CN108683442B - 基于干扰对齐的无人机通信***的能量效率优化方法 - Google Patents

基于干扰对齐的无人机通信***的能量效率优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于移动通讯技术领域，公开了一种基于干扰对齐的无人机通信***的能量效率优化方法。首先确定***模型并根据Bezout的理论分析该***模型中干扰对齐的可行性。其次，确定满足可行条件之后，初始化预编码矩阵，利用网络互易性，可以迭代求出干扰对齐的预编码矩阵和解码矩阵解。最后考虑收集能量，提出一种融合方法，在天线选择基础上，将功率分割技术应用在用于信息解码的天线上进一步收集多余能量，计算针对每一种方案的速率和收集的能量，选择其中使得速率和能量效率综合性能最优的天线选择和功率分割方法，作为基于干扰对齐的无人机通信***中的能量效率优化解。

Description

基于干扰对齐的无人机通信***的能量效率优化方法
技术领域
本发明属于移动通讯技术领域，设计了一种基于干扰对齐的无人机通信***的能量效率优化方法。该方法区别于已有方法的特色在于，在全无人机通信***中，结合天线选择和能量分割技术，并将其应用于中继无人机上。该方法能够有效提升通信***的速率和能量效率，使得无人机通信***的性能更优。
背景技术
无人机通信***是一种新兴的通信模式。随着移动网络的不断更新和升级，无人机由于其移动性和灵活性被广泛的应用于计算机网络中。在无人机通信***中，每个节点代表一个无人机，可以发送和接收信息，也具备处理信息的能力。由于其能量限制，其通信范围是有限的。因此在无人机群飞网络中，一般由三种类型的无人机构成，分别为发送机、中继和接收机。其中中继以全双工方式进行工作。
无人机发送端收集信息后，将信息发送给中继，由中继将信息转发给接收端。在通信的过程中，中继端将受到其他非期望发送端的发送信号干扰，也会受到其他中继转发信息时对其造成的干扰；而接收端也会受到其他中继端信号的干扰。因此我们需要应用干扰对齐技术对其进行干扰消除，以保证接收端可以接收到无干扰的期望信号。此外，由于无人机的供电方式是电池供电，在能量方面有很大的限制。因此需要一种方法对其进行优化以实现该通信***的更优性能。现有的能量收集技术有天线选择和功率分割方法，两种方法针对的目标有所差异，前者旨在提升***的传输速率，后者在于收集能量提高能效。我们考虑将两者的优势进行结合以弥补其在另一方面的不足，提出了基于干扰对齐的无人机通信***的能量效率优化方法，综合提升速率和能量性能。
发明内容
本发明提出了一种基于干扰对齐(Interference Alignment,简称IA)的无人机通信***的能量效率优化方法，目的是优化***的能量效率性能，同时保证信息的传输速率。
本发明的技术方法：
基于干扰对齐的无人机通信***的能量效率优化方法，步骤如下：
第一步，确定***模型并分析其中干扰对齐的可行性
建立无人机通信***的模型；
一个无人机群飞自组网中包含K个发送端无人机、K个中继无人机以及K个接收端无人机；中继端无人机是全双工的工作模式；假设每个发送端无人机上安装有M个天线，每个接收端无人机上安装有N个天线，每个中继无人机上安装有Nt个发送天线和Nr个接收天线；信息传输的过程分成两个阶段，第一个阶段是由发送端无人机将信息发送给中继无人机；第二阶段是由中继无人机发送信息给接收端无人机；在通信的过程中，中继无人机将受到其他非期望发送端的发送信号干扰，也会受到其他中继转发信息时对其的干扰；而接收端无人机也会受到非期望中继端的信号干扰。
第i个中继无人机接收的信号表示为：
Figure BDA0001669491080000021
其中：i＝1,…,K；u[i]代表Nr×d的在中继无人机上的解码矩阵，并且u[i]u[i]H＝1；H代表的是共轭转置；h[ii]代表的是第i个发送端无人机到第i个中继无人机的Nr×M信道矩阵，即为期望信号的信道矩阵；h[il](l＝1,…,K,l≠i)代表的是从第l个发送端无人机到第i个中继无人机的Nr×M信道矩阵，其中每个元素之间都是独立分布的；G[ik](k＝1,…,K,k≠i)代表的是第k个中继无人机到第i个中继无人机的信道矩阵，它是一个Nr×Nt的矩阵；v[i]是一个M×d的矩阵，代表的是第i个发送端无人机的预编码矩阵，其中v[i]v[i]H＝Id；v[l](l＝1,…,K,l≠i)是一个M×d的矩阵，代表的是第l个发送端无人机的预编码矩阵，其中v[l]v[l]H＝Id；V[k](k＝1,…,K,k≠i)是一个Nt×d的矩阵，代表的是第k个中继无人机的编码矩阵，其中V[k]V[k]H＝Id；x[i]表示的是第i个发送端无人机发送的有d个独立数据流、功率为P1 [i]的信号；x[l](l＝1,…,K,l≠i)表示的是第l个发送端无人机发送的有d个独立数据流、功率为P1 [l]的信号；x1 [k](k＝1,…,K)表示的是第k个中继无人机发送的有d个独立数据流、功率为P2 [k]的发送信号；z[i]是第i个中继无人机的Nr×1的高斯白噪声向量；公式(1)等式右边第一项表示第i个中继端无人机的期望接收信号，第二项表示非期望发送端无人机对第i个中继端无人机造成的干扰，第三项表示其他中继端无人机对第i个中继端无人机造成的干扰，最后一项表示在第i个中继端无人机上的高斯白噪声干扰；
第i个接收端无人机接收的信号表示为：
Figure BDA0001669491080000031
其中i＝1,…,K；U[i]代表的是第i个接收端无人机上的N×d解码矩阵，同时U[j]U[j]H＝Id；H[ii]代表的是第i个中继端无人机到第i个接收端无人机的N×Nt信道矩阵，即为期望信号的信道矩阵；H[ik](k＝1,…,K,k≠i)代表的是第k个中继端无人机到第i个接收端无人机的N×Nt信道矩阵；V[i]是一个Nt×d的矩阵，代表的是第i个中继无人机的编码矩阵，其中V[i]V[i]H＝Id；z1 [i]是第i个接收端无人机的Nr×1的高斯白噪声向量；公式(2)等式右边第一项表示第i个接收端无人机的期望接收信号，第二项表示非期望中继端无人机对第i个接收端无人机造成的干扰，第三项表示在第i个接收端无人机上的高斯白噪声干扰；
