C-NOMA使能的6G异构网络无人机轨迹优化方法技术

本发明专利技术公开了一种C

【技术实现步骤摘要】
C
‑
NOMA使能的6G异构网络无人机轨迹优化方法


[0001]本专利技术涉及6G异构网络领域，具体为一种C
‑
NOMA使能的6G异构网络无人机轨迹优化方法。
技术背景
[0002]虽然第五代(5G)移动通信网络的密集部署可以满足热点地区物联网(IoT)应用的需求，但在偏远地区，人们仍然迫切需要更经济、更高效的网络覆盖。第六代(6G)移动通信技术结合空基网络以补充地面网络，通过异构网络实现网络的无缝覆盖。
[0003]NOMA技术由于在系统吞吐量、频谱效率与能量效率等方面的优势，已经成为6G多址技术的研究重点。NOMA技术的基本思想是在发送端采用非正交发送，主动引入干扰信息，在接收端通过连续干扰删除(SIC)接收机实现正确解调。终端数量的增加会导致基于SIC的解码复杂度急剧上升，处理时间大幅增加。因此，采用C
‑
NOMA技术将终端划分为多个集群，集群内运用NOMA技术，集群间采用OMA技术，可以提高系统吞吐量，实现频谱效率和复杂度间的平衡。
[0004]目前基于无人机辅助的异构网络大多为了最大化系统吞吐量，没有充分考虑无人机的推进能耗的影响。本专利技术在无人机的载重和能量存储受限的情况下，结合C
‑
NOMA技术复用信道，通过SCA技术优化无人机的飞行轨迹以提高系统能效，在保证服务质量的同时有效降低了系统的复杂度，提升系统整体性能。

技术实现思路

[0005]为了解决上述问题，本专利技术公开了一种C
‑/>NOMA使能的6G异构网络无人机轨迹优化方法。所述方案包括：首先，提出一种C
‑
NOMA使能的空地一体异构网络模型，地面用户将无人机作为中间节点，通过向无人机发送信息，连接到飞艇。其次，设置无人机在固定高度飞行，引入无人机的推进功耗模型和时隙，采用近似凸优化(SCA)的方法将非凸问题转化为凸问题。最后使用CVX工具得到无人机飞行轨迹、飞行速度的近似最优结果。本专利技术系统提高了系统的能量效率和频谱效率，有效提升系统性能。
[0006]C
‑
NOMA使能的空地一体异构网络模型包括一架高度为H
A
的飞艇、共享带宽为W的信道的架无人机与架无人机与个地面智能设备。将无人机占用的频带资源均匀地划分为M段，使各架无人机工作在不同的频带，其间不存在干扰。将每个无人机所占用的频带资源划分为条子信道。无人机为通过C
‑
NOMA集群的用户服务。无人机的飞行时隙包括集群的用户服务。无人机的飞行时隙包括个时隙，每个时隙为ΔT。无人机在时间T>0内周期飞行,飞行一周后回到起点，且一直保持在固定高度令令分别表示第m个无人机的轨迹、速度与加速度。用D
n
表示第n个智能设备的位置，其中D
n
＝(x
n
,y
n
,0)。智能设备与无人机、无人机与飞艇之间的通信被认为是视距传输，信道衰落为莱斯衰落。
[0007]无人机到地面智能设备的距离为
[0008][0009]则第k条子信道的第n个智能设备与第m架无人机之间的信道功率增益可以表示为
[0010]G0和G
n
分别为无人机和智能设备的定向天线增益。β0表示参考距离d0＝1m时的信道功率增益。
[0011][0012]第m个无人机到飞艇的信道增益可表示为:
[0013][0014]其中G2为飞艇的定向天线增益。
[0015]假设在第t个时隙中，第n个地面智能设备到第m架无人机的传输功率为P
n,m,k
(t)∈P
D
→
U
,，第m架无人机到飞艇的传输功率为P
m
(t)∈P
U
→
H
。UAV飞行轨迹、速度、加速度分别表示为为为地面终端和无人机间的信道选择表示为如果在时隙t中，终端n和无人机m通过信道k连接，则a
n,m,k
(t)＝1；否则a
n,m,k
(t)＝0。
[0016]在第t个时隙中，对于第m架无人机网络，占据第k个子信道的第n个智能设备的无人机接收信干噪比可表示为:
[0017][0018]N0为噪声功率,代表来自共享同一信道的其他用户的干扰。SIC技术可以用于解码来自占用相同子信道的终端设备的信号。
[0019]同理，第t个时隙中第m个无人机的飞艇接收信噪比可表示为:
[0020][0021]在第t个时隙中，第n个智能设备到飞艇的上行可达率表示为
[0022][0023]则系统容量为：
[0024][0025]无人机功耗包括两个部分。一是与通信相关的功率，包括辐射、信号处理以及其他
电路产生的功率。另一个是维持飞行和机动性的推进功耗。则第m架无人机所需的推进能量为：
[0026][0027]其中，
[0028]代表克服阻力所需的力量，g代表重力，需的力量，g代表重力，定义了循环中飞行的动能。m
m
'是无人机m的重量,c1,c2是与飞机重量、空气密度等有关的两个参数。然后，系统能效可以表示为
[0029][0030]目标是通过设计无人机轨迹和速度以最大化系统能效，问题表述如下：
[0031][0032][0033][0034]C3:V
min
≤||v
m
(t)||≤V
max
[0035]C4:||ac
m
(t)||≤ac
max
[0036]C1表示系统QoS。C2表示系统的容量限制，保证传输的总数据不会超过系统容量，其中，表示系统容量。C3、C4分别表示无人机的速度和加速度约束。
[0037]无人机轨迹、速度和加速度都是连续变量，使得问题难以直接求解。因此，我们首先得到系统能效的下界：
[0038][0039]基于一阶和二阶泰勒展开，可以得到次优结果:
[0040]v
m
(t+1)＝v
m
(t)+ac
m
(t)ΔT
[0041][0042]注意约束C1
‑
C3是非凸的。P0的分子和分母都是非凸的，使得目标函数是非凸的。因此，引入松弛变量{τ
m
(t)}并将上述问题转化为
[0043][0044]s.t.C1
‑
C4
[0045]C5:τ
m
(t)≥V
min
[0046]C6:||v
m
(t)||2≥τ
m2
(t)
[0047]通过这种变换，目标函数的分母对于{v
m
(t),ac
m
(t),τ
m
(t)}是凸的，但是产生了新的非凸约束。为了解决这个非凸约束，应用局部凸近似。关于在第r次迭本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.本发明公开了一种C
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NOMA使能的6G异构网络无人机轨迹优化方法。所述方案包括：首先，提出一种C
‑
NOMA使能的空地一体异构网络模型，地面用户将无人机作为中间节点，通过向无人机发送信息，连接到飞艇。其次，设置无人机在固定高度飞行，引入无人机的推进功耗模型，采用近似凸优化(SCA)的方法将轨迹优化非凸问题转化为凸问题。最后使用CVX工具得到无人机飞行轨迹、飞行的速度的近似最优结果。本发明提高了系统的能量效率和频谱效率，有效提升系统性能。2.根据权利要求1所述，引入无人机的推进功耗模型和时隙模型，并将非凸的无人机轨迹优化问题转化为凸问题。3.根据权利要求1所述提出一种C
‑
NOMA使能的6G异构网络无人机轨迹优化方法，其特征在于：采用C
‑
NOMA技术，实现信道的复用，降低了复杂度，引进了无人机的推进能耗，优化无人机的飞行速度...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦鹏，武雪，付民，伏阳，王淼，王硕，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：