【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法及装置，属于无线通信网络。
技术介绍
1、随着无人化概念的快速普及和通信、控制等关键技术的蓬勃发展，无人机作为一种新兴的战斗武器广泛应用在战场。它具有抗毁性强、拓展性高、覆盖范围广等特点，可以高效完成战场情报搜集、作战区域观察、目标打击等作战任务。
2、在飞行自组网中，随着无人机应用范围的扩大和所承担任务的多样化，机间通信对于大带宽、远距离、抗干扰能力、并行传输的需求日益增长，具有丰富频谱资源的毫米波阵列天线成为机间安全高效通信的关键技术之一。同时，由于无人机节体积受限，在区域空间内共享通信带宽，如何高效分配网络资源是保证网络数据传输的关键环节。
3、针对无人机自组网的资源分配研究已取得一些成果，中国专利202210140692.4提出一种无人机集群自组织通信网络时隙资源动态分配方法，增加了无人集群通信网络的吞吐量，降低了网络传输时延。中国专利202210789284.1实现基于功率和时间的联合资源分配，以达到传输时延和功耗最小化。尽管已有相当一部分无人机自组网分布式部署联合资源分配的研究成果，但极少有针对毫米波阵列通信辅助抗干扰的无人机集群进行机间通信，缺少链路优先级服务质量保证基础上的时间和功率联合优化的方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法，使用空域滤波技术对相同时隙内不同链路间干扰进行抑制，对飞行自组网时隙和发射功率联合优化
2、为达到上述目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：
3、第一方面，本专利技术提供一种基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法，包括以下步骤：
4、步骤1：根据业务流确定数据链路数量和时隙数量，在描述传输速率时，引入干扰抑制因子；
5、步骤2：建立最大网络容量的目标函数，引入对应约束条件，基于拉格朗日因子和初始值，用拉格朗日对偶方法求解函数最佳时隙分配方案，得到函数最优解；
6、步骤3：根据所述函数最优解，得到最大网络容量。
7、进一步的，步骤1：根据业务流确定数据链路数量和时隙数量，在描述传输速率时，引入干扰抑制因子，包括：
8、步骤1.1：依据网络规模和业务流确定数据链路的数量和时隙数量，计算阵列天线增益，结合信道大尺度自由空间衰落和小尺度莱斯衰落描述信道增益；
9、步骤1.2：使用数字波束形成技术，对相同时隙不同链路接收端干扰方向形成零陷，并描述传输链路的速率。
10、进一步的，步骤1.1：依据网络规模和业务流确定数据链路的数量和时隙数量，计算阵列天线增益，结合信道大尺度自由空间衰落和小尺度莱斯衰落描述信道增益，包括：
11、获取网络规模和业务流确定数据链路的数量m和时隙数量l；
12、根据阵列天线增益，结合信道大尺度自由空间衰落和小尺度莱斯衰落描述信道增益：
13、其中，gs、gr分别为天线发射增益和接收增益，di,j[l]为链路i发送节点和链路
14、j的接收节点的距离，λ是载波的波长，r是视距传输信道的直射分量，表示散射分量，ki,j[l]表示链路i发送节点和链路j接收节点在时隙l信道上的莱斯因子。
15、进一步的，步骤1.2：使用数字波束形成技术，对相同时隙不同链路接收端干扰方向形成零陷，并描述传输链路的速率，包括：
16、当干扰信号与传输信号的夹角大于15°时，使用数字波束形成技术可以将信号分离，干扰增益近似为0，
17、当夹角小于15°时，用θj,i[l]用表示链路j的发送节点至链路i的接收节点方向与链路i的在时隙l处的夹角，干扰增益随夹角的减小而增大，表示为
18、根据香农定理公式，链路i在时隙l上的传输速率r可以表示为：
19、
20、其中，w是信道带宽，no是高斯白噪声的功率谱密度，pi,l是链路i的发送节点在时隙l的发射功率。
21、进一步的，步骤2：建立最大网络容量的目标函数，引入对应约束条件，基于拉格朗日因子和初始值，用拉格朗日对偶方法求解函数最优解，包括：
22、步骤2.1：使用时隙分配矩阵和链路传输速率乘积表示该时隙下链路的网络传输速率，使用节点的发射功率和时隙分配矩阵表示网络容量，以最大化网络容量为目标函数；
23、步骤2.2：依据节点发射功率的范围、网络时隙分配原则和不同优先级链路传输速率要求确定约束条件；所述约束条件包括功率、时隙和链路优先级约束。
24、步骤2.3：松弛关联时隙变量，构造原问题的对偶问题，初始化拉格朗日函数，引入拉格朗日乘子，基于拉格朗日因子和初始值，使用拉格朗日对偶方法依次优化功率、时隙分配和对偶变量，将每一步得到的最优结果代入到下一变量优化求解的计算过程，循环迭代上述过程直至满足判断条件，此时得到的节点发射功率和时隙分配矩阵即为最优解。
25、进一步的，步骤2.1：使用时隙分配矩阵和链路传输速率乘积表示该时隙下链路的网络传输速率，使用节点的发射功率和时隙分配矩阵表示网络容量，以最大化网络容量为目标函数，包括：
26、对所有链路和时隙的时隙调度方案传输速率求和表示整个网络容量，将其表示为目标函数：
27、
