无人机辅助无线接入网中NOMA增强的SVC视频多播机制制造技术

本发明专利技术提出一种无人机辅助无线接入网中NOMA增强的SVC视频多播机制，该方案允许地面基站和无人机同时多播基于SVC的连续视频层并在终端设备处进行连续干扰消除。本发明专利技术最大化终端接收的视频质量的问题被建模为混合整数非线性规划问题来确定无人机部署

【技术实现步骤摘要】
无人机辅助无线接入网中NOMA增强的SVC视频多播机制


[0001]本专利技术创造属于通信网络
，具体是一种无人机辅助无线接入网中NOMA增强的SVC视频多播机制。

技术介绍

[0002]高清视频服务已成为快速部署的第五代(Fifth Generation,5G)无线接入网(Radio Access Networks,RAN)[1]的主要驱动力。视频流量的激增导致了网络资源短缺，采用视频多播利用无线媒体的广播特性能够有效提高传输效率。多播可以通过相同的无线频谱资源将数据从一个数据源发送到多个目标设备。然而，视频多播需要保证多播组中每个终端设备(End Device，ED)的接收速率，其中信道质量最差的ED会导致多播速率的瓶颈而无法满足接收视频要求[2]。可扩展视频编码(Scalable Video Coding,SVC)可以作为突破瓶颈的方案之一。
[0003]SVC将视频流分离为一个基本视频层(Basic Layer,BL)和多个增强视频层(Enhancement Layers,ELs)。EDs可以根据信道条件和解码能力对不同的视频层进行解码。由于抗错能力强，EL的缺失不会影响BL的解码和播放。在传统SVC多播中，受制于正交多址接入(Orthogonal Multiple Access,OMA)从每个视频层都在不同的正交信道上传输，这样降低了频谱利用率。非正交多址(Non
‑
Orthogonal Multiple Access,NOMA)通过功率域复用可以在同一信道上为多个EDs提供服务[3]。在发送端可以为每个视频层分配不同的功率。通过到达接收端信号功率的不同，接收端使用连续的干扰消除(Successive Interference Cancellations,SIC)[4]来解调信号。在这种情况下,尤其是在不同的信道条件下，NOMA实现的视频传输质量和资源使用效率优于OMA[5]。
[0004]由于地面基站(base station,BS)是固定的，基站边缘的EDs与基站的非视距通信只能提供低质量的视频服务并会造成低资源利用率。例如，在一些重大体育赛事、音乐会等活动中，场外观众和视角受限的用户通常会选择在线观看直播。这些热点区域的基站不可避免地会发生过载。在这种情况下，无人机作为空中支援可以临时部署在这些地方，其具有很大的潜力来提升视频服务的质量。无人机更有可能建立视距(line
‑
of
‑
sight,LoS)通信链路有助于减少视频传输中的资源消耗[6]。此外，无人机可以调整位置来增强热点区域的视频质量[7]和通过调整发射功率来提高资源利用率。
[0005]NOMA增强的SVC视频多播机制设计在无人机部署、传输功率、关联模式以及资源分配这些方面都面临着重大挑战。首先，最优的多播组与无人机的关联很大程度上取决于无人机的放置和资源分配。其次，无人机的发射功率显著影响了视频层的顺序叠加和不同多播组之间的频谱资源分配[8]。第三，由于独特的通信模型[9]，每架无人机不同的飞行高度都决定了其有效的覆盖区域。即使给定无人机位置，资源分配也必须考虑其有效覆盖范围。
[0006]现有的大部分工作考虑地面网络中SVC多播的资源管理，其中功率分配的优化是研究热点之一。Zhu等人探索多播组间资源分配和组内功率分配方案[2]。Wu等人研究了采用垂直分解的NOMA下行中继传输，并提出了一种分层功率分配算法来最大化吞吐量[10]。
Liu等人提出车对万物的合作NOMA广播/多播来提高服务质量并保证公平性。他们将问题建模并转化为一系列凸可行性问题，并通过基于二等分的功率分配算法来解决[11]。
[0007]另一个研究方向侧重于用户分组优化。Zhou等人设计了对蜂窝网络范围的扩展策略和几乎空白子帧方案，并对SVC多播的资源分配和用户关联进行了联合优化[12]。Araniti等人研究了在多个蜂窝网络内同时传输相同内容的策略并设计动态区域划分算法以提高总数据速率[13]。Jiang等人在质量驱动的SVC视频传输框架中提出了一种新颖的用户分组策略，并实现了对多用户NOMA的跨层支持[14]。
[0008]无人机辅助的资源分发已引起学术界的关注，其中考虑与NOMA技术的融合的文献相对较少。通过优化用户调度和无人机轨迹，Pang等人提出了一个无人机辅助NOMA网络，以最大化被无人机服务的用户的总速率[15]。Nguyen等人研究了无人机支持的无线网络的无人机轨迹控制和子信道分配的迭代优化，旨在最大化用户的最小接收速率[16]。文献[17]提出了一种联合无人机高度优化、信道分配和功率分配方案，以最大限度地提高无人机覆盖范围内小区边缘用户的总速率。Amin等人研究无人机辅助的反向散射网络，其中无人机充当信息收集器，通过权衡无人机高度、反向散射设备数量和反向散射系数，以最大化解码比特数的同时最小化无人机飞行持续时间[18]。
[0009]无人机是否可以增强支持NOMA的SVC视频多播机制的性能仍有待商榷，但研究自适应的资源管理和无人机信号发射功率调整的方案是有必要。

