基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法技术

本发明专利技术公开了一种基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法，包括根据无人机、智能反射面和接收端三者之间的位置关系，建立基于智能反射面辅助的无人机几何模型，并得到信道的复信道增益；根据无人机几何模型，以接收信号功率最大化原则设计优化问题；化简优化问题；求解最优的智能反射面反射相位；确定无人机、用户端和智能反射面之间的时变参数；通过得到的反射相位和时变参数，求解基于智能反射面辅助的空时相关性函数，通过相关性分析来确定智能反射面对无人机信道特性的影响。本发明专利技术采用了智能反射面的通信系统可以明显提升信号的接收功率和降低接收信号的多径衰落现象，该模型建立方法可以为6G通信系统关键技术的探索提供有力的支撑。探索提供有力的支撑。探索提供有力的支撑。

【技术实现步骤摘要】
基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法


[0001]本专利技术涉及无线通信技术，具体地涉及一种基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着无人机制造技术的飞速发展，无人机将在农药喷洒、快递运输、救灾抢险等方面发挥至关重要的作用。无人机的高度灵活性和部署成本廉价性，无人机在无线通信中充当空中移动基站或中继移动基站，已引起工业界和学术界的广泛关注。值得注意的是，无人机和用户端之间的传播环境是不可控的，影响着无人机通信系统的系统性能。智能反射面IRS由具有可调振幅、相位和频率的单元组成，能够控制发射端和接收端之间的传播环境。已有的文献表明：通过调整智能反射面IRS的反射相位，可以提高接收信号功率，消除多径衰落现象。作为一种新兴的技术，面临的挑战是研究智能反射面IRS在无人机通信系统中的应用。准确的信道建模可以为今后的系统性能分析以及预编码算法设计提供依据。
[0003]现有技术公开的内容中，有些研究了智能反射面IRS消除多普勒效应和多径衰落的能力，但由于无人机UAV高速移动特性，无人机UAV信道是一个非本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据无人机UAV、智能反射面IRS和接收端三者之间的位置关系，建立基于智能反射面IRS辅助的无人机几何模型，并得到信道的复信道增益；S2、根据基于智能反射面IRS辅助的无人机几何模型，以接收信号功率最大化原则设计优化问题；S3、根据接收信号的功率主要集中在经智能反射面IRS反射的直射分量上，化简优化问题；S4、根据化简的优化问题，求解最优的智能反射面IRS反射相位；S5、确定无人机、用户端和智能反射面IRS之间的时变参数；S6、通过步骤S4和步骤S5中得到时变反射相位、时变距离和时变多普勒频移，求解基于智能反射面IRS辅助的空时相关性函数，通过相关性分析来确定智能反射面IRS对无人机信道特性的影响。2.根据权利要求1所述的基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法，其特征在于，步骤S1中得到的复信道增益，其表示如下：其中，其中，其中，其中，其中，t表示时间变量，h
pq
(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间多径分量的复信道增益，表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间直射分量的复信道增益，表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间散射分量的复信道增益，表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的直射分量经智能反射面IRS反射后的复信道增益，表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的散射分量经智能反射面IRS和散射体散射后的复信道增益，θ
mn
(t)表示智能反射面IRS在t时刻的反射相位，G
t
表示发端天线增益，G
r
表示收端天线增益，表示无人机UAV到用户端的路径损耗，K表示莱斯因子，表示无人机UAV到智能反射面IRS的路径损耗，π表示圆周率，λ
表示载波波长，ξ
pq
(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的时变距离，f
pq
(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间直射分量的时变多普勒频移，N1表示散射体的数目，表示无人机UAV天线单元p和散射体之间的时变距离，表示散射体和用户端天线单元q之间的时变距离，表示经散射体的散射分量的时变多普勒频移，ξ
pmn
(t)表示无人机UAV天线单元p和(m,n)
‑
th智能反射单元之间的时变距离，ξ
mnq
(t)表示(m,n)
‑
th智能反射单元和用户端天线单元q之间的时变距离，f
pqmn
(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间多径分量经(m,n)
‑
th智能反射单元后的时变多普勒频移，N2表示散射体的数目，表示(m,n)
‑
th智能反射单元和散射体之间的时变距离，表示散射体和用户端天线单元q之间的时变距离，表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间多径分量经智能反射面IRS和散射体后的时变多普勒频移。3.根据权利要求1所述的基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法，其特征在于，步骤S2中优化问题表示如下：其中，t表示时间变量，θ