由于在该信息传输***中，干扰对于信息传输的影响是非常严重的，因此我们考虑应用干扰对齐技术对其进行干扰去除。为了有效的减少用户间的干扰，我们应该协调设计预编码矩阵和解码矩阵。同时，为了确保干扰对齐可以实现其最佳性能，需要满足***的可行性条件。
根据Bezout的理论，一般的多项式***当且仅当等式的数量不超过变量数量时是可以解决的。因此IA网络根据等式数量和变量数量的对比，可以被分为可行和不可行。
第二步，利用分布式干扰对齐对预编码矩阵和解码矩阵进行迭代求解
在满足了可行性条件之后，将干扰对齐技术应用到该无人机通信网络中。
干扰对齐技术是新兴的干扰管理的技术，其主要思想是通过对编码、解码矩阵的设计来有效的去除***中的通信干扰。利用网络互易性，我们采用分布式干扰对齐对我们所要设计的编码、解码矩阵进行迭代地求解。其具体步骤可以细分为如下算法步骤。
步骤1、以高斯信道模型初始化第l个发送端无人机到第i个中继无人机的信道矩阵h[il](i＝1,…,K,l＝1,…,K)，以及第k个中继无人机到第i个接收端无人机的信道矩阵H[ik](i＝1,…,K,k＝1,…,K)；以高斯信道模型初始化第k个中继端无人机到第i个中继无人机的信道矩阵G[ik](i＝1,…,K,k＝1,…,K,k≠i)；用均值为0，方差为1的正态分布的随机数矩阵初始化第i个发送端预编码矩阵v[i](i＝1,…,K)和第k个中继端预编码矩阵V[k](k＝1,…,K)；
步骤2、基于Min_LI的迭代算法设计解码矩阵：其标准是使得接收端通过干扰抑制滤波器之后剩余的干扰信号功率，即“干扰泄露能量”最小化；通过逐步迭代逐渐减少泄露的干扰信号，直至干扰泄露能量为零，实现完全干扰对齐。
在第i个中继端无人机处，干扰泄露能量为：
Figure BDA0001669491080000051
其中i＝1,2,3；Tr[A]，Qb [i]分别代表矩阵A的迹和第i个中继无人机的干扰协差矩阵；Qb [i]的计算公式为公式(4)，利用步骤1中初始化的值以及通信***自由度d和发送信号功率P1 [l](l＝1,…,K,l≠i)，
Figure BDA0001669491080000052
计算出Qb [i]；
Figure BDA0001669491080000053
在第i个接收端无人机处，干扰泄露能量为：
I[i]＝Tr[U[i]HQ[i]U[i]](5)
其中Q[i]代表第i个接收端无人机的干扰协差矩阵；
Figure BDA0001669491080000054
步骤3、第i个中继端无人机通过选择解码矩阵u[i]来使得干扰泄露最小化，相对应的可以选取干扰协差矩阵Qb [i]的最小d个特征值所对应的特征向量所扩展成的矩阵作为解码矩阵，第i个中继端无人机中对应Qb [i]的每个特征值的特征向量表示为：
Figure BDA0001669491080000056
其中vs(A)函数代表求矩阵A的第s个特征值对应的特征向量。将d个特征向量组合在一起可以得到第i个中继端无人机的解码矩阵u[i]。
同理，第i个接收端无人机通过选择解码矩阵U[i]来使得干扰泄露最小化。第i个接收端无人机中对应Q[i]的每个特征值的特征向量可以表示为：
Figure BDA0001669491080000055
将d个特征向量组合在一起可以得到第i个接收端无人机的解码矩阵U[i]；
步骤4、依据Min_LI的迭代算法，利用网络互易性，翻转通信方向，收发端角色互换。在反向网络中，在编码矩阵和解码矩阵上方加上←表示。此时，原先的接收端无人机作为发送端，原先的发送端无人机作为接收端，中继端仍为中继端，但是其信息传送方向与之前相反。
此时，在互易网络第i个发送端无人机的干扰协差矩阵可以表示为：
Figure BDA0001669491080000061
其中，i＝1,…,K；
Figure BDA0001669491080000062
表示第l个中继端无人机到第i个发送端无人机的信道矩阵，且
Figure BDA0001669491080000063
Figure BDA0001669491080000064
代表第l个中继端无人机在互易网络中的编码矩阵，由步骤3中求出的中继端无人机的解码矩阵给定，
Figure BDA0001669491080000065
第i个中继端无人机的干扰协差矩阵可以表示为：
Figure BDA0001669491080000066
其中，i＝1,…,K；
Figure BDA0001669491080000067
表示第l个接收端无人机到第i个中继端无人机的信道矩阵，且
Figure BDA0001669491080000068
Figure BDA0001669491080000069
代表第l个接收端无人机在互易网络中的编码矩阵，由步骤3中求出的接收端无人机的解码矩阵给定，
Figure BDA00016694910800000610
Figure BDA00016694910800000611
代表第k个中继端无人机到第i个中继端无人机的信道矩阵，且
Figure BDA00016694910800000612
Figure BDA00016694910800000613
代表第k个中继端无人机在互易网络中的编码矩阵，由步骤3中求出的中继端无人机的解码矩阵给定，
Figure BDA00016694910800000614
和步骤3类似，求互易网络中第i个中继端无人机中对应干扰协差矩阵
Figure BDA00016694910800000615
的每个特征值的特征向量：
Figure BDA00016694910800000616
将d个特征向量组合在一起可以得到互易网络中第i个中继端无人机的解码矩阵
Figure BDA00016694910800000617
求互易网络中第i个发送端无人机中对应干扰协差矩阵
Figure BDA00016694910800000618
的每个特征值的特征向量：
Figure BDA0001669491080000071
将d个特征向量组合在一起可以得到互易网络中第i个发送端无人机的解码矩阵
Figure BDA0001669491080000072
步骤5、再次翻转通信方向，此时，第i(i＝1,…,K)个发送端无人机的编码矩阵v[i]即为
Figure BDA0001669491080000073
第i(i＝1,…,K)个中继端无人机的编码矩阵V[i]即为
Figure BDA0001669491080000074
回到步骤2，进行新一轮的迭代，直至干扰泄露收敛；