技术实现思路

[0010]本专利技术提出了无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助无线接入网(Radio Access Networks,RAN)中基于非正交多址(Non
‑
Orthogonal Multiple Access，NOMA)的可扩展视频编码(Scalable Video Coding，SVC)视频多播机制，其旨在探索无人机辅助无线接入网中NOMA增强的SVC视频多播机制中资源的联合优化，并确定影响视频服务质量的关键因素。
[0011]本专利技术的一种无人机辅助无线接入网中NOMA增强的SVC视频多播机制，在无人机辅助无线接入网中，基站和无人机在同一信道上使用不同功率传输不同的视频层信号。
[0012]本专利技术的改进主要是在无人机辅助无线接入网中，采用联合优化方法优化无人机部署关联模式、频谱划分和无人机发射功率调整；联合优化方法的步骤包括：
[0013](一)考虑视频流量大小和环境因素的影响，把无人机部署关联模式、频谱划分和无人机发射功率调整的联合优化被建模为混合整数非线性规划问题；
[0014](二)把联合优化问题解耦为无人机部署
‑
关联UDA、频谱划分SP和无人机传输功率调整TPA这三个子问题；
[0015](三)解决这三个子问题，步骤包括：
[0016]1)采用基于k
‑
means的启发式方法来确定UDA子问题的无人机部署和关联模式选择；
[0017]2)采用多重背包算法来解决SP子问题，以确定每个多播组的子通道数；
[0018]3)快速功率微调策略来解TPA子问题，进一步提高系统性能；
[0019]所述无人机辅助无线接入网的系统模型为：多个无人机被放置在一个基站的通信覆盖范围内；无人机具有高容量前传链路用以与基站通信来获取视频内容；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机辅助无线接入网中NOMA增强的SVC视频多播机制，在无人机辅助无线接入网中，基站和无人机在同一信道上使用不同功率传输不同的视频层信号，其特征是在无人机辅助无线接入网中，采用联合优化方法优化无人机部署和关联模式、频谱划分和无人机发射功率调整；联合优化方法的步骤包括：(一)考虑视频流量大小和环境因素的影响，把无人机部署和关联模式、频谱划分和无人机发射功率调整的联合优化建模为混合整数非线性规划问题；(二)把联合优化问题解耦为无人机部署
‑
关联UDA、频谱划分SP和无人机传输功率调整TPA这三个子问题；(三)解决这三个子问题，步骤包括：1)采用基于k
‑
means的启发式方法来确定UDA子问题的无人机部署和关联模式选择；2)采用改进的多重背包算法来解决SP子问题，以确定每个多播组的子信道数；3)快速功率微调策略来解决TPA子问题，进一步提高系统性能；所述无人机辅助的无线接入网的系统模型为：多个无人机被放置在一个基站的通信覆盖范围内；无人机具有高容量前传链路用以与基站通信来获取视频内容；无人机有能力通过无线电力传输从基站获取电力；所有终端设备随机分布在基站覆盖范围内，其中请求同一个视频流的终端设备属于一个多播组。