CN110753354B - 基于无人机协作星地联合noma通信***位置部署方法 - Google Patents

基于无人机协作星地联合noma通信***位置部署方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110753354B
CN110753354B CN201910948437.0A CN201910948437A CN110753354B CN 110753354 B CN110753354 B CN 110753354B CN 201910948437 A CN201910948437 A CN 201910948437A CN 110753354 B CN110753354 B CN 110753354B
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
aerial vehicle
unmanned aerial
drone
distance
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910948437.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110753354A (zh
Inventor
李兴旺
汪群书
张延良
乔大伟
陈慧
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Henan University of Technology
Original Assignee
Henan University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Henan University of Technology filed Critical Henan University of Technology
Priority to CN201910948437.0A priority Critical patent/CN110753354B/zh
Publication of CN110753354A publication Critical patent/CN110753354A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110753354B publication Critical patent/CN110753354B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/18—Network planning tools
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/14—Relay systems
    • H04B7/15—Active relay systems
    • H04B7/185—Space-based or airborne stations; Stations for satellite systems
    • H04B7/18502—Airborne stations
    • H04B7/18506—Communications with or from aircraft, i.e. aeronautical mobile service
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/14—Relay systems
    • H04B7/15—Active relay systems
    • H04B7/185—Space-based or airborne stations; Stations for satellite systems
    • H04B7/1853—Satellite systems for providing telephony service to a mobile station, i.e. mobile satellite service
    • H04B7/18545—Arrangements for managing station mobility, i.e. for station registration or localisation
    • H04B7/18547—Arrangements for managing station mobility, i.e. for station registration or localisation for geolocalisation of a station
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/14—Relay systems
    • H04B7/15—Active relay systems
    • H04B7/185—Space-based or airborne stations; Stations for satellite systems
    • H04B7/1853—Satellite systems for providing telephony service to a mobile station, i.e. mobile satellite service
    • H04B7/18545—Arrangements for managing station mobility, i.e. for station registration or localisation
    • H04B7/18556—Arrangements for managing station mobility, i.e. for station registration or localisation using a location database
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Astronomy & Astrophysics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Radio Relay Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了基于无人机协作星地联合NOMA通信***位置部署方法，方法步骤包括：***的接收功率不仅与发射功率有关，还与路径损耗有关，且路径损耗越小，接收功率就越接近于发射功率。为了提高***性能，需要尽可能地使路径损耗减小，而路径损耗与UAV和用户的距离密不可分，找到UAV的最优位置，就能减小路损，提高性能。将UAV的最优位置问题转化为UAV和用户的和距离问题，实际上就是一个求解凸优化的问题。根据所述凸性优化函数，计算UAV的最优位置。适用于在基于无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）协作非正交多址接入（Non‑Orthogonal Multiple Access，NOMA）技术的通信***中，通过最优化无人机位置可以有效地增强所服务协作NOMA用户性能，进一步提高协作网络吞吐量。

