【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机网络能效，尤其涉及一种智能反射面辅助的上行noma无人机网络能效优化的方法。
技术介绍
1、随着全世界范围内对低碳经济和环境保护的愈发重视，绿色可持续通信的观念已经得到广泛认同。在这种情况下，能量效率成为通信系统中广泛采用的评价指标。在无人机(uav)通信系统的研究与开发过程中，针对收发端之间存在的遮挡物问题，学者们已经提出并实施了一系列的技术方案，通过利ris来提升uav通信系统的性能。这些技术方案中，最为突出的就是联合优化无人机的飞行位置、波束赋形向量和ris的相移矩阵，以此来克服环境中的物理障碍，实现信号传输的最优化，从而显著提升了系统吞吐量和用户的数据速率。
2、在uav通信系统的传输过程中，由于信号可能会受到建筑物、地形等障碍物的遮挡，导致传统的通信方法效率低下。为了解决这一难题，ris作为一种创新技术被引入。通过在系统中引入ris，可以智能地控制电磁波的传播路径，使其绕过障碍物或通过其他方式到达目标位置。此外，ris的引入还允许系统设计者通过软件控制的方式来调整通信链路，实现了在复杂环境中的灵活适应。因为它通过大量无源单元巧妙地调整入射信号来重构无线传输环境，从而以较低的能耗提升系统性能。在uav位置和波束赋形向量的优化方面，目前的研究主要集中于如何通过算法找到最佳的uav飞行轨迹和波束方向。这一过程中，不仅需要考虑到信号传输的直观路径，还需要综合考虑环境中的多路径效应、信号干扰以及其他潜在的影响因素。此外，波束赋形向量的优化需要精确的计算和实时的调整能力，以适应uav在飞行过程中的动
3、目前，已有一些工作针对收发端之间存在遮挡物的场景利用ris提升uav通信系统性能联合优化uav的位置、波束赋形向量和相移矩阵，提升了用户的系统吞吐量、数据速率。无人机(uav)凭借高机动性可以灵活设计飞行轨迹以改善信道条件，借以提升通信质量。因此，近来研究者们很感兴趣利用ris辅助uav通信以进一步提升系统性能。
4、noma(non-orthogonal multiple access)允许多个用户共享同一个频谱、时隙等资源块，能够显著提升接入用户数量和系统吞吐量，联合优化发射功率和用户调度，能够使能效最大化。尽管noma技术在提升系统吞吐量和能效方面存在优势，目前在这一
仍然面临着一些技术问题和挑战。
5、例如，如何设计高效而稳定的方法来实现uav位置、波束赋形向量和相移矩阵的实时优化，仍然是一个开放的研究问题。此外，ris的硬件设计和实现、以及与uav系统的集成也存在一定的技术壁垒。这些技术挑战需要通过进一步的研究和创新来解决，以实现在实际应用中的高效通信和广泛部署。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种智能反射面辅助的上行noma无人机网络能效优化的方法，以克服上述技术问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术的技术方案是：
3、一种智能反射面辅助的上行noma无人机网络能效优化的方法，包括以下步骤：
4、s1：基于uav部署位置q、uav接收向量fb、ris相移矩阵φ以及用户发射功率pk，构建考虑ris辅助的上行链路noma-uav网络模型；
5、s2：根据所述考虑ris辅助的上行链路noma-uav网络模型，创建基于考虑ris辅助的上行链路noma-uav网络的能效优化模型；
6、s3：对所述能效优化模型进行分解，并分别对分解后的优化子模型进行交替迭代求解；
7、所述优化子模型包括uav部署位置q优化子模型、uav接收向量fb优化子模型、ris相移矩阵φ优化子模型以及用户发射功率pk优化子模型；
8、s4：根据所述分解后的优化子模型进行交替迭代求解，以获取使所述能效优化模型达到最优解的方案。
9、进一步的，s1中所述构建考虑ris辅助的上行链路noma-uav网络模型，具体为
10、s11：设置k个配备单天线的上行链路noma用户、1个配备有m根天线的uav以及用于辅助用户进行通信的具有n个无源元件的ris；
11、s12：假设所述上行链路noma用户随机分布于地面上，ris安装固定于建筑物上，并建立三维笛卡尔坐标系；且假设uav以固定高度h飞行；
12、将所述上行链路noma用户的水平坐标表示为qk＝[xk,yk],ris的水平坐标表示为qr＝[xr,yr]以及uav部署位置的水平坐标表示为q＝[xu,yu]；
13、s13：所述uav和ris、上行链路noma用户和ris之间设有los信道与nlos信道，则所述uav和ris、上行链路noma用户和ris之间的通信信道为
14、
15、
16、式中：ρ表示参考距离d0＝1m处的路径损耗功率增益；dr,k表示ris与上行链路noma用户k之间的距离；dur表示uav与ris之间的距离；kr表示rician factor；α表示路径损耗指数；gk表示用户和ris之间的通信信道；表示通信信道gk的衰落部分；表示通信信道gk的视距链路部分；表示通信信道gk的非视距链路部分；g表示ris与uav之间的通信信道；表示通信信道g的衰落部分；表示通信信道g的视距链路部分；表示通信信道g的非视距链路部分。
17、进一步的，所述s2包括以下步骤
18、s21:通过无人机获取每个上行链路noma用户的通讯信号，并将各通讯信号进行信号叠加，所述信号叠加的计算公式为
19、
20、式中：xk表示来自于用户k的信号，且满足期望功率pk表示定义的用户k的发射功率；pkmax表示定义的用户k的最大发射功率，且pk≤pkmax；表示共轭转置后的uav接收向量；φ表示定义的ris的相移矩阵，n表示加性高斯白噪声，且σ2表示高斯白噪声的方差；
21、s22：对所述信号叠加后的通讯信号，根据通信信道增益功率的优劣顺序进行顺序解码，以获取各上行链路noma用户的信干噪比；
22、所述通信信道增益功率的优劣顺序表达式为
23、||gg1||＞…＞||ggk||＞…＞||ggk||. (4)
24、所述各上行链路noma用户信号的信干噪比γk的表达式为
25、
26、s23：确定创建所述考虑ris辅助的上行链路noma-uav网络模型对应的模型约束条件；
27、所述模型约束条件包括uav接收向量的约束条件、对各上行链路noma用户发射功率的约束条件、对ris相移矩阵中每个元件的相移约束条件以及对uav部署位置可行域的约束条件；
28、s23：根据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能反射面辅助的上行NOMA无人机网络能效优化的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助的上行NOMA无人机网络能效优化的方法，其特征在于，S1中所述构建考虑RIS辅助的上行链路NOMA-UAV网络模型，具体为
3.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助的上行NOMA无人机网络能效优化的方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤
4.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助的上行NOMA无人机网络能效优化的方法，其特征在于，所述S3具体为：
5.根据权利要求4所述的一种智能反射面辅助的上行NOMA无人机网络能效优化的方法，其特征在于，所述UAV部署位置优化子模型具体为
【技术特征摘要】
1.一种智能反射面辅助的上行noma无人机网络能效优化的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助的上行noma无人机网络能效优化的方法，其特征在于，s1中所述构建考虑ris辅助的上行链路noma-uav网络模型，具体为
3.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助的上行n...
【专利技术属性】
技术研发人员：那振宇，温子浩，任涵涵，张跃，刘鑫，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：
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