步骤6、干扰泄露矩阵收敛时的发送端的编码矩阵v[i](i＝1,…,K)，中继端的编码矩阵V[i](i＝1,…,K)和解码矩阵u[i](i＝1,…,K)，以及接收端的解码矩阵U[i](i＝1,…,K)即为所求解；
第三步，基于天线选择和功率分割技术得到无人机通信***的能量效率优化方法。
在无人机通信***中，由于无人机的能量供应有限，对于能效方面需要更高的要求。现存的主要能量收集方法有天线选择方法和能量分割方法。在天线选择方法中，仅选择部分天线进行信息解码，剩余的天线进行能量的收集以提高能量效率。而能量分割方法中，部分能量被收集，剩余能量执行信息解码的任务。两种方法针对的目标有所差异，前者旨在提升***的传输速率，后者在于收集能量提高能效。
我们考虑将两者的优势进行结合，以弥补其在其他方面的不足，提出了基于干扰对齐的无人机通信***的能量效率优化方法，综合提升速率和能量性能。即在天线选择的基础上，应用能量分割，在被选择用于解码的天线上进行能量分割，进一步的收集能量，提升其能效性能。其具体步骤可以细分为如下算法步骤。
步骤1、在初始化阶段，在第i(i＝1,…,K)个中继无人机的Nr个接收天线中选出S[i]∈(0,Nr)个天线进行信息解码，列出不同的天线选择方法。第i个中继端无人机的天线选择方法可以表示为公式(13)，它有
Figure BDA0001669491080000081
种可能性。
Figure BDA0001669491080000082
在第i个中继端无人机上，选择的S[i]个天线用于信息解码，第i个中继端的解码矩阵可以表示为S[i]×d的
Figure BDA0001669491080000083
第j个发送端无人机到第i个中继端无人机的S[i]×M的解码信道矩阵可以表示为
Figure BDA0001669491080000084
用高斯信道模型对其进行初始化；剩余的(Nr-S[i])各天线用于收集能量，第j个发送端无人机到第i个中继端无人机的(Nr-S[i])×M的能量收集信道矩阵可以表示为
Figure BDA0001669491080000085
用高斯信道模型对其进行初始化；
步骤2、在第i个中继端无人机中选择的S[i](i＝1,…,K)个天线上应用功率分割方案。第i个中继端无人机的功率分割矩阵可以表示为公式(14)。
Figure BDA0001669491080000086
其中i＝1,…,K；
Figure BDA0001669491080000087
表示S[i]个天线中每个天线的功率分割因子，对于每一个ρ，满足ρ∈(0,1)。在用于信息解码的S[i]个天线上，将其接收的信号能量中再进行分割，对于每个天线接收的信号能量，
Figure BDA0001669491080000088
部分用于信息解码，而收集
Figure BDA0001669491080000089
部分的能量，以尽可能的提高网络的能量效率。
步骤3、在第i个中继无人机上的每种天线选择方案中，采用各种不同的功率分割方案W[i]。利用初始化后的第j个发送端无人机到第i个中继端无人机的解码信道矩阵
Figure BDA00016694910800000810
代替h[ij](i＝1,…,K,j＝1,…,K)，再用功率分割矩阵W[i]对解码信道矩阵进行进一步的约束。应用第二步中的干扰对齐技术，得到干扰泄露收敛时的发送端的编码矩阵v[i](i＝1,…,K)，中继端的编码矩阵V[i](i＝1,…,K)和解码矩阵
Figure BDA00016694910800000811
以及接收端的解码矩阵U[i](i＝1,…,K)后，根据公式(15)可以求出该方案信息传输速率；根据公式(16)可以求出该方案收集的能量。此处我们以第一阶段的速率作为目标优化速率。
第i个中继端无人机的目标优化速率可以表示为公式(15)。
Figure BDA0001669491080000091
其中，i＝1,…,K；Id表示d×d的单位矩阵；
Figure BDA0001669491080000092
表示第i个中继端无人机的信息解码矩阵，由于选择了S[i]个天线用于信息解码，所以它是一个S[i]×d的矩阵；W[i]代表应用在第i个中继端无人机S[i]个选择天线上的S[i]×S[i]功率分割矩阵；IS表示S[i]×S[i]的单位矩阵；σ2IS表示在中继端无人机处的高斯白噪声。
第i个中继端无人机收集的能量可以表示为公式(16)。
Figure BDA0001669491080000093
其中，i＝1,…,K；η和ζ代表的是能量转换效率。
Figure BDA0001669491080000094
代表第i个中继端无人机用于能量收集的功率分割矩阵，即
Figure BDA0001669491080000095
Figure BDA0001669491080000096
代表第k个发送端无人机到第i个中继端无人机的解码信道矩阵；
Figure BDA0001669491080000097
代表第k个发送端无人机到第i个中继端无人机的能量收集信道矩阵；公式(16)等式右边第一项表示在第i个中继无人机中用于信息解码的S[i]个天线上进一步收集的能量；第二项表示剩余的(Nr-S[i])个天线上收集的能量；
步骤4、由步骤3计算出所有方案对应的目标优化速率及***收集的能量，从中选择出使得***速率和收集能量整体性能最优，即达到目标函数要求的天线选择方案g[i](i＝1,…,K)和功率分割方案W[i](i＝1,…,K)作为优化解。目标函数可以表示为公式(17)。
Figure BDA0001669491080000101
其中0≤α[i]≤1，代表的是速率性能的权重。
本发明给出一种基于干扰对齐的无人机通信***能量效率优化方法。首先，分析***模型和其可行条件。然后利用干扰对齐算法求解出编码、解码矩阵。之后利用天线选择和功率分割的融合算法对无人机通信***中的能量问题优化求解，从而达到优化无人机通信***性能的目的。
具体实施方式
以下结合技术方案，进一步说明本发明的具体实施方式。
第一步，确定***模型并分析其中干扰对齐的可行性。
首先，建立无人机通信***的模型，明确我们所要解决的问题。
