一种通感一体化系统资源分配及无人机轨迹规划方法技术方案

技术编号：39521093 阅读：13 留言：0更新日期：2023-11-25 19:00

本发明专利技术涉及一种通感一体化系统资源分配及无人机轨迹规划方法，属于无线通信技术领域

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【技术实现步骤摘要】
一种通感一体化系统资源分配及无人机轨迹规划方法

[0001]本专利技术属于无线通信
，涉及一种通感一体化系统资源分配及无人机轨迹规划方法
。

技术介绍

[0002]通感一体化技术基于软硬件资源及信息共享协同实现感知与通信功能，可以有效提升系统频谱效率
、
硬件利用率和信息处理效率
。
无人机因具有高度灵活性
、
通信范围广等优点，在未来有望成为一个有前景的空中联合通信感知平台
。
在无人机上实现通信和感知技术融合，可实现无人机在物理空间上的高精度协作感知业务
。
无人机的通信感知一体化是指通过空口及协议联合设计
、
时频空资源复用
、
硬件设备共享等手段，实现通信与感知功能统一设计，使无线网络在进行高质量通信交互的同时，实现高精度
、
精细化的感知功能，实现网络整体性能和业务能力的提升
。
为了进一步提升无人机的感知精度，可将无人机的控制与感知结合起来
。
因此，如何在同时满足通信
、
感知和控制约束的情况下，优化设计资源分配策略和无人机轨迹方案，实现系统整体性能优化成为亟待解决的问题
。
[0003]目前已有文献研究通感一体化问题，如有文献在满足通信速率的条件下，设计资源分配方案，以实现感知性能优化；有文献在同时考虑系统感知和通信的条件下，设计资源分配方案，以实现系统整体性能优化；然而，现有研究较少考虑无人机通信...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种通感一体化系统资源分配及无人机轨迹规划方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1
：建模通感一体化系统模型；
S2
：建模信道模型；
S3
：建模感知任务传输及处理能耗；
S4
：建模
UAV
飞行能耗；
S5
：建模目标感知性能；
S6
：建模
UAV
运动状态误差；
S7
：建模系统效用函数；
S8
：建模系统约束条件；
S9
：基于系统效用优化确定资源分配及
UAV
轨迹规划策略
。2.
根据权利要求1所述的一种通感一体化系统资源分配及无人机轨迹规划方法，其特征在于：所述步骤
S1
具体为：系统由
M
个无人机
、K
个基站
、N
个目标和一个控制中心组成；无人机配备通信和感知模块，从起始位置出发，飞往目标正上方感知目标信息，并将感知任务传输至基站，由基站处所部署的
MEC
服务器进行任务处理；基站将
UAV
的位置信息传输至控制中心；控制中心根据
UAV
的状态生成控制输入命令，并通过基站传输至
UAV
；令
U
m
表示第
m
架
UAV
，
1≤m≤M
，令
BS
k
表示第
k
个基站，
1≤k≤K
，记
BS
k
处部署的第
k
个
MEC
服务器为
C
k
，令
O
n
表示第
n
个目标，
1≤n≤N
；令表示
BS
k
的位置，
q
n
＝
(x
n
,y
n
,0)
表示
O
n
的位置，
q
c
＝
(x
c
,y
c
,0)
表示控制中心的位置；将系统时间划分为离散的等长时隙，令
τ
表示时隙长度，
T
表示时隙总数，
U
m
的飞行轨迹为其中为
U
m
在
t
时刻的位置，为
U
m
的终止位置，
H
为
UAV
的飞行高度，令表示
U
m
的初始位置；给定
U
m
的预定轨迹为其中表示
U
m
在
t
时刻的位置
。3.
根据权利要求2所述的一种通感一体化系统资源分配及无人机轨迹规划方法，其特征在于：所述步骤
S2
具体为：根据公式建模
t
时刻
U
m
与
BS
k
之间的链路信息，其中与分别表示
LoS
传输和
NLoS
传输的概率，和分别表示
U
m
与
BS
k
之间信道的
LoS
传输路损和
NLoS
传输路损；建模为其中
μ
和
ω
为常数，
φ
m,k,t
表示
t
时刻
BS
k
与
U
m
之间的仰角，
φ
m,k,t
建模为建模为表示
t
时刻
U
m
与
BS
k
之间的距离，建模为建模为和分别建模为及其中
λ
L
和
λ
N
表示路损因子，
d0表示自由空间参考距离，
f
c
表示载波频率，
c
表示光速，和表示
t
时刻链路阴影衰落损耗；根据公式
建模
t
时刻
U
m
感知
O
n
的状态时对应的链路信息，其中
G
t
和
G
r
分别表示发送和接收天线增益，
λ
m
表示
U
m
的雷达波长，
μ
m,n,t
表示
t
时刻
U
m
感知
O
n
的目标截面积；表示
t
时刻
U
m
与
O
n
的距离，建模为
4.
根据权利要求3所述的一种通感一体化系统资源分配及无人机轨迹规划方法，其特征在于：所述步骤
S3
具体为：根据公式建模感知任务传输及处理能耗，其中表示
t
时刻
UAV
将感知数据传输至
MEC
服务器所需能耗，表示
t
时刻
MEC
服务器处理感知数据所需能耗；建模为其中
α
m,n,t
表示
U
m
感知
O
n
的关联变量，若
t
时刻
U
m
感知
O
n
，则
α
m,n,t
＝1，否则
α
m,n,t
＝0，
β
m,k,t
表示
U
m
向
BS
k
传输感知数据的关联变量，若
t
时刻
U
m
向
BS
k
传输所感知的数据，则
β
m,k,t
＝1，否则
β
m,k,t
＝0，
p
m,k,t
表示
t
时刻
U
m
传输感知数据至
BS
k
时对应的发送功率，为第
t
个时隙
U
m
将所感知的数据传输至
BS
k
时对应的传输时延，建模为其中
R
m,k,t
表示
t
时刻
U
m
传输数据至
C
k
的传输速率，
R
m,k,t
建模为其中
σ2链路为链路噪声功率；
Q
m,t
表示
t
时刻
U
m
处所缓存的感知数据量，
Q
m,t
的更新建模为
Q
m,t+1
＝
max{Q
m,t
+A
m,t
‑
I
m,t
,0}
，其中表示
t
时刻
U
m
感知的数据量，表示
t
时刻
U
m
感知
O
n
的时长，建模为
S
n
表示
O
n
处需要感知的数据总量，为雷达信息估计率，建模为其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴蓉，蒲壬燕，李立凡，陈前斌，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：

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