mn
(t)表示智能反射面IRS在t时刻的反射相位，表示统计性均值运算，h
pq
(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间多径分量的复信道增益。4.根据权利要求1所述的基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：S31、考虑比较集中的接收信号功率，化简步骤S1的优化问题，简化公式如下：其中，其中，其中，其中，
其中，表示统计均值运算，t表示时间变量，和表示辅助变量，cos(
·
)表示余弦函数，表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间直射分量的时变相位，表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的多径分量经(m,n)
‑
th智能反射单元后的时变相位，N1表示散射体的数目，表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的多径分量经散射体后的时变相位，表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的多径分量经(m
’
,n
’
)
‑
th智能反射单元后的时变相位，M表示智能反射面IRS行反射单元的数目，N表示智能反射面IRS列反射单元的数目，π表示圆周率，λ表示载波波长，ξ
pq
(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的时变距离，f
pq
(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间直射分量的时变多普勒频移，表示无人机UAV天线单元p和散射体之间的时变距离，表示散射体和用户端天线单元q之间的时变距离，表示经散射体的散射分量的时变多普勒频移，ξ
pmn
(t)表示无人机UAV天线单元p和(m,n)
‑
th智能反射单元之间的时变距离，ξ
mnq
(t)表示(m,n)
‑
th智能反射单元和用户端天线单元q之间的时变距离，f
pqmn
(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间多径分量经(m,n)
‑
th智能反射单元后的时变多普勒频移，θ
mn
(t)表示(m,n)
‑
th智能反射单元的时变反射相位，G
t
表示发端天线增益，G
r
表示收端天线增益，表示无人机UAV到用户端的路径损耗，K表示莱斯因子，表示无人机UAV到智能反射面IRS的路径损耗，δ
M
表示行反射单元相邻的天线间距，δ
N
表示列反射单元相邻的天线间距；S32、假定辅助变量为和其中并假定智能反射面的时变反射相位为优化问题进一步化简如下：
其中，和均表示辅助变量。5.根据权利要求1所述的基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法，其特征在于，步骤S4中得到的最优的智能反射面IRS反射相位θ
mn
(t)由以下公式表示：其中，其中，其中，其中，π表示圆周率，λ表示载波波长，t表示时间变量，ξ
pmn
(t)表示无人机UAV天线单元p和(m,n)
‑
th智能反射单元之间的时变距离，ξ
mnq
(t)表示(m,n)
‑
th智能反射单元和用户端天线单元q之间的时变距离，f
pqmn
(t)表示经(m,n)
‑
th智能反射单元反射分量的时变多普勒频移，表示辅助变量，sgn(
·
)表示符号函数，arctan(
·
)表示反正切函数，χ
A
表示辅助变量，χ
B
表示辅助变量，表示辅助变量，cos(
·
)表示余弦函数，表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的时变相位，sin(
·
)表示正弦函数，表示辅助变量，表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的多径分量经散射体后的时变相位，表示散射体的方位角，表示散射体的仰角，表示方位角概率密度函数，表示仰角概率密度函数。6.根据权利要求1所述的基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：S51、求解无人机UAV天线单元p到用户端天线单元q的时变距离ξ
pq
(t)，计算公式如下：ξ
pq
(t)＝||d
pq
(t)||
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)；其中，其中，其中，其中，v
R
＝v
R
[cosγ
R
,sinγ
R
,0]；
其中，||
·
||表示范数运算，t表示时间变量，ξ
pq
(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间时变距离，d
pq
(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的时变距离向量，表示无人机UAV天线单元p的位置向量，N
T
表示无人机UAV天线单元数目，p表示无人机UAV天线单元位置索引，δ
T
表示无人机UAV相邻天线单元间距，θ
T
表示无人机UAV天线单元方向，sin(
·
)表示正弦函数，cos(
·
)表示余弦函数，tan(
·<...

【专利技术属性】
技术研发人员：练柱先，苏胤杰，王亚军，靳标，张贞凯，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：