28、进一步的，步骤2.2：依据节点发射功率的范围、网络时隙分配原则和不同优先级链路传输速率要求确定约束条件，包括：
29、根据发射功率限制范围、时隙分配的基本原则和不同优先级链路传输速率要求确定约束条件：
30、
31、
32、
33、
34、其中，ai,l表示时隙调度方案，如果链路i调用时隙l，ai,l＝1，否则ai,l＝0。c2表示发射功率的约束条件，pmax是发送节点的最大功率；c3假设在一次时隙调度过程中，任一条链路至多分配一个时隙；c4保证高优先级的链路传输速率需求，qmin是最低传输速率要求，qi证根据链路优先级取值。
35、进一步的，步骤2.3：松弛关联时隙变量，构造原问题的对偶问题，初始化拉格朗日函数，引入拉格朗日乘子，基于拉格朗日因子和初始值，使用拉格朗日对偶方法依次优化功率、时隙分配和对偶变量，将每一步得到的最优结果代入到下一变量优化求解的计算过程，循环迭代上述过程直至满足判断条件，此时得到的节点发射功率和时隙分配矩阵即为最优解，包括：
36、引入拉格朗日乘子，将约束条件c3、c4转化到目标函数，同时将时隙变量进行松弛，即进一步得到拉格朗日函数：
37、
38、其中，μ和λ是引入的拉格朗日乘子。
39、对偶函数可以进一步描述为：
40、
41、因此，原问题的对偶问题可以描本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法，其特征在于，根据业务流确定数据链路数量和时隙数量，在描述传输速率时，引入干扰抑制因子，包括：
3.根据权利要求2所述的基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法，其特征在于，依据网络规模和业务流确定数据链路的数量和时隙数量，计算阵列天线增益，结合信道大尺度自由空间衰落和小尺度莱斯衰落描述信道增益，包括：
4.根据权利要求3所述的基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法，其特征在于，使用数字波束形成技术，对相同时隙不同链路接收端干扰方向形成零陷，并描述传输链路的速率，包括：
5.根据权利要求1所述的基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法，其特征在于，建立最大网络容量的目标函数，引入对应约束条件，基于拉格朗日因子和初始值，用拉格朗日对偶方法求解函数最优解，包括：
6.根据权利要求5所述的基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法，其特征在于，使用时隙分配矩阵和链路传输速率乘积表示该时隙下链路的网络传输速率，使
7.根据权利要求6所述的基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法，其特征在于，松弛关联时隙变量，构造原问题的对偶问题，初始化拉格朗日函数，引入拉格朗日乘子，基于拉格朗日因子和初始值，使用拉格朗日对偶方法依次优化功率、时隙分配和对偶变量，将每一步得到的最优结果代入到下一变量优化求解的计算过程，循环迭代上述过程直至满足判断条件，此时得到的节点发射功率和时隙分配矩阵即为最优解，包括：
8.根据权利要求7所述的基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法，其特征在于，根据所述函数最优解，得到最大网络容量，包括：
9.一种基于干扰抑制的飞行自组网资源分配装置，其特征在于，应用于无人机自组网，所述资源分配装置，包括：
10.一种基于干扰抑制的飞行自组网资源分配装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法，其特征在于，根据业务流确定数据链路数量和时隙数量，在描述传输速率时，引入干扰抑制因子，包括：
3.根据权利要求2所述的基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法，其特征在于，依据网络规模和业务流确定数据链路的数量和时隙数量，计算阵列天线增益，结合信道大尺度自由空间衰落和小尺度莱斯衰落描述信道增益，包括：
4.根据权利要求3所述的基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法，其特征在于，使用数字波束形成技术，对相同时隙不同链路接收端干扰方向形成零陷，并描述传输链路的速率，包括：
5.根据权利要求1所述的基于干扰抑制的飞行自组网资源分配方法，其特征在于，建立最大网络容量的目标函数，引入对应约束条件，基于拉格朗日因子和初始值，用拉格朗日对偶方法求解函数最优解，包括：
6.根据权利要求5所述的基于干扰抑制的飞行自...
【专利技术属性】
技术研发人员：马文峰，郝向宇，王聪，田辉，朱熠，于琼，史涵意，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军工程大学，
类型：发明
国别省市：
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