无人机基站部署方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种无人机基站部署方法及装置，所述方法包括：通过无人机获取受灾区域的所有用户终端的位置信息，基于所述所有用户终端的位置信息部署至少一个无人机基站；基于所述至少一个无人机基站的部署成本、所述至少一个无人机基站的总能耗及所述所有用户终端的传输吞吐量构建所述至少一个无人机基站的传输能效优化模型；采用深度强化学习DQN算法对所述传输能效优化模型进行求解，得到所述至少一个无人机基站的目标高度；基于所述目标高度重新部署所述至少一个无人机基站。本发明专利技术实现了受灾区域的所有用户终端的通信需求，并优化了无人机基站的传输能效。了无人机基站的传输能效。了无人机基站的传输能效。

【技术实现步骤摘要】
无人机基站部署方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种无人机基站部署方法及装置。

技术介绍

[0002]无人机具有可控的移动性、低消耗以及能够与用户终端建立高质量的视距连接等特点，将可能成为未来第五代空中通信设备。因此，在自然灾害造成通信基础设施被全部损坏的场景中，可以利用无人机实现用户终端的通信需求。
[0003]目前，为了保证灾区救援活动能够进行可靠、灵活的应急通信，可采用由多架无人机基站组成网络将受灾区域全覆盖，保障所有地面用户终端的通信服务，为抢险救灾提供有力支持和服务，由于自然灾害区域的受害者数量是未知的，且受害者的位置呈随机分布，需要部署多架无人机基站实现对所有灾区用户终端的通信。
[0004]因此，在受灾区域的用户终端数量未知且用户终端的位置呈随机分布的情况下，如何部署多个无人机基站实现受灾区域的所有用户终端的通信需求亟待解决。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种无人机基站部署方法及装置，用以解决在受灾区域的用户终端数量未知且其位置呈随机分布的情况下，如何部署多个无人机基站实现受灾区域的所有用户终端的通信需求的问题。
[0006]第一方面，本专利技术提供一种无人机基站部署方法，包括：
[0007]通过无人机获取受灾区域的所有用户终端的位置信息，基于所述所有用户终端的位置信息部署至少一个无人机基站；
[0008]基于所述至少一个无人机基站的部署成本、所述至少一个无人机基站的总能耗及所述所有用户终端的传输吞吐量构建所述至少一个无人机基站的传输能效优化模型；
[0009]采用深度强化学习DQN算法对所述传输能效优化模型进行求解，得到所述至少一个无人机基站的目标高度；
[0010]基于所述目标高度重新部署所述至少一个无人机基站。
[0011]可选地，无人机基站包括第一类型无人机基站和第二类型无人机基站；
[0012]所述基于所述所有用户终端的位置信息部署至少一个无人机基站，具体包括：
[0013]通过DBSCAN聚类算法对所述所有用户终端的位置信息进行聚类计算，得到至少一个用户终端分布簇，基于每个用户终端分布簇的中心位置与第一预设初始高度部署第一类型无人机基站；
[0014]通过高斯混合模型GMM热点检测算法对所述所有用户终端的位置信息进行计算，得到至少一个热点区域，基于每个热点区域的中心位置与第二预设初始高度部署第二类型无人机基站；
[0015]其中，所述第一预设初始高度大于所述第二预设初始高度，所述第一类型无人机基站的功率大于第二类型无人机基站的功率。
[0016]可选地，所述基于所述至少一个无人机基站的部署成本、所述至少一个无人机基站的总能耗及所述所有用户终端的传输吞吐量构建所述至少一个无人机基站的传输能效优化模型之前，还包括：
[0017]基于所述至少一个无人机基站的传输功率计算所述至少一个无人机基站的能耗成本；
[0018]基于所述至少一个无人机基站的硬件部署成本和所述至少一个无人机基站的能耗成本计算所述至少一个无人机基站的部署成本。
[0019]可选地，所述基于所述至少一个无人机基站的部署成本、所述至少一个无人机基站的总能耗及所述所有用户终端的传输吞吐量构建所述至少一个无人机基站的传输能效优化模型之前，还包括：
[0020]基于所述至少一个无人机基站的传输功率计算所述至少一个无人机基站的通信能量；
[0021]基于所述至少一个无人机基站的通信能量与所述至少一个无人机基站的悬停能量计算所述至少一个无人机基站的总能耗。
[0022]可选地，还包括：
[0023]基于每个无人机基站的位置信息与每个用户终端的位置信息计算所述每个无人机基站与所述每个用户终端之间的传输路径损耗功率；
[0024]基于所述传输路径损耗功率与所述每个用户终端的接收功率计算所述每个无人机基站的传输功率。
[0025]可选地，所述传输能效优化模型的目标函数为：
[0026][0027]c
l
(t)＝B*log2(1+SINR
l
(t))
ꢀꢀ
(2)
[0028]其中，φ表述至少一个无人机基站的传输能效，E
Net
表示至少一个无人机基站的总能耗，Tr表示所有用户终端的传输吞吐量，C
Net
表示至少一个无人机基站的部署成本，表示第i个第一类型无人机基站的总能耗，表示第j个第二类型无人机基站的总能耗，表示第i个第一类型无人机基站的部署成本，表示第j个第二类型无人机基站的部署成本，I
l
(t)表示第l个用户终端在t时刻是否与无人机基站相连接，c