我们考虑一个3个用户的无人机群飞自组网。其中包含3个发送端无人机，3个中继无人机以及3个接收端。其中中继无人机是全双工的工作模式。假设每个发送端无人机上安装有3个天线，接收端无人机上安装有3个天线，而中继端无人机上安装有3个发送天线和3个接收天线，同时d＝1。整个信息传输的过程可以分成两个阶段，第一个阶段是由发送端无人机将信息发送给中继无人机，第二阶段是由中继无人机发送信息给接收端无人机。在通信的过程中，中继端将受到其他非期望发送端的发送信号干扰，也会受到其他中继转发信息时对其的干扰；而接收端也会受到其他中继端的信号干扰。
第i个中继无人机接收的信号可以表示为：
Figure BDA0001669491080000102
其中i＝1,2,3。u[i]代表的是3×1的在中继无人机上的解码矩阵，并且u[i]u[i]H＝1。h[ii]代表的是第i个发送端无人机到第i个中继无人机的3×3信道矩阵，即为期望信号的信道矩阵；h[il](l＝1,2,3,l≠i)代表的是从第l个发送端无人机到第i个中继无人机的3×3信道矩阵，其中每个元素之间都是独立分布的；G[ik](k＝1,2,3,k≠i)代表的是第k个中继无人机到第i个中继无人机的信道矩阵，它是一个3×3的矩阵；v[i]是一个3×1的矩阵，代表的是第i个发送端无人机的预编码矩阵，其中v[i]v[i]H＝Id；V[k](k＝1,2,3,k≠i)是一个3×1的矩阵，代表的是第k个中继无人机的编码矩阵，其中V[k]V[k]H＝Id；x[i]表示的是第i个发送端无人机发送的有1个独立数据流、功率为P1 [i]的信号；x1 [k](k＝1,2,3)表示的是第k个中继无人机发送的有1个独立数据流、功率为P2 [k]的发送信号；z[i]是第i个中继无人机的3×1的高斯白噪声向量。
第i个接收端无人机接收的信号可以表示为：
Figure BDA0001669491080000111
其中i＝1,2,3。U[i]代表的是第i个用户上的3×1解码矩阵，同时U[i]U[i]H＝Id。H[ii]代表的是第i个中继端无人机到第i个接收端无人机的3×3信道矩阵，即为期望信号的信道矩阵；H[ik](k＝1,2,3,k≠i)代表的是第k个中继端无人机到第i个接收端无人机的3×3信道矩阵；V[i]是一个3×1的矩阵，代表的是第i个中继无人机的编码矩阵，其中V[i]V[i]H＝Id；z1 [i]是第i个接收端无人机的3×1的高斯白噪声向量。
由于在该信息传输***中，干扰对于信息传输的影响是非常严重的，因此我们考虑应用干扰对齐技术对其进行干扰去除。为了有效的减少用户间的干扰，我们应该协调设计预编码矩阵和解码矩阵。同时，为了确保干扰对齐可以实现其最佳性能，需要满足***的可行性条件。
Figure BDA0001669491080000112
Figure BDA0001669491080000113
Figure BDA0001669491080000114
rank(u[i]Hh[ii]v[i])＝d(23)
rank(U[j]HH[jj]V[j])＝d (24)
当(20)-(22)被满足时，(23)和(24)也近乎一定被满足。因此我们需要协同解决(10)-(12)以确保我们的方法可行。根据Bezout的理论，一般的多项式***当且仅当等式的数量不超过变量数量时是可以解决的。因此IA网络根据等式数量和变量数量的对比，可以被分为可行和不可行网络。
根据上面的公式，等式的数量可以表示为：
Nε＝3×K×(K-1)×d2 (25)
变量的数量可以表示为：
Nv＝K×d×(M+N+Nr+Nt-4×d) (26)
当IA的可行条件满足，即Nv≥Nε，***中的干扰可以被完美去除。在我们考虑的情况中，Nε＝18，Nv＝24满足Nv≥Nε，因此满足可行条件。
第二步，利用分布式干扰对齐对预编码矩阵和解码矩阵进行迭代求解。
在满足了可行性条件之后，我们可以将干扰对齐技术应用到该无人机通信***中。
干扰对齐技术是新兴的干扰管理的技术，其主要思想是通过对编码、解码矩阵的设计来有效的去除***中的通信干扰。利用网络互易性，我们采用分布式干扰对齐对我们所要设计的编码、解码矩阵进行迭代的求解。其具体步骤可以细分为如下算法步骤。
算法步骤：
步骤1以高斯信道模型初始化第l个发送端无人机到第i个中继无人机的信道矩阵h[il](i＝1,2,3,l＝1,2,3)，以及第k个中继无人机到第i个接收端无人机的信道矩阵H[ik](i＝1,2,3,k＝1,2,3)；以高斯信道模型初始化第k个中继端无人机到第i个中继无人机的信道矩阵G[ik](i＝1,2,3,k≠i)；用均值为0，方差为1的正态分布的随机数矩阵初始化第i个发送端预编码矩阵v[i](i＝1,2,3)和第k个中继端预编码矩阵V[k](k＝1,2,3)；
步骤2基于Min_LI的迭代算法设计解码矩阵。其标准是使得接收端通过干扰抑制滤波器之后剩余的干扰信号功率，即“干扰泄露能量”最小化。通过逐步迭代逐渐减少泄露的干扰信号，直至实现完全干扰对齐后干扰泄露能量为零。
在第i个中继端无人机处，干扰泄露能量为：
Figure BDA0001669491080000131
其中i＝1,2,3；Tr[A]，Qb [i]分别代表矩阵A的迹和第i个中继无人机的干扰协差矩阵。利用步骤1中初始化的值可以计算出Qb [i]。此发明中设置
Figure BDA0001669491080000132
Figure BDA0001669491080000133
在第i个接收端无人机处，干扰泄露能量为：
I[i]＝Tr[U[i]HQ[i]U[i]] (29)
其中Q[i]代表第i个接收端无人机的干扰协差矩阵。
Figure BDA0001669491080000134
步骤3第i个中继端无人机通过选择解码矩阵u[i]来使得干扰泄露最小化，相对应的可以选取干扰协差矩阵Qb [i]的最小d个特征值所对应的特征向量所扩展成的矩阵作为解码矩阵，第i个中继端无人机中对应Qb [i]的每个特征值的特征向量可以表示为：
Figure BDA0001669491080000135
其中vs(A)函数代表求矩阵A的第s个特征值对应的特征向量。将d个特征向量组合在一起可以得到第i个中继端无人机的解码矩阵u[i]。同理，第i个接收端无人机通过选择解码矩阵U[i]来使得干扰泄露最小化。第i个接收端无人机中对应Q[i]的每个特征值的特征向量可以表示为：
Figure BDA0001669491080000141
将d个特征向量组合在一起可以得到第i个接收端无人机的解码矩阵U[i]；
此发明中设置d＝1；
