一种去蜂窝mMIMO系统中无人机能量收发和轨迹设计的优化方法技术方案

本发明专利技术公开了一种去蜂窝mMIMO系统中无人机能量收发和轨迹设计的优化方法，包括建立CF‑mMIMO系统模型，定义优化目标函数，以最大化系统的吞吐量，在保证所述UVA续航的同时确保不同所述移动用户之间的通信公平性，选择基于通信辅助的DQN算法模型解决优化问题，获得最佳UAV能量收发和轨迹分配的方案；该去蜂窝mMIMO系统中无人机能量收发和轨迹设计的优化方法，在满足UAV能量限制和充放电时隙约束下最大化系统的吞吐量，提高UAV的续航能力，同时保证移动用户的通信公平性，这种智能决策机制使得系统能够自适应地应对各种复杂场景，提高了系统的鲁棒性和灵活性，从而最大化其续航时间并提升系统的整体通信性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无线通信，尤其是一种使用深度强化学习获得去蜂窝mmimo系统中无人机能量收发和轨迹设计的优化方法。

技术介绍

1、近年来，随着便携设备、设备间通信以及物联网应用的迅速发展，对无线通信服务和无线数据流量的需求不断增加。去蜂窝大规模多输入多输出(cf-mmimo)系统因其出色的频谱利用与空间复用能力，在支持无线网络实现更高数据速率与更广泛连接方面展现出巨大潜力。同时，无人机作为移动接入点(ap)因其高机动性和灵活性，在通信和任务执行中扮演着越来越重要的角色。然而，uav在执行复杂任务时，由于能量受限，其续航能力成为制约其广泛应用的关键因素。尽管存在电池更换或智能电池容量管理等临时策略，但这些方法成本高且可能不实用。为此，研究者开始探索通过无线电力传输(wpt)技术为uav提供能量补给，以延长其续航时间和执行任务的能力。

2、在uav飞行过程中，其轨迹优化对于提高通信质量和能量效率至关重要。传统方法通常难以处理复杂的非线性优化问题，如uav的飞行轨迹、充放电时隙和波束成形配置的联合优化。因此，引入深度强化学习(drl)技术，特别是深度q本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种去蜂窝mMIMO系统中无人机能量收发和轨迹设计的优化方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种去蜂窝mMIMO系统中无人机能量收发和轨迹设计的优化方法，其特征在于：在所述S1中，所述L个AP包括空中AP和地面AP，在所述CF-mMIMO系统模型中，所述UAV配备收发器和能量接收器，所述UAV作为所述空中AP为所述移动用于提供通信服务，接收所述地面AP广播的射频能量，将所述射频能量存储于充电电池中。

3.根据权利要求1所述的一种去蜂窝mMIMO系统中无人机能量收发和轨迹设计的优化方法，其特征在于：在所述S2中，基于所述UAV续航能力的约束...

【技术特征摘要】

1.一种去蜂窝mmimo系统中无人机能量收发和轨迹设计的优化方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种去蜂窝mmimo系统中无人机能量收发和轨迹设计的优化方法，其特征在于：在所述s1中，所述l个ap包括空中ap和地面ap，在所述cf-mmimo系统模型中，所述uav配备收发器和能量接收器，所述uav作为所述空中ap为所述移动用于提供通信服务，接收所述地面ap广播的射频能量，将所述射频能量存储于充电电池中。

3.根据权利要求1所述的一种去蜂窝mmimo系统中无人机能量收发和轨迹设计的优化方法，其特征在于：在所述s2中，基于所述uav续航能力的约束，对每个时隙中的所述uav的能量收集时间比例因子、所述uav与各所述移动用户通信时间占比、所述uav的轨迹和所述uav用于数据传输的协同波束成形矢量进行联合优化。

4.根据权利要求3所述的一种去蜂窝mmimo系统中无人机能量收发和轨迹设计的优化方法，其特征在于：在所述s2中，用于衡量所述uav为不同所述移动用户提供通信服务时的公平性的公平性指数为且考虑在所述uav的整个飞行时间t内所有所述移动用户的通信总速率为以确保系统的整体通信效率，本发明的优化目标函数旨在同时提升系统的吞吐量和移动用户间的通信公平性，在保证uav服务电量的约束下实现系统性能的整体优化；

5.根据权利要求4所述的一种去蜂窝m...

【专利技术属性】
技术研发人员：张钰瑄，孙文雪，王琴，赵海涛，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：