【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无人机通信，涉及一种基于bios辅助的无人机通信系统和速率最大化方法。
技术介绍
1、智慧城市的发展和大规模低功耗物联网技术的应用，将导致无线终端节点数量的激增，然而复杂的通信环境将极大的限制其发展。无人机(uav，unmanned aerial vehicle)由于其高机动性和灵活性，在复杂的通信网络中得到了广泛的应用。随着第五代(5g)无线网络的商业化，第六代(6g)无线通信技术今年来越来越受到业界和学术界的关注。可重构智能表面(ris)在下一代通信系统中得到了广泛的关注，它是克服非视距(nlos)传输和覆盖盲点的有效解决方案，可以显著提高通信系统的频谱效率、能源效率、安全性和可靠性。一般来说，ris是由电磁材料制成的人工表面，由大量的方形金属块组成，每个金属块都可以通过数字控制，在入射信号上产生不同的反射振幅和相位。通过优化ris的相移，来自不同传输路径的信号可以在期望的接收机上对齐，以提高可达率。在文献中，最著名的ris模型是智能反射面(irs)，其中超表面仅反射入射无线信号。因此，如果基站(bs)和用户设备(ue)位于超表面的相对两侧，irs将不再工作。为了解决这一问题，最近提出了一种很有前途的技术——智能全表面(ios)，它可以同时服务于位于超表面两侧的用户。具体来说，撞击在ios两侧的信号可以同时反射和折射到超表面两侧的ue。这种信号反射和折射的双重功能使得ios可以将无线覆盖扩展到整个空间，从而可以在一些新颖的场景中使用ios，例如在室内灵活部署ris来扩大服务覆盖，或者更换建筑物或车辆的窗户。p>
2、尽管ios有上述优点，但现有的ios模型的一个主要缺点是反射和折射信号的散射元件相移不能独立控制。这就导致了ios两侧终端的传播环境的制定不可避免的耦合，这将显著影响ios辅助无人机通信系统的服务质量。
技术实现思路
1、专利技术目的：针对目前研究技术的不足，本专利技术提出了一种双层ios即bios(bilayer-ios)结构来实现反射和折射信号的单独控制，通过联合优化无人机轨迹以及bios的两个相移使用户的和速率提高。
2、本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于bios辅助的无人机通信系统和速率最大化方法，包括以下步骤：
4、s1：建立基于bios辅助的无人机通信系统模型，由一个无人机、一个bios和k个地面用户组成，bios包括ios1和ios2，两者均配置有m个无源单元，ios1同时反射并折射信号，ios2为全穿透模式。
5、无人机以固定高度h飞行，飞行时间被分解为n个相等的时隙，无人机的水平位置用二维平面上的n+1个点表示，即无人机的机动性约束为和其中和表示无人机的初始位置和最终位置，d表示无人机在一个时间段内可以移动的最大距离。
6、在bios的反射空间和传输空间中分别有r个和t个用户，r+t＝k，其中第k个用户的位置表示为当入射信号当入射信号撞击ios1时，反射信号直接传输到无人机同一侧的用户uers，折射信号传输到ios2，然后被ios2折射到无人机另一侧的用户uets，将k＝1,...,r分配给uers，k＝r+1,...,r+t分配给uets，从ios1的第m1元素到ios2的第m2元素的信道增益表示为：
7、
8、其中，a为散射元素的大小，z为ios1和ios2表面之间的距离，为ios1的第m1个元素与ios2的第m2个元素之间的距离。
9、无人机在第n个时隙到第k个地面用户的信道向量为：
10、
11、其中ξ为参考距离1米处的路径损耗，表示第n个时隙无人机与地面上第k个用户之间的距离，o1表示路径损耗指数，为均值为零，单位方差为零时的复高斯随机变量。
12、将无人机到bios以及bios到地面用户的传输链路假设为los信道，在第n个时隙，无人机到bios链路的信道向量表示为：
13、
14、其中表示第n个时隙无人机与bios之间的距离，o2表示相应的路径损耗指数，为信号的到达角的余弦值；
15、bios到第k个地面用户的信道向量表为:
16、
17、其中表示bios到第k个地面用户之间的距离，o3表示路径损失指数，为信号到第k个地面用户的出发角的余弦值。
18、第n个时隙，无人机到地面用户k的信道组合向量表示为：
19、
20、其中，当k＝1,...,r时，μ(k)＝r；当k＝r+1,...,r+t时，μ(k)＝t；pkn表示无人机在第n个时隙分配给用户k的传输功率，表示在第k个用户处的有效噪声方差，则在时隙n时，用户k的传输速率为：
21、
22、s2：通过联合优化无人机轨迹q、ios1相移φ、ios2相移θ，使得无人机通信系统所有用户的和速率最大化；
23、用户和速率最大化表示为：
24、
25、
26、
27、
28、
29、其中，c1表示无人机的初末位置的约束；c2表示无人机轨迹的约束；c3表示bios中ios1和ios2的相移的约束；c4表示解码顺序的约束，即从用户1到k。
30、s3:使用交替优化的算法来求解s2，将s2转化为优化无人机轨迹q、ios1相移φ、ios2相移θ三个子问题进行求解，通过交替迭代得到次优解；具体过程为：
31、s31：固定无人机轨迹q、ios2相移θ，通过交替更新获得ios1相移φ的局部最优解；
32、s32:固定无人机轨迹q、ios1相移φ，通过交替更新获得ios2相移θ的局部最优解；
33、s33：固定bios的两个相移，ios1相移φ和ios2相移θ，对无人机的路径进行规划，得到无人机的最佳轨迹；
34、s34:通过交替迭代s31、s32、s33三个子问题，使系统用户和速率最大。
35、具体过程如下：
36、将s2中原有的频谱效率最大化问题转化为加权最小均方误差问题：
37、
38、
39、其中，为均方误差mse值，ωk表示第k个用户接受端的系数，ψk表示建立两个问题等价性的辅助加权系数；定义ωk和ψk的解表示为：
40、
41、定义ψ＝diag(ψ1,...,ψk),w＝diag(ω1,...,ωk)和e＝diag(e1,...,ek)，g简化为g＝tr(ψe)-log|ψ|，上述优化问题省略常数项改写为：
42、
43、
44、其中j＝tr(ψ(whrerehw-whre-rehw))。
45、将目标函数j转换为与irs系统优化相似的形式：
46、j＝tr(ψwhhφkkhφhhhw-ψwhhφk-ψkhφhhh)
47、＝φhyφ-ihφ-φhi
48、其中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于BIOS辅助的无人机通信系统和速率最大化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于BIOS辅助的无人机通信系统和速率最大化方法，其特征在于，所述步骤S1中无人机以固定高度h飞行，飞行时间被分解为N个相等的时隙，无人机的水平位置用二维平面上的N+1个点表示，即无人机的机动性约束为和||qn+1-qn||2≤D2，其中和表示无人机的初始位置和最终位置，D表示无人机在一个时间段内可以移动的最大距离；
3.根据权利要求1所述的一种基于BIOS辅助的无人机通信系统和速率最大化方法，其特征在于，所述步骤S2中用户和速率最大化表示为：
4.根据权利要求1所述的一种基于BIOS辅助的无人机通信系统和速率最大化方法，其特征在于，所述步骤S3具体过程如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于bios辅助的无人机通信系统和速率最大化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于bios辅助的无人机通信系统和速率最大化方法，其特征在于，所述步骤s1中无人机以固定高度h飞行，飞行时间被分解为n个相等的时隙，无人机的水平位置用二维平面上的n+1个点表示，即无人机的机动性约束为和||qn+1-qn||2≤...
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