步骤4、依据Min_LI的迭代算法，利用网络互易性，翻转通信方向，收发端角色互换。在反向网络中，在编码矩阵和解码矩阵上方加上←表示。此时，原先的接收端无人机作为发送端，原先的发送端无人机作为接收端，中继端仍为中继端，但是其信息传送方向与之前相反。
此时，在互易网络第i个发送端无人机的干扰协差矩阵可以表示为：
Figure BDA0001669491080000142
其中，i＝1,2,3；
Figure BDA0001669491080000143
表示第l个中继端无人机到第i个发送端无人机的信道矩阵，且
Figure BDA0001669491080000144
Figure BDA0001669491080000145
代表第l个中继端无人机在互易网络中的编码矩阵，由步骤3中求出的中继端无人机的解码矩阵给定，
Figure BDA0001669491080000146
第i个中继端无人机的干扰协差矩阵可以表示为：
Figure BDA0001669491080000147
其中，i＝1,2,3；
Figure BDA0001669491080000148
表示第l个接收端无人机到第i个中继端无人机的信道矩阵，且
Figure BDA0001669491080000149
Figure BDA00016694910800001410
代表第l个接收端无人机在互易网络中的编码矩阵，由步骤3中求出的接收端无人机的解码矩阵给定，
Figure BDA00016694910800001411
Figure BDA00016694910800001412
代表第k个中继端无人机到第i个中继端无人机的信道矩阵，且
Figure BDA00016694910800001413
Figure BDA00016694910800001414
代表第k个中继端无人机在互易网络中的编码矩阵，由步骤3中求出的中继端无人机的解码矩阵给定，
Figure BDA0001669491080000151
和步骤3类似，求互易网络中第i个中继端无人机中对应干扰协差矩阵
Figure BDA0001669491080000152
的每个特征值的特征向量：
Figure BDA0001669491080000153
将d个特征向量组合在一起可以得到第i个中继端无人机的解码矩阵
Figure BDA0001669491080000154
求互易网络中第i个发送端无人机中对应干扰协差矩阵
Figure BDA0001669491080000155
的每个特征值的特征向量：
Figure BDA0001669491080000156
将d个特征向量组合在一起可以得到第i个发送端无人机的解码矩阵
Figure BDA0001669491080000157
此发明中d＝1；
步骤5、再次翻转通信方向，此时，第i(i＝1,2,3)个发送端无人机的编码矩阵v[i]即为
Figure BDA0001669491080000158
第i(i＝1,2,3)个中继端无人机的编码矩阵V[i]即为
Figure BDA0001669491080000159
回到步骤2，进行新一轮的迭代，直至干扰泄露收敛；
步骤6、干扰泄露矩阵收敛时的发送端的编码矩阵v[i](i＝1,2,3)，中继端的编码矩阵V[i](i＝1,2,3)和解码矩阵u[i](i＝1,2,3)，以及接收端的解码矩阵U[i](i＝1,2,3)即为所求解；
第三步，基于天线选择和功率分割技术得到无人机通信***的能量效率优化方法。
我们考虑将两者的优势进行结合，以弥补其在其他方面的不足，提出了基于干扰对齐的无人机通信***的能量效率优化方法，综合提升速率和能量性能。即在天线选择的基础上，应用能量分割，在被选择用于解码的天线上进行能量分割，进一步的收集能量，提升其能效性能。其具体步骤可以细分为如下算法步骤。
步骤1、在初始化阶段，在第i个中继无人机的3个接收天线中选出S[i]∈(0,3)个天线进行信息解码，列出不同的天线选择方法。第i个中继端无人机的天线选择方法可以表示为公式(37)，它有
Figure BDA0001669491080000161
种可能性。
Figure BDA0001669491080000162
在第i个中继端无人机上，选择的S[i]个天线用于信息解码，第i个中继端的解码矩阵可以表示为S[i]×1的
Figure BDA0001669491080000163
第j个发送端无人机到第i个中继端无人机的S[i]×3的解码信道矩阵可以表示为
Figure BDA0001669491080000164
用高斯信道模型对其进行初始化；剩余的(3-S[i])各天线用于收集能量，第j个发送端无人机到第i个中继端无人机的(3-S[i])×3的能量收集信道矩阵可以表示为
Figure BDA0001669491080000165
用高斯信道模型对其进行初始化；
步骤2、在第i个中继端无人机中选择的S[i](i＝1,2,3)个天线上应用功率分割。第i个中继端无人机的功率分割矩阵可以表示为公式(38)。
Figure BDA0001669491080000166
其中i＝1,2,3；
Figure BDA0001669491080000167
表示S[i]个天线中每个天线的功率分割因子，对于每一个ρ，满足ρ∈(0,1)。在用于信息解码的S[i]个天线上，将其接收的信号能量中再进行分割，对于每个天线接收的信号能量，
Figure BDA0001669491080000168
部分用于信息解码，而收集
Figure BDA0001669491080000169
部分的能量，以尽可能的提高网络的能量效率。此发明中，假设在第i个中继无人机上，
Figure BDA00016694910800001610
且ρ的取值以0.1为步长，从0递增到1。因此对于每一个中继无人机，其功率分割方案有11种。
步骤3、在第i个中继无人机上的每种天线选择方案中，采用11种不同的功率分割方案W[i]。用初始化后的第j个发送端无人机到第i个中继端无人机的解码信道矩阵
Figure BDA00016694910800001611
代替h[ij](i＝1,2,3,j＝1,2,3)，再用功率分割矩阵W[i]对解码信道矩阵进行进一步的约束。应用第二步中的干扰对齐技术，得到发送端的编码矩阵v[i](i＝1,2,3)，中继端的编码矩阵V[i](i＝1,2,3)和解码矩阵
Figure BDA0001669491080000171