Description

基于无人机协作星地联合NOMA通信***位置部署方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及基于无人机协作星地联合NOMA通信***位置部署方法。
背景技术
近些年来，无人机飞行器的研发和应用越来越广泛，无论是在军事上还是民用上，都有着广泛和可观的前景。目前全球大部分国家对于无人机在无线通信技术领域的研究投入也日益增加。虽然如今的科技发展迅猛，但是无人机的发展依旧保持着勃勃生机。这与无人机的优势是密不可分的。无人机体积不大，建造和应用花费小，而且它的控制比较灵活，这些优点都给无人机的迅猛发展提供了机会。与其它中继相比，无人机作为中继平台最大的优势就是可以快速地随机部署在各个位置。因此，在自然灾难突发的恶劣条件下，无人机中继能够充分发挥它的积极作用。无人机作为中继与通信卫星相比也有着极大的优势，无人机中继方便灵活，通信覆盖范围广并且维护和更新方便。此外，无人机网络与其它网络相比，有几个突出特点：(1)视距链路；(2)移动性；(3)灵活性。
虽然无人机作为中继有很多优于其它中继的地方，但仍然有一些需要克服的挑战。例如，在5G网络中，海量通信需要在受限的频谱下支持大量的用户及设备，或者是在信道情况不好的时候服务多个用户，保证用户的服务质量。为解决上述问题，在非正交多址接入(NOMA)的协助下，频谱效率能够进一步提高，无人机网络的性能也会有所提高。相对于传统的正交多址接入(OMA)技术，非正交多址接入(NOMA)能够同时支持多个用户。而且在接收端，NOMA可以利用串行干扰消除(SIC)去消除用户间的干扰。
无人机协作星地联合NOMA通信***的发展，为获得更高的频谱效率和覆盖范围提供了可能。而在这种通信***中，无人机作为整个网络的中继节点，它的位置也是至关重要的，找到UAV的最优化位置，可以有效增强所服务协作NOMA用户性能，进一步提高协作网络的吞吐量。
发明内容
综上所述，在基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)协作星地联合非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA)的通信***中，无人机的位置会影响到所服务协作NOMA用户性能以及协作网络吞吐量，如果设计出UAV最优位置部署方法，上述问题便迎刃而解了。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
基于无人机协作星地联合NOMA通信***位置部署方法，具体包括以下步骤：
A、无人机协作星地联合NOMA通信***性能受限于无人机中继和用户间的路径损耗(即发射功率随距离的衰减)，而路径损耗大小主要取决于无人机和用户间的距离，因此，第k个用户的接收功率以分贝的形式可以表示为：
Figure GDA0003856706740000031
其中，Pr[k]表示第k个用户的接收功率，Pt[k]表示无人机的发射功率，且Pt[k]＝Pak，P为无人机中继的发射功率，γ表示路径损耗指数，d0为天线远场的参考距离，dk表示从无人机到第k个用户之间的距离，K是一个依赖于天线特性和平均信道损耗的常系数，用简化模型近似实测数据时，通常把K＜1取为全向天线在d0处的自由空间路径增益，可表示为：
Figure GDA0003856706740000032
B、由于K为一个常系数，γ和d0是一个定值，所以通信***的接收功率Pr[k]仅与dk有关，dk越小，功率衰减就越少，网络性能就越好。第k个用户到无人机之间的距离dk可以表示为：
Figure GDA0003856706740000033
其中，第k个用户坐标为(xk,yk,0)，无人机的坐标为(XU,YU,h)，xk是第k个用户的横坐标，yk是第k个用户的纵坐标；XU是无人机的横坐标，YU是无人机的纵坐标，h为无人机到用户所在平面的垂直距离；
C、dk越小，功率衰减就越小，所以找到最小的dk，就能够获得最优性能，进一步可以确定无人机的最优位置，从而得到：
Figure GDA0003856706740000034
其中，M表示用户数量；
D、接收功率的最大值与从无人机到用户的距离之积有关，根据几何平均数与算术平均数的关系：
d1d2...dM≤((d1+d2+...+dM)/M)M (4)
可将(3)式化简为
Figure GDA0003856706740000041
由于(5)式中M为定值，所以可将(5)式进一步化简为：
Figure GDA0003856706740000042
根据(2)式进一步化简，可得
Figure GDA0003856706740000043
E、根据所得的(7)式，对XU和YU求二阶导数，发现二阶导函数均为2M，由于M为大于零的整数，所以2M＞0，所以(7)式为一个凸函数，这就转化成一个求凸函数最优化的问题。对(7)式的XU和YU分别求一阶导数，可得到
Figure GDA0003856706740000044
和
Figure GDA0003856706740000045
令一阶导函数为零，可得到XU和YU的最优解：
Figure GDA0003856706740000046
和
Figure GDA0003856706740000047
因此，可得到无人机的最优化位置，坐标为
Figure GDA0003856706740000051
有益效果：
(1)、本发明只要知道各个用户的坐标，便能轻松求得无人机的最优化坐标。
(2)、本发明设计的无人机最优位置算法复杂度低，实现简单。
(3)、本发明适用性强，能够应用于LOS衰落信道及其它通信***，例如卫星通信、光通信、可见光通信等。
附图说明
图1为本发明实施例的***模型；
图2为本发明的流程图；
图3为本发明详细流程图。
具体实施方式
下面给出本发明的一种实施例，对本发明做进一步详细的说明。本实例的基于无人机协作NOMA通信***位置部署方法的***模型，如图1所示，包括一个卫星、一个中继无人机和多个用户，本实例中是解码转发(DF)的中继无人机，同样，对于放大转发(AF)的中继无人机也是适用的。本实例用到的是莱斯(Rician)信道，且将NOMA用户按照距离划分为远端和近端用户，假设总用户数为12，要找到UAV的最优位置，增强协作NOMA用户的性能，提高协作网络吞吐量。具体步骤如下：
A、无人机协作星地联合NOMA通信***性能受限于无人机中继和用户间的路径损耗(即发射功率随距离的衰减)，而路径损耗大小主要取决于无人机和用户间的距离。因此，第k个用户的接收功率以分贝的形式可以表示为：
Figure GDA0003856706740000061
其中，Pr[k]表示第k个用户的接收功率，Pt[k]表示无人机的发射功率，且Pt[k]＝Pak，P为无人机中继的发射功率，γ表示路径损耗指数，d0为天线远场的参考距离，dk表示从无人机到第k个用户之间的距离。K是一个依赖于天线特性和平均信道损耗的常系数，用简化模型近似实测数据时，通常把K＜1取为全向天线在d0处的自由空间路径增益，可
表示为：
Figure GDA0003856706740000062
B、由于K为一个常系数，γ和d0是一个定值，所以通信***的接收功率Pr[k]仅与dk有关，dk越小，功率衰减就越少，网络性能就越好。第k个用户到无人机之间的距离dk可以表示为：
Figure GDA0003856706740000063
其中，第k个用户坐标为(xk，yk,0)，无人机的坐标为(XU,YU,h)，xk是第k个用户的横坐标，yk是第k个用户的纵坐标；XU是无人机的横坐标，YU是无人机的纵坐标，h为无人机到用户所在平面的垂直距离；
C、dk越小，功率衰减就越小，所以找到最小的dk，就能够获得最优性能，进一步可以确定无人机的最优位置。从而得到：
Figure GDA0003856706740000071
D、接收功率的最大值与从无人机到用户的距离之积有关，根据几何平均数与算术平均数的关系：
d1d2...d12≤((d1+d2+...+d12)/12)12 (4)
可将(3)式化简为
Figure GDA0003856706740000072
由于(5)式中只有di是变量，所以可将(5)式进一步化简为
Figure GDA0003856706740000073
根据(2)式进一步化简，可得
Figure GDA0003856706740000074
E、根据所得的(7)式，对XU和YU求二阶导数，发现二阶导函数均为24＞0，所以(7)式为一个凸函数，这就转化成一个求凸函数最优化的问题。对(7)式的XU和YU分别求一阶导数，可得到
Figure GDA0003856706740000081
和
Figure GDA0003856706740000082
令一阶导函数为零，可得到XU和YU的最优解：
Figure GDA0003856706740000083
和
Figure GDA0003856706740000084
因此，可得到无人机的最优化位置，坐标为
Figure GDA0003856706740000085
以上实施例仅仅是对本发明的举例说明，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (1)