2.根据权利要求1所述的无人机辅助无线接入网中NOMA增强的SVC视频多播机制，其特征是在无人机辅助无线接入网中：分层视频流：可扩展视频编码SVC将视频流分成不同分辨率的多个视频层，由一个基本视频层BL和多个增强视频层EL组成；基站将BL发送给所有终端设备，无人机将一个增强视频层EL发送给位于热点区域的ED，这里BL也称为第1视频层，EL被称为第2视频层；用λ
l,n
表示为多播组n请求的第l视频层的比特率，也表示视频正常解码的最小速率；接收速率至少为λ
l,n
方能正常的播放视频；多个视频层重构为一个完整的视频；当且仅当BL被完全接收时，EL才能被解码；无人机覆盖模型：在视频传输中存在两种类型的通信链路，即基站到终端设备B2E链路和无人机到终端设备U2E链路；终端设备ED i的位置坐标表示为(x
i
,y
i
,0)，设v
j
＝(x
j
,y
j
,z
j
)代表无人机j的部署位置；无人机j和ED i之间的LoS概率定义为其中代表ED i到无人机j的水平距离，o1和o2是由环境因素决定的常数；则平均路径损耗为
其中c1是载波频率，c2是光速；η
LoS
和η
NLoS
代表U2E链路对于LoS接收和NLoS接收的额外路径损耗；从无人机j到ED i的信道增益计算为无人机的有效覆盖半径取决于LoS概率和自由空间路径损耗，由下式确定：其中ξ代表每个无人机的LoS概率，ψ代表自由空间路径损失的阈值；无人机辅助的NOMA视频多播假设将B个正交子信道分配给N个多播组，每个子信道的带宽为w；分配给多播组n的子信道数量表示为b
n
；每个多播组需要被分配不同的正交子信道，并且最多关联一个无人机；如果多播组n关联无人机j，则0
‑
1变量a
j,n
设置为1，否则，设为0；如果无人机j选择发射功率s(记为p
j,s
)，则0
‑
1变量e
j,s
设置为1；否则，设为0；基站通过第一个NOMA层用p
m
传输BL，而无人机j通过第二个NOMA层用p
j,s
传输EL，这些信号在功率域中叠加编码；设表示无人机的可选传输功率索引的集合，S
j
是它集合中元素的数量，将表示为可用无人机ID的集合；分配给多播组n的子信道的传输功率为ED处的接收端可以进行SIC解码；设(x
m
,y
m
,z
m
)表示基站的位置坐标；多播组n中的终端设备ED集合及其数量分别表示为和I
n
；当多播组n接收到BL的信号时，从基站到的B2E信道增益计算为其中表示基站和ED i之间的水平距离，以及γ是路径损耗指数；由于来自基站的BL信号受到来自无人机j的功率为p
j,s
的EL信号的干扰，处解码BL信号的可达速率表示为关于b
n
和的函数，由下式给出这里σ2是平均背景噪声功率；成功接收/解码BL的约束表示为设为无人机j覆盖的中的ED集合，在的有着最大的信道增益的ED的ID表示为
作为SIC...

【专利技术属性】
技术研发人员：童子源，沈航，白光伟，王天荆，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：