以及接收端的解码矩阵U[i](i＝1,2,3)后，根据公式(39)可以求出该方案信息传输速率；根据公式(40)可以求出该方案收集的能量。此处我们以第一阶段的速率作为目标优化速率。
第i个中继端无人机的目标优化速率可以表示为公式(39)。
Figure BDA0001669491080000172
其中，i＝1,2,3；Id表示d×d的单位矩阵；
Figure BDA0001669491080000178
表示第i个中继端无人机的信息解码矩阵，由于选择了S[i]个天线用于信息解码，所以它是一个S[i]×1的矩阵；W[i]代表应用在第i个中继端无人机S[i]个选择天线上的S[i]×S[i]功率分割矩阵；IS表示S[i]×S[i]的单位矩阵；σ2IS表示在中继端无人机处的高斯白噪声。
第i个中继端无人机收集的能量可以表示为公式(40)。
Figure BDA0001669491080000173
其中，i＝1,2,3；η和ζ代表的是能量转换效率,此发明中设置η＝0.7,ζ＝0.8。
Figure BDA0001669491080000174
代表第i个中继端无人机用于能量收集的功率分割矩阵，即
Figure BDA0001669491080000175
Figure BDA0001669491080000176
代表第k个发送端无人机到第i个中继端无人机的解码信道矩阵；
Figure BDA0001669491080000177
代表第k个发送端无人机到第i个中继端无人机的能量收集信道矩阵；公式(40)等式右边第一项表示在第i个中继无人机中用于信息解码的S[i]个天线上进一步收集的能量；第二项表示剩余的(Nr-S[i])个天线上收集的能量；
步骤4、由步骤3计算出所有方案对应的目标优化速率及***收集的能量，从中选择出使得***速率和收集能量整体性能最优，即达到目标函数要求的天线选择方案g[i](i＝1,2,3)和功率分割方案W[i](i＝1,2,3)作为优化解。目标函数可以表示为公式(41)。
Figure BDA0001669491080000181
其中0≤α[i]≤1，代表的是速率性能的权重。此发明中α[i]＝0.5(i＝1,2,3)。

Claims (1)

1.一种基于干扰对齐的无人机通信***的能量效率优化方法，其特征在于，步骤如下：
第一步，确定***模型并分析其中干扰对齐的可行性
建立无人机通信***的模型；
一个无人机群飞自组网中包含K个发送端无人机、K个中继无人机以及K个接收端无人机；中继端无人机是全双工的工作模式；假设每个发送端无人机上安装有M个天线，每个接收端无人机上安装有N个天线，每个中继无人机上安装有Nt个发送天线和Nr个接收天线；信息传输的过程分成两个阶段，第一个阶段是由发送端无人机将信息发送给中继无人机；第二阶段是由中继无人机发送信息给接收端无人机；在通信的过程中，中继无人机将受到其他非期望发送端的发送信号干扰，也会受到其他中继转发信息时对其的干扰；而接收端无人机也会受到非期望中继端的信号干扰；
第i个中继无人机接收的信号表示为：
Figure FDA0002676862400000011
其中：i＝1,...,K；u[i]代表Nr×d的在中继无人机上的解码矩阵，并且u[i]u[i]H＝1；H代表的是共轭转置；h[ii]代表的是第i个发送端无人机到第i个中继无人机的Nr×M信道矩阵，即为期望信号的信道矩阵；h[il](l＝1,...,K,l≠i)代表的是从第l个发送端无人机到第i个中继无人机的Nr×M信道矩阵，其中每个元素之间都是独立分布的；G[ik](k＝1,...,K,k≠i)代表的是第k个中继无人机到第i个中继无人机的信道矩阵，它是一个Nr×Nt的矩阵；v[i]是一个M×d的矩阵，代表的是第i个发送端无人机的预编码矩阵，其中v[i]v[i]H＝Id；v[l](l＝1,...,K,l≠i)是一个M×d的矩阵，代表的是第l个发送端无人机的预编码矩阵，其中v[l]v[l]H＝Id；V[k](k＝1,...,K,k≠i)是一个Nt×d的矩阵，代表的是第k个中继无人机的编码矩阵，其中V[k]V[k]H＝Id；x[i]表示的是第i个发送端无人机发送的有d个独立数据流、功率为P1 [i]的信号；x[l](l＝1,...,K,l≠i)表示的是第l个发送端无人机发送的有d个独立数据流、功率为P1 [l]的信号；x1 [k](k＝1,...,K)表示的是第k个中继无人机发送的有d个独立数据流、功率为P2 [k]的发送信号；z[i]是第i个中继无人机的Nr×1的高斯白噪声向量；公式(1)等式右边第一项表示第i个中继端无人机的期望接收信号，第二项表示非期望发送端无人机对第i个中继端无人机造成的干扰，第三项表示其他中继端无人机对第i个中继端无人机造成的干扰，最后一项表示在第i个中继端无人机上的高斯白噪声干扰；
第i个接收端无人机接收的信号表示为：
Figure FDA0002676862400000021
其中i＝1,...,K；U[i]代表的是第i个接收端无人机上的N×d解码矩阵，同时U[j]U[j]H＝Id；H[ii]代表的是第i个中继端无人机到第i个接收端无人机的N×Nt信道矩阵，即为期望信号的信道矩阵；H[ik](k＝1,...,K,k≠i)代表的是第k个中继端无人机到第i个接收端无人机的N×Nt信道矩阵；V[i]是一个Nt×d的矩阵，代表的是第i个中继无人机的编码矩阵，其中V[i]V[i]H＝Id；z1 [i]是第i个接收端无人机的Nr×1的高斯白噪声向量；公式(2)等式右边第一项表示第i个接收端无人机的期望接收信号，第二项表示非期望中继端无人机对第i个接收端无人机造成的干扰，第三项表示在第i个接收端无人机上的高斯白噪声干扰；
第二步，利用分布式干扰对齐对预编码矩阵和解码矩阵进行迭代求解
2.1、以高斯信道模型初始化第l个发送端无人机到第i个中继无人机的信道矩阵h[il](i＝1,...,K,l＝1,...,K)，以及第k个中继无人机到第i个接收端无人机的信道矩阵H[ik](i＝1,...,K,k＝1,...,K)；以高斯信道模型初始化第k个中继端无人机到第i个中继无人机的信道矩阵G[ik](i＝1,...,K,k＝1,...,K,k≠i)；用均值为0，方差为1的正态分布的随机数矩阵初始化第i个发送端预编码矩阵v[i](i＝1,...,K)和第k个中继端预编码矩阵V[k](k＝1,...,K)；
