【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机通信，特别是涉及一种面向ofdma无人机通信系统的无人机通信资源分配及轨迹设计的联合优化方法及装置。
技术介绍
1、由于具有成本低、灵活性高、机动性快、部署灵活等突出优势，无人机(unmannedaerial vehicles，uav)在过去几十年中经历了蓬勃的发展，随着制造技术的进步和成本的不断降低，无人机已被广泛应用于各种场景，如侦察、监视、地形、货物运送、智能农业、目标搜索等。最近，无人机辅助的无线通信(也称为无人机通信)，由于其无处不在的3d覆盖、可靠的连接和低基础设施成本等优越潜力，吸引了工业界和学术界的广泛关注，随着5g网络的发展，无人机通信被认为是一种很有前途的技术，可以结合空中和地面通信网络，提供更可靠的链路和增强的通信服务。
2、尽管具有极大的应用潜力，但无人机通信也面临着一些严峻的挑战。首先，应用于无线通信网络的无人机通常分为空中中继和空中基站(base station，bs)，与准静止地面基站不同，作为空中基站/中继的无人机通常具有灵活的位置和高机动性，因此，一个关键的挑战是如何保证各种应用场景下的不同服务质量(quality ofservice，qos)需求。其次，由于无人机具有高度的灵活性和强大的视距(line-of-sight，los)通信，故必须特别考虑无人机无线通信建模，因此，设计合适的无人机轨迹对于提高和优化qos性能具有重要意义。最后，由于严格的成本和负载限制，无人机辅助通信网络中的时间/能量限制和频谱稀缺性非常具有挑战性，因此，为了提高无人机辅助通信的性能，在
3、由于其显著的优点，近年来对无人机无线通信中的通信资源分配和轨迹设计方案进行了广泛的研究。在无线通信中，无线接入和调度一直被认为是影响网络质量的关键因素，因此，无人机网络的频谱管理在现有的一些文献中得到了广泛的研究，随后，多篇文章提出了各种频谱管理和分配策略，如频谱预分配、共享、机会接入、事务处理等。另一方面，无人机使能系统的性能也受到其他网络资源的限制，包括功率控制、波束成形设计、干扰抑制技术、任务分配等。但目前，尚未发现有针对ofdma模式下无人机作为空中基站这一情况下的无人机飞行轨迹及资源联合优化问题的相关报道。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种无人机通信资源分配及轨迹设计的联合优化方法及装置，实现单个无人机作为空中基站在ofdma模式下为地面多用户提供通信服务这一通信场景下的无人机通信资源分配和轨迹设计的联合优化。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种无人机通信资源分配及轨迹设计的联合优化方法，所述联合优化方法包括：
4、构建单个无人机作为空中基站在ofdma模式下为地面多用户提供通信服务时的联合优化模型；所述联合优化模型以最大化最小可实现平均用户速率为优化目标，以子信道分配约束、子信道功率分配约束、信息速率约束、无人机飞行位置约束和无人机飞行距离约束为约束条件，实现对子信道分配、子信道功率分配、时间分配及无人机飞行轨迹设计的联合优化；
5、对所述联合优化模型进行分解，得到子信道分配优化子模型、子信道功率分配优化子模型、时间分配优化子模型和无人机飞行轨迹设计优化子模型；所述子信道分配优化子模型以最大化最小可实现平均用户速率为优化目标，以子信道分配约束和信息速率约束为约束条件；所述子信道功率分配优化子模型以最大化最小可实现平均用户速率为优化目标，以子信道功率分配约束和信息速率约束为约束条件；所述时间分配优化子模型以最大化最小可实现平均用户速率为优化目标，以信息速率约束为约束条件；所述无人机飞行轨迹设计优化子模型以最大化最小可实现平均用户速率为优化目标，以信息速率约束、无人机飞行位置约束和无人机飞行距离约束为约束条件；
6、将所述子信道分配优化子模型、所述子信道功率分配优化子模型、所述时间分配优化子模型和所述无人机飞行轨迹设计优化子模型分别转换为第一凸优化模型、第二凸优化模型、第三凸优化模型和第四凸优化模型，通过迭代优化的方式对所述第一凸优化模型、所述第二凸优化模型、所述第三凸优化模型和所述第四凸优化模型进行求解，得到最优的子信道分配方案、子信道功率分配方案、时间分配方案和无人机飞行轨迹设计方案。
7、第二方面，本专利技术提供了一种无人机通信资源分配及轨迹设计的联合优化装置，所述联合优化装置包括：
8、模型构建模块，用于构建单个无人机作为空中基站在ofdma模式下为地面多用户提供通信服务时的联合优化模型；所述联合优化模型以最大化最小可实现平均用户速率为优化目标，以子信道分配约束、子信道功率分配约束、信息速率约束、无人机飞行位置约束和无人机飞行距离约束为约束条件，实现对子信道分配、子信道功率分配、时间分配及无人机飞行轨迹设计的联合优化；
