[發明專利]一種認知無人機軌跡與資源分配的優化方法

在審

• 申請號: 202210132397.4
• 申請日: 2022-02-14
• 公開（公告）號: CN114501471A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 潘鈺;達新宇;胡航;黃仰超
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍空軍工程大學
• 主分類號: H04W16/14
• 分類號: H04W16/14;H04W16/22;H04W72/04;H04W24/02
• 代理公司: 西安亞信智佳知識產權代理事務所(普通合伙) 61241
• 代理人: 段國剛

本公開實施例是關于一種認知無人機軌跡與資源分配的優化方法。該方法包括：基于認知無人機通信網絡構建概率性視距鏈路模型；根據所述概率性視距鏈路模型建立折中優化模型；將所述折中優化模型分解為雙層問題，利用第一算法與第二算法求解所述雙層問題，得到全局最佳吞吐量。本公開實施例一方面，在主網絡的嚴重同信道干擾約束下，探索了無人機在概率性視距信道下最優的動態軌跡、接入策略及功率分配，實現了次級網絡性能的提高。另一方面，初始的問題被分解為雙層問題，并提出改進的粒子群算法有效實現了吞吐量最大化與同信道干擾最小化的折衷。

技術領域

本公開實施例涉及無線通信技術領域，尤其涉及一種認知無人機軌跡與資源分配的優化方法。

背景技術

無人機(Unmanned aerial vehicle,UAV)通信能夠顯著提高地面通信網絡的性能及覆蓋率，受益于其靈活性可被廣泛部署于眾多場景，如災后恢復和應急救援等。此外，UAV還可以為傳統的通信系統增加可靠性，如為超出地面網絡覆蓋范圍的用戶充當基站或中繼，提供更為可靠的無線服務。

現行條件下，UAV通常沒有預先分配的頻譜，而是與其他地面無線設備共享頻譜資源，然而現行的靜態頻譜分配政策使得頻譜短缺問題越發尖銳。因此，認知無線電(Cognitive Radio,CR)技術被視為通過動態頻譜共享來緩解頻譜問題的重要技術之一。在CR網絡中UAV可作為次用戶動態接入主網絡的授權頻譜，顯然，這與傳統的地面CR網絡相比，UAV作為次用戶充當感知和通信節點，相較于傳統的地面CR網絡具備更強的視距(Lineof Sight,LoS)鏈路和部署的靈活性等優點。現有技術中，僅考慮了簡單的LoS鏈路，這在城市通信場景中顯然是不嚴謹的，尤其是在高建筑物密度的城市環境中。

因此，有必要改善上述相關技術方案中存在的一個或者多個問題。

需要注意的是，本部分旨在為權利要求書中陳述的本公開的技術方案提供背景或上下文。此處的描述不因為包括在本部分中就承認是現有技術。

發明內容

本公開實施例的目的在于提供一種認知無人機軌跡與資源分配的優化方法，進而至少在一定程度上克服由于相關技術的限制和缺陷而導致的一個或者多個問題。

根據本公開實施例，提供一種認知無人機軌跡與資源分配的優化方法，包括：

基于認知無人機通信網絡構建概率性視距鏈路模型；

根據所述概率性視距鏈路模型建立折中優化模型；

將所述折中優化模型分解為雙層問題，利用第一算法與第二算法求解所述雙層問題，得到全局最佳吞吐量。

本公開的一實施例中，所述將所述折中優化模型分解為雙層問題，利用第一算法與第二算法求解所述雙層問題過程包括：

將所述折中優化模型分解為所述無人機與所述地面用戶的接入策略問題和所述無人機軌跡和功率分配的聯合優化問題；

通過所述第一算法解決所述無人機與所述地面用戶的接入策略問題；

再通過所述第二算法解決所述無人機軌跡和功率分配的聯合優化問題。

本公開的一實施例中，所述第一算法為枚舉法，所述第二算法為改進的粒子群算法。

本公開的一實施例中，所述改進的粒子群算法包括：

將慣性權重作為一個隨迭代次數更新的變量，以調整粒子的局部搜索和全局搜索能力；

初始化粒子群位置，再利用單粒子坐標二次分解法提高解的質量和收斂速度，每次只對每個粒子的二維變量的位置進行更新，以解決算法后期粒子易于跳出可行解空間的問題。

本公開的一實施例中，所述無人機通信網絡包括：

主網絡和次網絡；