【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机，尤其是涉及一种无人机无线供电的资源分配方法、装置以及设备。
技术介绍
1、随着物联网和无线通信技术的发展，无人机辅助的无线通信网络在许多领域得到广泛应用，这些网络利用无人机作为中继节点，为地面设备提供无线通信服务。然而，在实际应用中，无人机面临能量受限的问题，需要频繁充电或更换电池，限制了其使用时间和便利性。同时，在某些应用场景中，需要保护通信内容不被窃听或干扰，以确保数据的安全性和隐私性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种无人机无线供电的资源分配方法、装置以及设备，以降低了现有技术中存在的通信内容被泄露的风险的技术问题。
2、第一方面，本专利技术提供的一种无人机无线供电的资源分配方法，包括：
3、采集任务场景中d2d发射器和d2d网络位置的参数信息；
4、基于所述参数信息，分别构建发射器能量收集模型和通信网络的信息传输与泄露模型；
5、基于所述发射器能量收集模型和所述通信网络的信息传输与泄露模型，得到发射器能量收集时间占比和传输功率的最优化模型；
6、对所述发射器能量收集时间占比和传输功率的最优化模型进行求解，得到d2d发射器的传输功率最优方案。
7、在可选的实施例中，所述参数信息包括：d2d发射器能量收集时间占比和传输功率，以及d2d网络位置信息和小尺度衰落通道功率增益数据。
8、在可选的实施例中，基于所述参数信息，分别构建发射器能量收集模型和通信网络的信息传
9、基于d2d发射器能量收集时间占比和传输功率，构建发射器能量收集模型，其模型为：
10、
11、式中，表示第i个d2d发射器的信息传输能耗，τ表示所有d2d发射器的能量收集时间占比，pi表示第i个d2d发射器的信息传输功率；
12、
13、式中，表示第i个d2d发射器从无人机处收集的能量，η表示所有d2d发射器的能量收集效率，pu无人机的能量传输功率，gi表示第i个d2d发射器的能量收集链路通道增益。
14、在可选的实施例中，基于所述参数信息，分别构建发射器能量收集模型和通信网络的信息传输与泄露模型，包括：
15、基于d2d网络位置信息和小尺度衰落通道功率增益数据，构建通信网络的信息传输与泄露模型，其模型为：
16、fi(τ,p|xe,ye)＝(1-τ)wlog2(1+γi)
17、式中，fi表示第i个d2d传输对的信息率，p表示所有d2d发射器的信息传输功率构成的向量，即表示窃听器的位置，w表示带宽，γi表示第i个d2d传输对的信干噪比；
18、gi(τ,p|xe,ye)＝(1-τ)wlog2(1+γie)
19、式中，gi表示第i个d2d发射器与窃听器之间的信息率，γie表示第i个d2d发射器与窃听器之间的信干噪比。
20、在可选的实施例中，基于所述发射器能量收集模型和所述通信网络的信息传输与泄露模型，得到发射器能量收集时间占比和传输功率的最优化模型，包括：
21、以期望保密能效最大化为目标，以d2d发射器能量收集时间占比和传输功率为决策变量建立最优化模型，其模型为：
22、
23、式中，φ表示期望保密能效,v(τ,p)表示总能耗，li(τ,p|xe,ye)表示第i个d2d传输对的保密信息，e表示求期望操作。
24、在可选的实施例中，以期望保密能效最大化为目标，以d2d发射器能量收集时间占比和传输功率为决策变量建立最优化模型，包括：
25、利用如下约束规则，以期望保密能效最大化为目标，构建发射器能量收集时间占比和传输功率的最优化模型：
26、d2d发射器能量收集时间占比决策变量的取值约束：
27、0≤τ≤1
28、信息传输的qos约束：
29、fi(τ,p|xe,ye)≥rmin
30、式中，rmin表示信息率的最低阈值；
31、第i个d2d发射器的能量充足约束：
32、
33、在可选的实施例中，对所述发射器能量收集时间占比和传输功率的最优化模型进行求解，得到d2d发射器的传输功率最优方案，包括：
34、利用遗传算法对所述发射器能量收集时间占比和传输功率的最优化模型进行迭代寻优计算，得到d2d发射器的传输功率最优方案。
35、第二方面，本申请实施例提供了一种无人机无线供电的资源分配装置，其特征在于，包括：
36、采集模块，用于采集任务场景中d2d发射器和d2d网络位置的参数信息；