2.2、基于Min_LI的迭代算法设计解码矩阵：其标准是使得接收端通过干扰抑制滤波器之后剩余的干扰信号功率，即“干扰泄露能量”最小化；通过逐步迭代逐渐减少泄露的干扰信号，直至干扰泄露能量为零，实现完全干扰对齐；
在第i个中继端无人机处，干扰泄露能量为：
Figure FDA0002676862400000031
其中i＝1,2,3；Tr[A]，Qb [i]分别代表矩阵A的迹和第i个中继无人机的干扰协差矩阵；Qb [i]的计算公式为公式(4)，利用2.1中初始化的值以及通信***自由度d和发送信号功率P1 [l](l＝1,...,K,l≠i)，
Figure FDA0002676862400000032
计算出Qb [i]；
Figure FDA0002676862400000033
在第i个接收端无人机处，干扰泄露能量为：
I[i]＝Tr[U[i]HQ[i]U[i]] (5)
其中Q[i]代表第i个接收端无人机的干扰协差矩阵；
Figure FDA0002676862400000034
2.3、第i个中继端无人机通过选择解码矩阵u[i]来使得干扰泄露最小化，相对应的选取干扰协差矩阵Qb [i]的最小d个特征值所对应的特征向量所扩展成的矩阵作为解码矩阵，第i个中继端无人机中对应Qb [i]的每个特征值的特征向量表示为：
u*s [i]＝vs(Qb [i]),s＝1,...d (7)
其中vs(A)函数代表求矩阵A的第s个特征值对应的特征向量；将d个特征向量组合在一起得到第i个中继端无人机的解码矩阵u[i]；
同理，第i个接收端无人机通过选择解码矩阵U[i]来使得干扰泄露最小化；第i个接收端无人机中对应Q[i]的每个特征值的特征向量表示为：
Figure FDA0002676862400000041
将d个特征向量组合在一起得到第i个接收端无人机的解码矩阵U[i]；
2.4、依据Min_LI的迭代算法，利用网络互易性，翻转通信方向，收发端角色互换；在反向网络中，在编码矩阵和解码矩阵上方加上←表示；此时，原先的接收端无人机作为发送端，原先的发送端无人机作为接收端，中继端仍为中继端，但是其信息传送方向与之前相反；
此时，在互易网络第i个发送端无人机的干扰协差矩阵表示为：
Figure FDA0002676862400000042
其中，i＝1,...,K；
Figure FDA0002676862400000043
表示第l个中继端无人机到第i个发送端无人机的信道矩阵，且
Figure FDA0002676862400000044
Figure FDA0002676862400000045
代表第l个中继端无人机在互易网络中的编码矩阵，由步骤3中求出的中继端无人机的解码矩阵给定，
Figure FDA0002676862400000046
第i个中继端无人机的干扰协差矩阵表示为：
Figure FDA0002676862400000047
其中，i＝1,...,K；
Figure FDA0002676862400000048
表示第l个接收端无人机到第i个中继端无人机的信道矩阵，且
Figure FDA0002676862400000049
Figure FDA00026768624000000410
代表第l个接收端无人机在互易网络中的编码矩阵，由步骤3中求出的接收端无人机的解码矩阵给定，
Figure FDA00026768624000000411
Figure FDA00026768624000000412
代表第k个中继端无人机到第i个中继端无人机的信道矩阵，且
Figure FDA00026768624000000413
Figure FDA00026768624000000414
代表第k个中继端无人机在互易网络中的编码矩阵，由步骤2.3中求出的中继端无人机的解码矩阵给定，
Figure FDA00026768624000000415
和步骤2.3相同，求互易网络中第i个中继端无人机中对应干扰协差矩阵
Figure FDA00026768624000000416
的每个特征值的特征向量：
Figure FDA0002676862400000051
将d个特征向量组合在一起得到互易网络中第i个中继端无人机的解码矩阵
Figure FDA0002676862400000052
求互易网络中第i个发送端无人机中对应干扰协差矩阵
Figure FDA0002676862400000053
的每个特征值的特征向量：
Figure FDA0002676862400000054
将d个特征向量组合在一起得到互易网络中第i个发送端无人机的解码矩阵
Figure FDA0002676862400000055
2.5、再次翻转通信方向，此时，第i(i＝1,...,K)个发送端无人机的编码矩阵v[i]即为
Figure FDA0002676862400000056
第i(i＝1,...,K)个中继端无人机的编码矩阵V[i]即为
Figure FDA0002676862400000057
回到步骤2，进行新一轮的迭代，直至干扰泄露收敛；
2.6、干扰泄露矩阵收敛时的发送端的编码矩阵v[i](i＝1,...,K)，中继端的编码矩阵V[i](i＝1,...,K)和解码矩阵u[i](i＝1,...,K)，以及接收端的解码矩阵U[i](i＝1,...,K)即为所求解；
第三步，基于天线选择和功率分割技术得到无人机通信***的能量效率优化方法
3.1、在初始化阶段，在第i(i＝1,...,K)个中继无人机的Nr个接收天线中选出S[i]∈(0,Nr)个天线进行信息解码，列出不同的天线选择方法；第i个中继端无人机的天线选择方法表示为公式(13)，有
Figure FDA0002676862400000058
种可能性；
Figure FDA0002676862400000059
在第i个中继端无人机上，选择的S[i]个天线用于信息解码，第i个中继端的解码矩阵表示为S[i]×d的
Figure FDA0002676862400000061
第j个发送端无人机到第i个中继端无人机的S[i]×M的解码信道矩阵表示为
Figure FDA0002676862400000062
用高斯信道模型对其进行初始化；剩余的(Nr-S[i])各天线用于收集能量，第j个发送端无人机到第i个中继端无人机的(Nr-S[i])×M的能量收集信道矩阵表示为
Figure FDA0002676862400000063
