多层无人机集群中基于RIS模型的无人机资源分配方法组成比例

本发明专利技术公开一种多层无人机集群中基于RIS模型的无人机资源分配方法，其实现步骤为：1.在多层无人机集群网络每一层的每一架无人机上加装RIS；2.获得复合信道的信道特征；3.生成概率密度分布；4.生成功率优化模型；5.求解功率优化模型，地面发射端分配功率给每个无人机。本发明专利技术通过在每一层的每一架无人机上加装RIS，由此解决传统多层无人机集群资源分配方法中用户容量较小的问题。本发明专利技术生成基于RIS模型的多层无人机集群瞬时信道功率增益的概率分布，并代入到功率优化模型中，使多层无人机集群的信道模型和功率分配方案可以适应恶劣环境。劣环境。劣环境。

【技术实现步骤摘要】
多层无人机集群中基于RIS模型的无人机资源分配方法


[0001]本专利技术属于无线通信
，更进一步涉及应急通信
中的一种多层无人机集群中基于RIS模型的无人机资源分配方法。本专利技术可应用于由任意多架属性不同的无人机组建的任意多层无人机集群中，实现对功率资源的调度，以满足恶劣环境下任务目标对功率资源的需求，实现实时地对多层无人机集群携带功率资源的有效分配。

