为额外功率衰减因子，β0为功率的参考基准，d为信号传输的距离，h(t)为用户在t时刻接收到的功率占原始信号功率的比例。5.根据权利要求2所述的一种基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法，其特征在于，所述系统总能量消耗计算式包括基站信号功率、无人机飞行功率、无人机中继信号功率。6.根据权利要求5所述的一种基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法，其特征在于，所述无人机飞行功率取决于飞行速度、飞行轨迹半径以及环境因素。7.根据权利要求1所述的一种基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法，其特征在于，将所述引入中继前后的能量效率差值作为优化目标，所述能量效率差值由两条通信链路的能量效率作差求得；所述两条通信链路分别是：无人机中继链路和基站信号直达用户链路；具体包括步骤：第一步，将基站
‑
无人机
‑
用户信道分为两部分，所述两部分分别为：基站
‑
无人机链路、无人机
‑
用户链路；分别计算两部分吞吐量，表达式如下：
式中，T为信号传输时长，B为信道带宽，β0为功率的参考基准，P
BS
为基站信号功率，P
UAV
为无人机中继信号功率，σ2为信道噪声功率，r为飞行半径，H为飞行高度，C
BS
→
UAV
为基站
‑
无人机链路吞吐量，C
UAV
→
GU
为无人机
‑
用户链路吞吐量；第二步，中继链路吞吐量的表达式为：式中，C
BS
→
UAV
→
GU
为中继链路吞吐量；第三步，定义T的表达式为：T＝E
T
(P
UAV
+P
FLY
+P
BS
)
‑1式中，E
T
为系统消耗总能量，P
UAV
为无人机中继信号功率，P
FLY
为无人机飞行消耗的...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄新林，谢宸虓，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：