通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法技术

本发明专利技术公开了一种通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法，涉及无人机通信感知一体化技术领域，包括：构建网络场景；构建无人机与地面用户通信过程的模型，并构建无人机与地面探测目标感知过程的模型；构建无人机与地面用户通信过程的模型和无人机与地面探测目标感知过程的模型的约束条件；构建无人机感知功能中雷达波束图的优化问题；基于约束条件，以及雷达波束图的优化问题，构建通信感知一体化场景下无人机轨迹和波束形成优化问题；简化无人机轨迹和波束形成优化问题；基于黎曼共轭梯度算法解决无人机轨迹和波束形成优化问题，获取无人机飞行轨迹和波束形成的矩阵。本申请为无人机提供高可靠性的算法来规划路径和波束。划路径和波束。划路径和波束。

【技术实现步骤摘要】
通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法


[0001]本专利技术属于无人机通信感知一体化
，具体涉及一种通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法。

技术介绍

[0002]随着无线通信技术不断的发展，无人机以其飞行灵活性，其通信系统在广阔地形下能够提供视距信道，被用作空中通信平台以提高地面通信系统的性能，使其成为一种能提供实时高数据速率通信服务的方法，备受关注。
[0003]其中，波束形成和轨迹设计是无人机通信系统的研究重点，因无人机位置的频繁变化，导致通信波束方向发生变化，为保证通信性能，一般联合设计无人机轨迹和波束形成；无人机应用场景往往较为复杂，多变的环境因素导致的信道变化，噪声干扰等问题严重影响着无人机通信性能，且随着无线通信工作频段不断提高，通信频段与雷达频段出现了交叉，导致频谱资源日益短缺；此外，一部分5G新型应用也要求通信与感知(雷达)一体化；基于此，通信感知一体化理念被提出。
[0004]现有技术中，首先，只考虑无人机网络的通信问题，而实际上感知功能其本身以及对通信的辅助对于无人机都非常重要，仅考虑通信性能的无人机网络很难适应发展快速的通信技术；其次，现有技术的通信与感知联合有限，是在消耗额外硬件、频谱资源条件下实现的，这对于功率、体积受限的无人机很难实现；最后，现有的优化方法难以适应复杂的通感一体化无人机场景，无法解决所提出的联合轨迹与通感一体波束形成优化问题。
[0005]因此，亟需克服现有技术中的缺陷，实现通信感知一体化与无人机通信网络相结合。r/>
技术实现思路