用高斯信道模型对其进行初始化；
3.2、在第i个中继端无人机中选择的S[i](i＝1,...,K)个天线上应用功率分割方案，第i个中继端无人机的功率分割矩阵表示为公式(14)：
Figure FDA0002676862400000064
其中i＝1,...,K；
Figure FDA0002676862400000065
表示S[i]个天线中每个天线的功率分割因子，对于每一个
Figure FDA0002676862400000066
满足
Figure FDA0002676862400000067
在用于信息解码的S[i]个天线上，将其接收的信号能量中再进行分割，对于每个天线接收的信号能量，
Figure FDA0002676862400000068
部分用于信息解码，而收集
Figure FDA0002676862400000069
部分的能量，以尽可能的提高网络的能量效率；
3.3、在第i个中继无人机上的每种天线选择方案中，采用各种不同的功率分割方案W[i]；利用初始化后的第j个发送端无人机到第i个中继端无人机的解码信道矩阵
Figure FDA00026768624000000610
代替h[ij](i＝1,...,K,j＝1,...,K)，再用功率分割矩阵W[i]对解码信道矩阵进行进一步的约束；应用第二步中的干扰对齐技术，得到干扰泄露收敛时的发送端的编码矩阵v[i](i＝1,...,K)，中继端的编码矩阵V[i](i＝1,...,K)和解码矩阵
Figure FDA00026768624000000611
以及接收端的解码矩阵U[i](i＝1,...,K)后，根据公式(15)求出该方案信息传输速率；根据公式(16)求出该方案收集的能量；此处以第一阶段的速率作为目标优化速率；
第i个中继端无人机的目标优化速率表示为公式(15)：
Figure FDA00026768624000000612
Figure FDA0002676862400000071
其中，i＝1,...,K；Id表示d×d的单位矩阵；
Figure FDA0002676862400000072
表示第i个中继端无人机的信息解码矩阵，由于选择了S[i]个天线用于信息解码，所以它是一个S[i]×d的矩阵；W[i]代表应用在第i个中继端无人机S[i]个选择天线上的S[i]×S[i]功率分割矩阵；IS表示S[i]×S[i]的单位矩阵；σ2IS表示在中继端无人机处的高斯白噪声；
第i个中继端无人机收集的能量表示为公式(16)：
Figure FDA0002676862400000073
其中，i＝1,...,K；η和ζ代表的是能量转换效率；
Figure FDA0002676862400000074
代表第i个中继端无人机用于能量收集的功率分割矩阵，即
Figure FDA0002676862400000075
Figure FDA0002676862400000076
代表第k个发送端无人机到第i个中继端无人机的解码信道矩阵；
Figure FDA0002676862400000077
代表第k个发送端无人机到第i个中继端无人机的能量收集信道矩阵；公式(16)等式右边第一项表示在第i个中继无人机中用于信息解码的S[i]个天线上进一步收集的能量；第二项表示剩余的(Nr-S[i])个天线上收集的能量；
3.4、由3.3计算出所有方案对应的目标优化速率及***收集的能量，从中选择出使得***速率和收集能量整体性能最优，即达到目标函数要求的天线选择方案g[i](i＝1,...,K)和功率分割方案W[i](i＝1,...,K)作为优化解：目标函数表示为公式(17)：
Figure FDA0002676862400000078
其中0≤α[i]≤1，代表的是速率性能的权重。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112105077B (zh) * 2020-09-23 2021-09-03 西安科技大学 一种基于swipt技术的大规模mimo***uav中继通信方法
CN112911534B (zh) * 2021-01-29 2022-03-29 大连理工大学 高能效无人机绿色数据采集***设计方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103312390A (zh) * 2012-03-06 2013-09-18 株式会社Ntt都科摩 基于干扰对齐的预编码方法，发射机和设备
CN104540209A (zh) * 2014-12-01 2015-04-22 国家电网公司 一种提升干扰对齐网络传输速率的方法
CN107017938A (zh) * 2017-03-21 2017-08-04 深圳大学 一种干扰最小化的移动组网方法与***

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9780859B2 (en) * 2014-02-28 2017-10-03 Spatial Digital Systems, Inc. Multi-user MIMO via active scattering platforms
US10312993B2 (en) * 2015-10-30 2019-06-04 The Florida International University Board Of Trustees Cooperative clustering for enhancing MU-massive-MISO-based UAV communication

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103312390A (zh) * 2012-03-06 2013-09-18 株式会社Ntt都科摩 基于干扰对齐的预编码方法，发射机和设备
CN104540209A (zh) * 2014-12-01 2015-04-22 国家电网公司 一种提升干扰对齐网络传输速率的方法
CN107017938A (zh) * 2017-03-21 2017-08-04 深圳大学 一种干扰最小化的移动组网方法与***

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