【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信技术，尤其涉及一种基于非泊松点过程的空地网络的无人机基站部署方法。
技术介绍
1、随着通信技术的发展，空地网络作为支持高动态环境、高灵活性覆盖需求的重要解决方案，逐渐成为研究热点。无人机基站的灵活部署能力，使其在灾难救援、偏远区域通信覆盖以及热点区域容量增强等场景中具有重要应用价值。然而，实现无人机基站的高效部署仍面临以下问题：
2、1、基于泊松点过程的无人机基站部署：泊松点过程是随机几何理论中最常用的点过程模型，其假设基站和用户均随机分布于目标区域。其数学模型简单，可推导闭式表达式用于分析覆盖概率、信干噪比等网络性能指标。由于自身特性，无法体现节点间的排斥特性，难以适应实际场景中基站分布的特点。
3、2、基于硬核点过程的基站部署：硬核点过程通过在泊松点过程中加入最小距离约束，强制基站间保持一定的物理间距，以反映节点排斥特性。由于约束条件刚性，缺乏灵活性，难以描述不同场景下的排斥需求。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于非泊松点过程的空地网络的无人机基站部署方法，以解决上述
技术介绍
中提出现有点过程模型在建模灵活性方面存在局限性，难以有效适应多种场景需求的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于非泊松点过程的空地网络的无人机基站部署方法，包括以下具体步骤：
4、第一步，构建由无人机基站、用户终端、地面基站组成的空地异构网络；
5、第二步，地面基站收集无人
6、第三步，云端网络采集地面基站汇报的信息后，根据β-ginibre点过程进行寻找最优参数配置，得到无人机基站位置部署；
7、第四步，将最优参数配置和无人机基站位置部署参数发送地面基站，地面基站再将最优参数配置和无人机基站位置部署参数发送给无人机基站；
8、第五步，无人机基站根据参数进行部署，之后云端网络根据无人机基站的部署，确定接入无人机基站的用户终端，地面基站发出切换或接入指令，最后用户终端根据最大信号接入准则，选择接入的地面基站。
9、作为本技术方案的进一步改进方案：所述无人机基站为悬浮于空中的无人机基站，提供灵活、按需的覆盖，适合用于远离地面基站或紧急场景。
10、作为本技术方案的进一步改进方案：所述地面基站为固定的传统蜂窝网络基站，主要覆盖城市区域或基础设施完备的地方。
11、作为本技术方案的进一步改进方案：所述用户终端为随机分布在网络中的用户设备，包括移动设备和物联网终端；根据用户的网络接入点的不同进行区分，服务基站为无人机基站的用户为uue，服务地面基站的为gue。
12、作为本技术方案的进一步改进方案：无人机基站的分布遵循β-ginibre点过程，β-ginibre点过程用于描述无人机基站在空间中的分布，考虑排斥性，避免无人机基站过于密集；β-ginibre点过程中，用于调节节点之间的空间排斥特性。
13、6、根据权利要求1所述的一种基于非泊松点过程的空地网络的无人机基站部署方法，其特征在于，当时，基站分布趋于ginibre 点过程；当时，基站分布退化为完全独立的泊松点过程。
14、作为本技术方案的进一步改进方案：β-ginibre点过程的生成过程如下：首先生成一个标准的ginibre点过程，其节点遵循具有排斥性的空间分布，且节点之间的相关性由ginibre点过程的核函数决定；
15、然后，对于每个生成的节点，独立地以概率决定是否保留该节点，如果保留，则继续进行下一步；如果不保留，则删除该节点；
16、最后，对保留的每个节点，按照缩放因子进行位置调整，以保持整个点过程的强度不变。缩放操作确保了经过稀疏化后的点集仍具有与原始ginibre点过程相同的强度。
17、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
18、1.提高模型的灵活性和适应性：本专利技术β-gpp引入了一个可调参数β，用于控制节点分布的随机性和排斥强度之间的平衡，当β接近0时，β-gpp的分布趋近于泊松点过程，适用于完全随机分布场景；当β接近1时，β-gpp的分布接近于标准的ginibre点过程，适用于需要较强排斥的密集覆盖场景，通过调整β，可以灵活描述从完全随机到强排斥之间的多种分布特性，能够更好地适应多种不同的场景，包括城市、高密度区域、灾区等，避免单一模型的适用性限制。
19、2.精确的性能分析：解析化的性能评估：基于β-gpp的性能分析能够提供闭式表达式，量化覆盖概率、信干噪比、吞吐量等关键性能指标基站分布的随机性和排斥性。例如，在用户稀疏区域，基站之间可以较为随机分布，而在用户密集区域则会自动增加排斥强度，避免基站过度聚集导致的干扰。
20、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本专利技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本专利技术的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
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1.一种基于非泊松点过程的空地网络的无人机基站部署方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于非泊松点过程的空地网络的无人机基站部署方法，其特征在于，所述无人机基站为悬浮于空中的无人机基站，提供灵活、按需的覆盖，适合用于远离地面基站或紧急场景。
3.根据权利要求1所述的一种基于非泊松点过程的空地网络的无人机基站部署方法，其特征在于，所述地面基站为固定的传统蜂窝网络基站，主要覆盖城市区域或基础设施完备的地方。
4.根据权利要求1所述的一种基于非泊松点过程的空地网络的无人机基站部署方法，其特征在于，所述用户终端为随机分布在网络中的用户设备，包括移动设备和物联网终端；根据用户的网络接入点的不同进行区分，服务基站为无人机基站的用户为UUE，服务地面基站的为GUE。
5.根据权利要求1所述的一种基于非泊松点过程的空地网络的无人机基站部署方法，其特征在于，无人机基站的分布遵循β-Ginibre点过程，β-Ginibre点过程用于描述无人机基站在空间中的分布，考虑排斥性，避免无人机基站过于密集；β-Ginibre点过程中
6.根据权利要求1所述的一种基于非泊松点过程的空地网络的无人机基站部署方法，其特征在于，当时，基站分布趋于Ginibre 点过程；当时，基站分布退化为完全独立的泊松点过程。
7.根据权利要求1所述的一种基于非泊松点过程的空地网络的无人机基站部署方法，其特征在于，β-Ginibre点过程的生成过程如下：首先生成一个标准的Ginibre点过程，其节点遵循具有排斥性的空间分布，且节点之间的相关性由Ginibre点过程的核函数决定；
...【技术特征摘要】
1.一种基于非泊松点过程的空地网络的无人机基站部署方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于非泊松点过程的空地网络的无人机基站部署方法，其特征在于，所述无人机基站为悬浮于空中的无人机基站，提供灵活、按需的覆盖，适合用于远离地面基站或紧急场景。
3.根据权利要求1所述的一种基于非泊松点过程的空地网络的无人机基站部署方法，其特征在于，所述地面基站为固定的传统蜂窝网络基站，主要覆盖城市区域或基础设施完备的地方。
4.根据权利要求1所述的一种基于非泊松点过程的空地网络的无人机基站部署方法，其特征在于，所述用户终端为随机分布在网络中的用户设备，包括移动设备和物联网终端；根据用户的网络接入点的不同进行区分，服务基站为无人机基站的用户为uue，服务地面基站的为gue。
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