[發明專利]依托無人空中平臺的無線網絡快速部署方法及裝置

有效

• 申請號: 202010497890.7
• 申請日: 2020-06-04
• 公開（公告）號: CN111787546B
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 彭木根;張賢;劉晨熙;龍新南
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: H04W16/18
• 分類號: H04W16/18
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 石茵汀

1.一種依托無人空中平臺的無線網絡快速部署方法，其特征在于，包括以下步驟：

根據無人空中平臺能力，以及覆蓋區域特征，確定平均高度H，在平均高度H的前提下，如果是為了補充覆蓋，根據鏈路預算決定基站數量；如果是為了補充容量，根據業務量估算，確定基站數量，對整個覆蓋區域，根據無人機數量，確定相同數量的大致目標區域；在多個目標區域部署依托無人空中平臺的基站，其中，依托無人空中平臺的類型選取應考慮業務需求、部署區域地形和回程鏈路方式；

在觀測時間周期內，選擇所述多個目標區域中的業務量最多的區域中心點處的無人空中平臺為簇頭，并確定部署的第一高度和第一回程鏈路方式；其中，根據該區域的容量和覆蓋范圍需求，以及無人空中平臺的能力，確定部署的第一高度和第一回程鏈路方式，包括：

當網絡部署是為了補充容量，則基于H_minhH_max，計算當前的業務量最多的區域中心點處的無人空中平臺簇頭的部署最小高度h作為第一高度，其中是該無人空中平臺的容量，λ為該區域單位面積的業務量,W為無人空中平臺的天線波束寬度；表示信道特征參數集合，為無人空中平臺的最大發送功率；可以由香農公式進行估算；

當網絡部署是為了補充覆蓋，則λ表示單位面積的用戶數，修改為該覆蓋區域內估計的總用戶數；

當網絡部署是為了補充容量，且h小于閾值h₀，同時地形環境允許，則優先選擇系留式光纖直接與陸地上的控制臺相連，作為回程鏈路方式；

當網絡部署是為了補充覆蓋，且h大于閾值h₀，則優先選擇通過衛星鏈路進行無線中繼回程方式；

對已經部署無人空中平臺的周圍區域，依次確定無人空中平臺的第二高度和位置，同時確定無人空中平臺的第二回程鏈路方式，具體包括:

基于無人空中平臺的覆蓋模型和所需覆蓋的區域的大小,并通過區域劃分和任務指派方法,計算得到需要部署的一跳無人空中平臺的最少數量M、平均部署高度,以及初始部署位置,以確定第二高度和位置；

其中通過區域劃分和任務指派方法確定無人空中平臺的第二高度和位置的方法，具體包括：

根據無人空中平臺簇頭的位置和高度，確定其覆蓋區域s_c；

在平均高度H下，根據劃分的無人空中平臺部署位置，找到最近外層區域，即一跳區域的多個不重疊的圓形區域為約束的最小平滑邊界為區域S₁；

通過最大化簇頭和一跳區域的最大覆蓋范圍，計算得一跳區域內的各無人空中平臺的位置L(X,Y,Z)和部署高度Z，{s₁,s₂,...,s_M}分別表示M個一跳無人空中平臺的覆蓋區域；

在一跳無人空中平臺外側的待部署區域，采取相同的方法計算出以簇頭無人空中平臺為中心的第二跳平臺的部署位置和高度；

根據無人空中平臺部署的高度，和網絡部署需求，依次選擇一跳區域內的無人空中平臺的回程鏈路方式，具體地：

如果部署網絡是為了補充容量，且h小于閾值h₀，同時地形環境允許，則優先選擇系留式光纖直接與陸地上的控制臺相連，作為回程鏈路方式；如果網絡部署時為了補充覆蓋，且h大于閾值h₀，則優先選擇通過衛星鏈路作為無線中繼回程方式；

若無人空中平臺間有協同,則簇頭周圍一跳的平臺直接和簇頭相連,且若為二跳的平臺,則和一跳的無人空中平臺相連,以確定第二回程鏈路方式；

在第一時間周期內，通過無人空中平臺收集地面用戶信息，并基于人工智能算法模型，在所述第一時間周期末輸出對當前位置的調整方案，以對所述當前位置進行機動調整；其中，所述人工智能算法模型是指基于深度強化學習的方法或基于深度強化學習算法的變體形式，每個無人空中平臺作為一個智能體，通過對各自收集的信息進行序列化處理、通過神經網絡進行網絡動態環境的特征提取、分析和決策，在位置調整周期開始時刻，無人空中平臺根據模型輸出方案對預定軌跡或當前的位置進行調整；

所述人工智能算法模型的輸入：無人空中平臺收集地面用戶的信道信息反饋、邊緣用戶的平均移動速度、活躍用戶密度、業務性能門限；

算法模型的行為空間包括：懸停、前進、后退、左移、右移一個步長，通過合理選擇步長和速度，無人空中平臺能夠實現全方位移動，步長的選擇和移動的速度，取決于地形、地面用戶分布和業務特征；

所述人工智能算法方案的效用函數為：在保證上一周期時間內覆蓋區域內服務用戶或網絡吞吐量不大幅減少同時，滿足該無人空中平臺覆蓋小區邊緣用戶反饋的信道狀態指示，即CQI，不低于門限值的反饋次數；

所述預定軌跡是在部署之前基于無人空中平臺的數量、需要部署網絡需求的地形環境、以及對該區域用戶分布和業務需求特征的估計預先設定的無人空中平臺的運動軌跡；

所述基于人工智能算法的無人空中平臺位置調整模型采用線下學習、遷移部署、線上更新的模式；模型線上學習更新收斂之前，采用最近一次收斂的模型進行無人空中平臺位置調整的決策；

對網絡覆蓋區域內的用戶，在第二時間周期內，基于當前時刻的前一個第一時間周期內測量的平均接收功率強度，選擇平均接收功率最強的空中服務平臺發起接入請求，以獲取對應服務；其中，所述選擇平均接收功率最強的空中服務平臺發起接入請求，以獲取對應服務，包括：

滑動窗口內的平均接收功率最強的依托無人空中平臺的基站發起所述接入請求，以獲取所述對應服務，其中，T₁為所述第一時間周期，T₂為所述第二時間周期，n為正整數，每次判斷是否需要重新接入新的無人空中平臺或是否需要切換，與前一次測量有(n-1)個第二時間周期的重疊；即地面用戶在無人空中平臺每次測量完成后需要與前(n-1)個第二時間周期內的測量數據一起進行平均，得到當前的接收到的各無人空中平臺的平均接收功率，選擇最強的無人空中平臺發起接入請求；

在無人空中平臺簇頭失效時，依托無人空中平臺的網絡通過第一預設策略產生新的簇頭；以及

在應對非簇頭空中無人平臺失效時，依托所述無人空中平臺的網絡通過第二預設策略進行補充覆蓋；

其中，所述第一預設策略包括候補簇頭選擇、簇頭失效監測機制、簇頭更新和回程鏈路重選方法，所述第二預設策略包括非簇頭無人空中平臺失效的檢測和非簇頭無人空中平臺失效的補償方法。