9、模型分解模块，用于对所述联合优化模型进行分解，得到子信道分配优化子模型、子信道功率分配优化子模型、时间分配优化子模型和无人机飞行轨迹设计优化子模型；所述子信道分配优化子模型以最大化最小可实现平均用户速率为优化目标，以子信道分配约束和信息速率约束为约束条件；所述子信道功率分配优化子模型以最大化最小可实现平均用户速率为优化目标，以子信道功率分配约束和信息速率约束为约束条件；所述时间分配优化子模型以最大化最小可实现平均用户速率为优化目标，以信息速率约束为约束条件；所述无人机飞行轨迹设计优化子模型以最大化最小可实现平均用户速率为优化目标，以信息速率约束、无人机飞行位置约束和无人机飞行距离约束为约束条件；
10、模型求解模块，用于将所述子信道分配优化子模型、所述子信道功率分配优化子模型、所述时间分配优化子模型和所述无人机飞行轨迹设计优化子模型分别转换为第一凸优化模型、第二凸优化模型、第三凸优化模型和第四凸优化模型，通过迭代优化的方式对所述第一凸优化模型、所述第二凸优化模型、所述第三凸优化模型和所述第四凸优化模型进行求解，得到最优的子信道分配方案、子信道功率分配方案、时间分配方案和无人机飞行轨迹设计方案。
11、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
12、本专利技术提供一种无人机通信资源分配及轨迹设计的联合优化方法及装置，先构建单个无人机作为空中基站在ofdma模式下为地面多用户提供通信服务时的联合优化模型，为应对联合优化模型的非凸性和变量之间的耦合性，对联合优化模型进行分解，并进一步将分解得到的子信道分配优化子模型、子信道功率分配优化子模型、时间分配优化子模型和无人机飞行轨迹设计优化子模型分别转换为第一凸优化模型、第二凸优化本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种无人机通信资源分配及轨迹设计的联合优化方法，其特征在于，所述联合优化方法包括：
2.根据权利要求1所述的联合优化方法，其特征在于，所述联合优化模型为：
3.根据权利要求1所述的联合优化方法，其特征在于，将所述子信道分配优化子模型、所述子信道功率分配优化子模型、所述时间分配优化子模型和所述无人机飞行轨迹设计优化子模型分别转换为第一凸优化模型、第二凸优化模型、第三凸优化模型和第四凸优化模型，具体包括：
4.根据权利要求1所述的联合优化方法，其特征在于，通过迭代优化的方式对所述第一凸优化模型、所述第二凸优化模型、所述第三凸优化模型和所述第四凸优化模型进行求解，得到最优的子信道分配方案、子信道功率分配方案、时间分配方案和无人机飞行轨迹设计方案，具体包括：
5.根据权利要求4所述的联合优化方法，其特征在于，将上次迭代对应的子信道分配方案、子信道功率分配方案、时间分配方案和无人机飞行轨迹设计方案作为输入，对所述第一凸优化模型、所述第二凸优化模型、所述第三凸优化模型和所述第四凸优化模型进行交替求解，得到当前迭代对应的子信道分配方案、子信道
6.根据权利要求5所述的联合优化方法，其特征在于，
7.根据权利要求5所述的联合优化方法，其特征在于，将当前迭代对应的子信道分配方案、子信道功率分配方案和时间分配方案作为输入，求解所述第四凸优化模型，得到当前迭代对应的无人机飞行轨迹设计方案，具体包括：
8.一种无人机通信资源分配及轨迹设计的联合优化装置，其特征在于，所述联合优化装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种无人机通信资源分配及轨迹设计的联合优化方法，其特征在于，所述联合优化方法包括：
2.根据权利要求1所述的联合优化方法，其特征在于，所述联合优化模型为：
3.根据权利要求1所述的联合优化方法，其特征在于，将所述子信道分配优化子模型、所述子信道功率分配优化子模型、所述时间分配优化子模型和所述无人机飞行轨迹设计优化子模型分别转换为第一凸优化模型、第二凸优化模型、第三凸优化模型和第四凸优化模型，具体包括：
4.根据权利要求1所述的联合优化方法，其特征在于，通过迭代优化的方式对所述第一凸优化模型、所述第二凸优化模型、所述第三凸优化模型和所述第四凸优化模型进行求解，得到最优的子信道分配方案、子信道功率分配方案、时间分配方案和无人机飞行轨迹设计方案，具体包括：
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：张先玉，陈勇，张余，钱鹏智，何攀峰，王伟，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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