37、构建模块，基于所述参数信息，分别构建发射器能量收集模型和通信网络的信息传输与泄露模型；以及基于所述发射器能量收集模型和所述通信网络的信息传输与泄露模型，以期望保密能效最大化为目标，构建发射器能量收集时间占比和传输功率的最优化模型；
38、求解模块，用于对所述发射器能量收集时间占比和传输功率的最优化模型进行求解，得到d2d发射器的传输功率最优方案。
39、第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法的步骤。
40、第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，所述机器可运行指令在被处理器调用和运行时，所述机器可运行指令促使所述处理器运行上述第一方面所述的方法。
41、本专利技术提供了一种无人机无线供电的资源分配方法、装置以及设备，能够通过采集任务场景中d2d发射器和d2d网络位置的参数信息，基于所述参数信息，分别构建发射器能量收集模型和通信网络的信息传输与泄露模型，基于所述发射器能量收集模型和所述通信网络的信息传输与泄露模型，得到发射器能量收集时间占比和传输功率的最优化模型，对所述发射器能量收集时间占比和传输功率的最优化模型进行求解，得到d2d发射器的传输功率最优方案，可以降低针对使用无人机对d2d通信网络进行无线供电时，存在信息泄露的风险。
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1.一种无人机无线供电的资源分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的无人机无线供电的资源分配方法，其特征在于，所述参数信息包括：D2D发射器能量收集时间占比和传输功率，以及D2D网络位置信息和小尺度衰落通道功率增益数据。
3.根据权利要求2所述的无人机无线供电的资源分配方法，其特征在于，基于所述参数信息，分别构建发射器能量收集模型和通信网络的信息传输与泄露模型，包括：
4.根据权利要求2所述的无人机无线供电的资源分配方法，其特征在于，基于所述参数信息，分别构建发射器能量收集模型和通信网络的信息传输与泄露模型，包括：
5.根据权利要求1所述的无人机无线供电的资源分配方法，其特征在于，基于所述发射器能量收集模型和所述通信网络的信息传输与泄露模型，得到发射器能量收集时间占比和传输功率的最优化模型，包括：
6.根据权利要求5所述的无人机无线供电的资源分配方法，其特征在于，以期望保密能效最大化为目标，以D2D发射器能量收集时间占比和传输功率为决策变量建立最优化模型，包括：
7.根据权利要求1所述的无人机无
8.一种无人机无线供电的资源分配装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，所述机器可运行指令在被处理器调用和运行时，所述机器可运行指令促使所述处理器运行上述权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种无人机无线供电的资源分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的无人机无线供电的资源分配方法，其特征在于，所述参数信息包括：d2d发射器能量收集时间占比和传输功率，以及d2d网络位置信息和小尺度衰落通道功率增益数据。
3.根据权利要求2所述的无人机无线供电的资源分配方法，其特征在于，基于所述参数信息，分别构建发射器能量收集模型和通信网络的信息传输与泄露模型，包括：
4.根据权利要求2所述的无人机无线供电的资源分配方法，其特征在于，基于所述参数信息，分别构建发射器能量收集模型和通信网络的信息传输与泄露模型，包括：
5.根据权利要求1所述的无人机无线供电的资源分配方法，其特征在于，基于所述发射器能量收集模型和所述通信网络的信息传输与泄露模型，得到发射器能量收集时间占比和传输功率的最优化模型，包括：
6.根据权利要求5所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗望春，张兴华，莫兵兵，张福，石志彬，刘洪驿，王鸿涛，吴烨，余德泉，李翔，兰青，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院，
类型：发明
国别省市：
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