l
(t)表示第l个用户终端在t时刻的传输速率，B表示传输带宽，SINR
l
(t)表示第l个用户终端在t时刻的信噪比。
[0029]可选地，所述传输能效优化模型的约束条件包括所述至少一个无人机基站的位置信息的限制范围、所述所有用户终端与所述至少一个无人机基站的连接关系、每个无人机基站的服务状态、每个用户终端的信噪比的取值范围、所述每个无人机基站与所述每个用户终端之间的传输功率的限制范围和所述每个用户终端的传输速率的取值范围。
[0030]可选地，还包括：
[0031]训练得到DQN网络的当前值网络权重参数和所述DQN网络的目标值网络权重参数；
[0032]所述训练得到DQN网络的当前值网络权重参数和所述DQN网络的目标值网络权重参数，具体包括：
[0033]初始化每个无人机基站的第一位置状态，所述第一位置状态包括高度与传输功率；
[0034]基于DQN算法，确定所述每个无人机基站在所述第一位置状态的动作，并将所述每个无人机基站的动作存入动作列表；
[0035]根据所述动作列表中的所述动作和所述第一位置状态，确定所述每个无人机基站的第二位置状态与奖励；
[0036]将所述第一位置状态、所述动作、所述奖励和所述第二位置状态作为一个转化样本，将全部时刻的转化样本存入回放记忆池中；
[0037]从所述回放记忆池中随机抽取预设数量的转化样本，根据所述预设数量的转化样本和梯度下降算法，更新所述DQN网络的当前值网络权重参数；
[0038]根据所述DQN网络的当前值网络权重参数更新所述DQN网络的目标值网络权重参数。
[0039]第二方面，本专利技术提供一种无人机基站部署装置，包括：
[0040]第一部署单元，用于通过无人机获取受灾区域的所有用户终端的位置信息，基于所述所有用户终端的位置信息部署至少一个无人机基站；
[0041]模型构建单元，用于基于所述至少一个无人机基站的部署成本、所述至少一个无人机基站的总能耗及所述所有用户终端的传输吞吐量构建所述至少一个无人机基站的传输能效优化模型；
[0042]模型计算单元，用于采用深度强化学习DQN算法对所述传输能效优化模型进行求解本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机基站部署方法，其特征在于，包括：通过无人机获取受灾区域的所有用户终端的位置信息，基于所述所有用户终端的位置信息部署至少一个无人机基站；基于所述至少一个无人机基站的部署成本、所述至少一个无人机基站的总能耗及所述所有用户终端的传输吞吐量构建所述至少一个无人机基站的传输能效优化模型；采用深度强化学习DQN算法对所述传输能效优化模型进行求解，得到所述至少一个无人机基站的目标高度；基于所述目标高度重新部署所述至少一个无人机基站。2.根据权利要求1所述的无人机基站部署方法，其特征在于，无人机基站包括第一类型无人机基站和第二类型无人机基站；所述基于所述所有用户终端的位置信息部署至少一个无人机基站，具体包括：通过DBSCAN聚类算法对所述所有用户终端的位置信息进行聚类计算，得到至少一个用户终端分布簇，基于每个用户终端分布簇的中心位置与第一预设初始高度部署第一类型无人机基站；通过高斯混合模型GMM热点检测算法对所述所有用户终端的位置信息进行计算，得到至少一个热点区域，基于每个热点区域的中心位置与第二预设初始高度部署第二类型无人机基站；其中，所述第一预设初始高度大于所述第二预设初始高度，所述第一类型无人机基站的功率大于第二类型无人机基站的功率。3.根据权利要求2所述的无人机基站部署方法，其特征在于，所述基于所述至少一个无人机基站的部署成本、所述至少一个无人机基站的总能耗及所述所有用户终端的传输吞吐量构建所述至少一个无人机基站的传输能效优化模型之前，还包括：基于所述至少一个无人机基站的传输功率计算所述至少一个无人机基站的能耗成本；基于所述至少一个无人机基站的硬件部署成本和所述至少一个无人机基站的能耗成本计算所述至少一个无人机基站的部署成本。4.根据权利要求2所述的无人机基站部署方法，其特征在于，所述基于所述至少一个无人机基站的部署成本、所述至少一个无人机基站的总能耗及所述所有用户终端的传输吞吐量构建所述至少一个无人机基站的传输能效优化模型之前，还包括：基于所述至少一个无人机基站的传输功率计算所述至少一个无人机基站的通信能量；基于所述至少一个无人机基站的通信能量与所述至少一个无人机基站的悬停能量计算所述至少一个无人机基站的总能耗。5.根据权利要求3或4所述的无人机基站部署方法，其特征在于，还包括：基于每个无人机基站的位置信息与每个用户终端的位置信息计算所述每个无人机基站与所述每个用户终端之间的传输路径损耗功率；基于所述传输路径损耗功率与所述每个用户终端的接收功率计算所述每个无人机基站的传输功率。6.根据权利要求2所述的无人机基站部署方法，其特征在于，所述传输能效优化模型的目标函数为：
c
l
(t)＝B*log2(1+SINR
l
(t))
ꢀꢀꢀꢀ
(2)其中，φ表述至少一个无人机基站的传输能效，E
Net
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【专利技术属性】
技术研发人员：喻鹏，李文璟，丁亚慧，丰雷，周凡钦，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：