技术介绍

[0002]在典型的应急无线通信网络中，为了在暴雨灾害后及时、高效地搜救受困人员，无人机通常被放置为救援车辆无法到达的临时基站或临时中继，可以使用基于多层无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)集群的通信传输来快速建立临时通信网络。多层无人机集群由各种功能异构的无人机组成，不同的无人机可以搭载不同类型的机载设备，这使得无人机集群具有执行任务成本低、在暴雨等恶劣情况下灵活性和机动性高等优势。现有的多无人机资源分配方法主要是基于无人机和用户间的相对位置确定服务于具体用户的无人机，从而对不同的无人机和用户进行资源分配，在面对多层无人机集群在恶劣环境下的资源分配问题时，由于信道条件复杂多变，现有无人机资源分配方法无法满足用户对于通信容量的需求，适应范围较小。可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)最早被用于传统地面无线通信，相关研究验证其应用范围可以拓展到无人机通信，并可实现不追加额外硬件设施的情况下提升系统容量。
[0003]南京邮电大学在其申请的专利文献“多无人机辅助移动用户通信的功率分配与航迹设计方法”(申请号：202110153592.0申请日：2021.02.04申请公布号：CN 112969185 A)中公开了一种无人机集群中无人机资源分配方法。该方法的实现步骤是，第一步，构建针对多无人机辅助移动用户无线通信的下行传输系统，根据用户移动轨迹对用户使用K means聚类方法进行分簇；第二步，同一时刻同一个簇内的用户由一架无人机提供通信服务，以最大化用户的最小平均吞吐量为目标，计算每个簇内最优的无人机通信位置以及发送功率；第三步，根据计算得到的每个无人机对应的最优的发送功率来进行功率分配。该方法存在的不足之处是，功率分配方法中一个用户在任意时刻只能收到一架无人机所发送的功率，而未考虑多架无人机同时给一个用户分配功率，因此该方法的用户容量较小。此外，在处理恶劣环境下多层无人机集群功率分配问题时，该方法未考虑信道的路损、雨衰、阴影衰落、多径衰落等因素，因此该方法无法适用于恶劣环境下多层无人机集群功率分配问题。
[0004]Z.Yao,W.Cheng,W.Zhang,and H.Zhang在其发表的论文“Resource Allocation for 5G
‑
UAV Based Emergency Wireless Communications”(IEEE Journal on Selected Areas in Communications,pp.1
‑
1,2021)中公开了一种无人机集群中基于RIS模型的资源分配方法。该方法的具体步骤是，首先，利用高斯超几何函数建立基于Fisher
‑
Snedecor F信道的用户信道模型和功率增益表达式；其次，求解出在该模型下的最优的功率分配方法；最后，联合考虑带宽和功率等资源，求解出在该模型下的最优的带宽
‑
功率分配方法。但是，该方法仍然存在的不足之处是，采用的Fisher
‑
Snedecor F信道是未修正的超几何函数形
式，并且采用matlab建模，因此相应的功率功率分配方案既不能符合Nakagami
‑
m信道模型下的功率分配方案(Nakagami
‑
m信道是该信道在路损、阴影衰落为零下的特殊情况)，也不能适配相应的基于Python的深度强化学习等方法，极大限制了基于RIS模型的多层无人机信道模型的适用范围。此外，在处理恶劣环境下多层无人机集群功率分配问题时，该方法未考虑信道的雨衰等因素，因此该方法无法适用于恶劣环境下多层无人机集群功率分配问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是针对上述现有技术的不足，提出一种多层无人机集群中基于RIS模型的无人机资源分配方法，用于解决多层无人机集群资源分配方法中用户容量较小，现有资源分配方法的适用范围较小，无法适用于恶劣环境的问题。
[0006]实现本专利技术的具体思路是：本专利技术采用可重构智能表面RIS技术，在每一层的每一架无人机上加装RIS，利用RIS的无源反射特性，无源反射无人机发射的通信信号，可以在不额外增加无人机发射功率的情况下，增大地面接收终端用户的信道容量，由此解决多层无人机集群资源分配方法中用户容量较小的问题。本专利技术采用Fox
’
s H函数和拟合后的Fisher
‑
Snedecor F信道模型，对通过无人机和终端间利用前导信号通信得到的多层无人机集群信道特征进行求解，生成基于RIS模型的多层无人机集群瞬时信道功率增益的概率分布，使其可以拟合恶劣环境下多层无人机集群的信道模型，解决基于RIS模型的多层无人机信道模型的适用范围较小的问题。本专利技术将多层无人机集群瞬时信道功率增益的概率分布代入到功率优化模型中，得到使用户容量最大的功率分配方案，解决了现有功率分配方法无法利用于恶劣环境的问题。
[0007]本专利技术的步骤包括如下：
[0008]步骤1，在多层无人机集群网络每一层的每一架无人机上加装RIS；
[0009]步骤2，获得复合信道的信道特征：
[0010](2a)地面发送端发送一个前导信号到中继集群的每个无人机中继，每个无人机中继将前导信号发射回地面发射端，地面发送端计算地面发送端发送到该中继集群的通信信号所经历的瞬时路损雨衰值，所述中继集群是指一个携带RIS的多架无人机中继组成的多层无人机集群；
[0011](2b)每一个无人机中继发送一个前导信号到地面接收端，地面接收端将前导信号发射回中继集群的每一个无人机中继，每一个无人机中继计算每一个无人机中继发送到地面接收端的通信信号所经历的瞬时路损雨衰值,拟合Fisher
‑
Snedecor F信道模型中每一个无人机中继发送到地面接收端的通信信号的阴影衰落因子和多径衰落因子；
[0012](2c)每一个无人机中继将该无人机中继端到地面接收端的瞬时路损雨衰值、阴影衰落因子和多径衰落因子发送到地面发送端，地面发送端利用Fox
’
s H函数，得到地面发送端到中继集群再到地面接收终端的总体信道的信道特征；
[0013]步骤3，生成概率密度分布f(h)如下：
[0014][0015]其中，h表示地面接收终端接收信号的瞬时功率增益，P表示多层无人机集群的总层数，Π表示连乘操作，p表示多层无人机集群的层数的序号，K表示第p层无人机中无人机的总数，k表示第p层第k个无人机中继对应的序本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多层无人机集群中基于RIS模型的无人机资源分配方法，其特征在于，在多层无人机集群网络每一层的每一架无人机上加装可重构智能表面RIS，生成总体信道的瞬时信道功率增益的概率密度函数；该分配方法的步骤包括如下：步骤1，在多层无人机集群网络每一层的每一架无人机上加装RIS；步骤2，获得复合信道的信道特征：(2a)地面发送端发送一个前导信号到中继集群的每个无人机中继，每个无人机中继将前导信号发射回地面发射端，地面发送端计算地面发送端发送到该中继集群的通信信号所经历的瞬时路损雨衰值，所述中继集群是指一个携带RIS的多架无人机中继组成的多层无人机集群；(2b)每一个无人机中继发送一个前导信号到地面接收端，地面接收端将前导信号发射回中继集群的每一个无人机中继，每一个无人机中继计算每一个无人机中继发送到地面接收端的通信信号所经历的瞬时路损雨衰值,拟合Fisher
‑
Snedecor F信道模型中每一个无人机中继发送到地面接收端的通信信号的阴影衰落因子和多径衰落因子；(2c)每一个无人机中继将该无人机中继端到地面接收端的瞬时路损雨衰值、阴影衰落因子和多径衰落因子发送到地面发送端，地面发送端利用Fox
’
s H函数，得到地面发送端到中继集群再到地面接收终端的总体信道的信道特征；步骤3，生成概率密度分布f(h)如下：其中，h表示地面接收终端接收信号的瞬时功率增益，P表示多层无人机集群的总层数，Π表示连乘操作，p表示多层无人机集群的层数的序号，K表示第p层无人机中无人机的总数，k表示第p层第k个无人机中继对应的序号，N表示第p层第k个无人机中继上RIS的总数，n表示第p层第k个无人机中继上第n个RIS对应的序号,Γ表示gamma函数求值操作，m
p,k,n
表示第p层第k个无人机中继上第n个RIS到接收端的多...

【专利技术属性】
技术研发人员：程文驰，张晗昀，张涛，陈虹，袁蓉，马辉，任智源，秦凡，吕瑞瑞，曲旻皓，
申请(专利权)人：中国地震应急搜救中心应急管理部大数据中心，
类型：发明
国别省市：