[0006]为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
[0007]第一方面，本申请提供一种通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法，包括：
[0008]构建网络场景，包括无人机、地面用户和地面探测目标；其中，无人机完成从起点到终点的飞行，且在飞行期间与地面用户通信，同时感知地面探测目标；
[0009]构建无人机与地面用户通信过程的模型，并构建无人机与地面探测目标感知过程的模型；
[0010]构建无人机与地面用户通信过程的模型和无人机与地面探测目标感知过程的模型的约束条件；
[0011]构建无人机感知功能中雷达波束图的优化问题；
[0012]基于约束条件，以及雷达波束图的优化问题，构建通信感知一体化场景下无人机轨迹和波束形成优化问题；
[0013]简化无人机轨迹和波束形成优化问题；
[0014]基于黎曼共轭梯度算法解决无人机轨迹和波束形成优化问题，获取无人机飞行轨迹和波束形成的矩阵。
[0015]本专利技术的有益效果：
[0016]本专利技术提供的一种通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法，基于MIMO雷达波束图优化问题，提出通信感知一体化波束形成问题，根据无人机轨迹约束和通信、功率等约束提出联合轨迹和通感一体化波束形成优化问题；鉴于该优化问题为多元非凸优化问题，采用罚函数法和矩阵变化将优化问题简单化，再使用基于黎曼共轭梯度算法的交替优化方法求解；可以理解的是，先使用搜索方法将原问题转化为黎曼流形上的无约束优化问题，再使用黎曼共轭梯度算法求解，与传统方法相比，该方法的半正定优化算法具有更低的复杂度，计算速度更快，同时具备近似的可靠性；如此，为无人机提供了一个低时延、高可靠性的算法来规划路径和波束，使无人机在功率受限下同时提供可靠的通信与感知服务。
[0017]以下将结合附图及实施例对本专利技术做进一步详细说明。
附图说明
[0018]图1是本专利技术实施例提供的通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法的一种流程图；
[0019]图2是本专利技术实施例提供的多用户通信感知一体化无人机网络场景的一种示意图；
[0020]图3是本专利技术实施例提供的无人机在整个飞行过程中的运动轨迹和地面用户位置的一种示意图；
[0021]图4是本专利技术实施例提供的通信感知一体化方案和仅雷达方案的波束增益与接收SINR阈值关系的一种示意图；
[0022]图5是本专利技术实施例提供的基于黎曼共轭梯度算法的收敛速度的一种示意图。
具体实施方式
[0023]下面结合具体实施例对本专利技术做进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不限于此。
[0024]现有技术中，首先，由于无人机硬件和功率限制，以及传统通信与感知的低集成度，无人机很难实现感知与通信功能的高效协作；在当前的通信感知集成中，通信与感知功能要通过控制中心来完成信息的交互传递，通信与感知分别使用不同的硬件和波形，而这需要更加复杂的硬件设计，占用更多频谱资源，产生额外的功率消耗。其次，在高速移动的无人机场景下，联合优化轨迹和通感一体波束形成优化问题是一个非常复杂的非凸问题，传统的优化方法很难解决。综上所述，在现有的无人机通信网络中，无人机通信与感知的联合仍处于初级阶段，需要消耗大量功率和硬件实现，且无人机多注重纯通信场景，如何实现共享频谱、硬件的无人机通信感知一体化；在通信网络中如何在保证通信用户质量同时增强感知性能；如何联合设计无人机轨迹和波束形成；如何解决所提出的非凸优化问题等都是无人机通感一体化技术发展要解决的关键问题。
[0025]有鉴于此，本申请提出一种通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法，该方法规划了无人机的飞行轨迹，使无人机在飞行过程中与地面用户通信的同时，对探测目标进行感知，实现通感一体化；首先，对无人机网络场景建模，其中包括飞行任务起止点以及位置已知的地面上多个地面用户和地面探测目标，通信信道考虑为视距信道，无人机携带天线数为M＝M
x
*M
y
的均匀平面阵列，无人机高度以及运动速度考虑为定值，将整个飞行过程划分为N个时隙；其次，基于传统雷达波束图设计问题得到通信感知一体化波束形成问题，再结合无人机轨迹约束提出通感一体化网络中联合轨迹和波束形成的优化问题，该优化问题为多元非凸优化问题，采用基于黎曼共轭梯度算法的交替优化算法进行求解，为无人机选择最优的运动路线并在与地面用户通信的同时感知探测目标。本申请实现了无人机网络的通感一体化，在无人机功率受限情形下满足通信性能的同时最大化感知性能，并规划无人机飞行路径，所提出的优化算法具有高可靠性、高实时性、低复杂度等优点，满足了无人机网络对于时延和准确性的要求。
[0026]请参见图1，图1是本专利技术实施例提供的通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法的一种流程图，图2是本专利技术实施例提供的多用户通信感知一体化无人机网络场景的一种示意图，本申请所提供的一种通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法，包括：
[0027]S101、构建网络场景，包括无人机、地面用户和地面探测目标；其中，无人机完成从起点到终点的飞行，且在飞行期间与地面用户通信，同时感知地面探测目标；
[0028]S102本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法，其特征在于，包括：构建网络场景，包括无人机、地面用户和地面探测目标；其中，所述无人机完成从起点到终点的飞行，且在飞行期间与所述地面用户通信，同时感知所述地面探测目标；构建所述无人机与所述地面用户通信过程的模型，并构建所述无人机与所述地面探测目标感知过程的模型；构建所述无人机与所述地面用户通信过程的模型和所述无人机与所述地面探测目标感知过程的模型的约束条件；构建无人机感知功能中雷达波束图的优化问题；基于约束条件，以及雷达波束图的优化问题，构建通信感知一体化场景下无人机轨迹和波束形成优化问题；简化无人机轨迹和波束形成优化问题；基于黎曼共轭梯度算法解决无人机轨迹和波束形成优化问题，获取无人机飞行轨迹和波束形成的矩阵。2.根据权利要求1所述的通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法，其特征在于，所述无人机与所述地面用户通信过程的模型和所述无人机与所述地面探测目标感知过程的模型包括：所述无人机与所述地面用户的通信信道h
i
(n)，其表达式为：(n)，其表达式为：其中，ρ为单位距离处的信道增益，λ
c
为波长，a
i
(n)为发射天线的导向矢量，x(n)为无人机的水平面上的横坐标，y(n)为无人机的水平面上的纵坐标，n为时隙序号，x
i
为地面用户的横坐标，y
i
为地面用户的纵坐标，i为地面用户序号，H为无人机的飞行高度；地面用户接收到的信噪比，其表达式为：其中，a
i
(n)
H
为a
i
(n)的共轭转置矩阵，r
id
为地面用户的位置，d为无人机每个时隙飞行距离，r(n)为无人机在第n时隙的位置，w
i
(n)为无人机在第n时隙对第i个地面用户的发射波束形成的向量，σ为地面用户接收到的噪声功率；预编码通信符号的协方差矩阵C，其表达式为：其中，w
i
为地面用户i的发射波束形成的向量，为w
i
的共轭转置矩阵，K为地面用户的
总数；所述地面用户与所述地面探测目标同为K个位置已知的单天线。3.根据权利要求2所述的通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法，其特征在于，所述发射天线的导向矢量a
i
(n)的表达式为：其中，为克罗内克乘积，a
T
为发射天线的导向矢量矩阵a的转置矩阵，b为发射天线间距，θ
i
(n)为无人机与第i个地面用户连线相对于水平面的仰角，为无人机与第i个地面用户连线相对于y轴的旋转角；λ
c
为波长，M
x
为天线阵列行方向上的数量，M
y
为天线阵列列方向的数量；其中，θ
i
(n)和为无人机位置与地面用户位置函数，即：为无人机位置与地面用户位置函数，即：其中，x(n)为无人机的水平面上的横坐标，y(n)为无人机的水平面上的纵坐标，n为时隙序号，x
i
为地面用户的横坐标，y
i
为地面用户的纵坐标，i为地面用户序号，H为无人机的飞行高度。4.根据权利要求1所述的通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法，其特征在于，所述无人机与所述地面用户通信过程的模型和所述无人机与所述地面探测目标感知过程的模型的约束条件包括：对地面用户接收到的信噪比γ
i
(n)进行限定，即：γ
i
(n)≥Γ
i
；其中，Γ
i
为第i个地面用户接收的信噪比的最小值；对无人机发射天线总功率P0进行限定，即：其中，I为元素均为1的列向量，M为发射天线的数量；对无人机轨迹进行限定，即：||r(n)
‑
r(n
‑
1)||＝d；其中，r(n)与r(n
‑
1)为相邻时隙无人机的位置，d为无人机每个时隙飞行距离。5.根据权利要求1所述的通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法，其特征在于，所述无人机感知功能中雷达波束图的优化问题的表达式为：
Rf0，R＝R
H

【专利技术属性】
技术研发人员：俱莹，涂玉龙，郑通兴，杨明婕，裴庆祺，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：