一种密集城区下基于Backhaul容量约束的无人机部署方法技术

本发明专利技术提供了一种密集城区下基于Backhaul容量约束的无人机部署方法。在所述方法中，建筑物的遮挡和用户的移动需要被考虑，并通过强化学习算法建立无人机三维运动轨迹模型提高系统和速率。地面基站与无人机基站建立Backhaul链路，无人机基站通过考虑Backhaul链路容量选择用户接入以及建立Access链路，并通过菲涅耳区射线模型判断视距和非视距链路。具体地，提出一种两步的强化学习方法:第一步是强化学习部署算法，即无人机根据建筑物和用户的位置找到正确的初始位置；第二步是强化学习移动算法，允许用户移动并不断迭代无人机的位置，找到最佳运动轨迹适应复杂的用户变化。找到最佳运动轨迹适应复杂的用户变化。找到最佳运动轨迹适应复杂的用户变化。

【技术实现步骤摘要】
一种密集城区下基于Backhaul容量约束的无人机部署方法


[0001]本专利技术涉及无线通信
，特别涉及无人机(Unmanned aerial vehicle，简称为UAV)基站在密集城区中基于Backhaul容量约束的无人机基站群组的部署设计。

技术介绍

[0002]近年来，5G通信的快速发展给我们的生活带来了很多便利。作为5G提案的一部分，无人机辅助蜂窝网络通信也逐渐为人所知。在多无人机基站环境下，无人机作为基站提高地面用户信号质量是一个热门话题。此外，无人机因其高视距链路和高机动性而得到通信行业学者的广泛研究。这是因为，无人机基站可以解决地面基站无法解决的问题：
[0003]地面基站供应不足的问题：随着科学技术的发展，人们拥有的电子设备越来越多，使用也越来越频繁。因此，人们用于娱乐、生活等领域的数据交换量逐渐增加，地面基站已不能满足快速增长的容量需求。然而，扩建新的地面基站成本过高，占用大量的地面资源。无人机基站具有成本低、体积小、行动灵活、不占用地面资源等优点；热点地区信号差的问题：随着人民生活水平的提高，体育场馆和音乐本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种密集城区下基于Backhaul容量约束的无人机部署方法，其特征在于，包括：建筑物位置，用户的移动以及UAV移动的建模，通过强化学习算法建立无人机三维运动轨迹模型提高系统和速率；地面基站与无人机基站建立Backhaul链路，无人机基站通过考虑Backhaul链路容量选择用户接入并建立Access链路，链路上通过菲涅尔区射线模型判断视距和非视距，使用不同的信道模型；具体地，提出一种两步的强化学习方法：第一步是强化学习部署算法，即无人机根据建筑物和用户的位置找到正确的初始位置；第二步是强化学习移动算法，允许用户移动并不断迭代无人机的位置，找到最佳运动轨迹适应复杂的用户变化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将三维空间离散化为颗粒度为g的小立方体g
x
×
g
y
×
g
z
，其中g＝g
x
＝g
y
＝g
z
，建筑物建模为具有长b
y
宽b
x
高b
h
的长方体，长和宽遵循在w
min
＜b
x
＜b
y
＜w
max
范围内的均匀分布，高度遵循参数为γ的瑞利分布，密度为密集城区建筑物密度参数β；用户移动遵循随机游走模型，即用户从0到2π中随机选择移动方向，随机选择移动距离，以及以τ的概率选择是否驻留；无人机三维空间移动，量化为上，下，左，右，前，后六个方向以及静止，每一时刻移动一个单位长度g，当移动方向的格子内有建筑物时，则重新选择移动方向，超出规定移动范围时，则使用折返策略。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，一个地面基站与多个无人机基站建立Backhaul链路，并根据计算回程链路容量，其中B是总带宽，V是无人机的数量，SNR
v
是无人机到基站链路...

【专利技术属性】
技术研发人员：张鸿涛，张博广，刘江徽，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：