1.基于无人机协作星地联合NOMA通信***位置部署方法，具体包括以下步骤：
A、无人机协作星地联合NOMA通信***性能受限于无人机中继和用户间的路径损耗(即发射功率随距离的衰减)，而路径损耗大小主要取决于无人机和用户间的距离，因此，第k个用户的接收功率以分贝的形式可以表示为：
Figure FDA0003856706730000011
其中，Pr[k]表示第k个用户的接收功率，Pt[k]表示无人机的发射功率，且Pt[k]＝Pak，P为无人机中继的发射功率，γ表示路径损耗指数，d0为天线远场的参考距离，dk表示从无人机到第k个用户之间的距离，K是一个依赖于天线特性和平均信道损耗的常系数，用简化模型近似实测数据时，通常把K＜1取为全向天线在d0处的自由空间路径增益，可表示为：
Figure FDA0003856706730000012
B、由于K为一个常系数，γ和d0是一个定值，所以通信***的接收功率Pr[k]仅与dk有关，dk越小，功率衰减就越少，网络性能就越好，第k个用户到无人机之间的距离dk可以表示为：
Figure FDA0003856706730000013
其中，第k个用户坐标为(xk,yk,0)，无人机的坐标为(XU,YU,h)，xk是第k个用户的横坐标，yk是第k个用户的纵坐标；XU是无人机的横坐标，YU是无人机的纵坐标，h为无人机到用户所在平面的垂直距离；
C、dk越小，功率衰减就越小，所以找到最小的dk，就能够获得最优性能，进一步可以确定无人机的最优位置，从而得到：
Figure FDA0003856706730000021
其中，M表示用户数量；
D、接收功率的最大值与从无人机到用户的距离之积有关，根据几何平均数与算术平均数的关系：
d1d2...dM≤((d1+d2+...+dM)/M)M (4)
可将(3)式化简为
Figure FDA0003856706730000022
由于(5)式中M为定值，所以可将(5)式进一步化简为：
Figure FDA0003856706730000023
根据(2)式进一步化简，可得
Figure FDA0003856706730000024
E、根据所得的(7)式，对XU和YU求二阶导数，发现二阶导函数均为2M，由于M为大于零的整数，所以2M＞0，所以(7)式为一个凸函数，这就转化成一个求凸函数最优化的问题。对(7)式的XU和YU分别求一阶导数，可得到
Figure FDA0003856706730000031
和
Figure FDA0003856706730000032
令一阶导函数为零，可得到XU和YU的最优解：
Figure FDA0003856706730000033
和
Figure FDA0003856706730000034
因此，可得到无人机的最优化位置，坐标为
Figure FDA0003856706730000035
CN201910948437.0A 2019-10-08 2019-10-08 基于无人机协作星地联合noma通信***位置部署方法 Active CN110753354B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910948437.0A CN110753354B (zh) 2019-10-08 2019-10-08 基于无人机协作星地联合noma通信***位置部署方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910948437.0A CN110753354B (zh) 2019-10-08 2019-10-08 基于无人机协作星地联合noma通信***位置部署方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110753354A CN110753354A (zh) 2020-02-04
CN110753354B true CN110753354B (zh) 2022-11-11

Family

ID=69277659

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910948437.0A Active CN110753354B (zh) 2019-10-08 2019-10-08 基于无人机协作星地联合noma通信***位置部署方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110753354B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112566254B (zh) * 2020-11-18 2022-07-12 西北工业大学 一种基于非正交多址接入的无人机中继方法、存储介质及设备
CN112821938B (zh) * 2021-01-08 2021-10-22 重庆大学 一种空天地卫星通信***的总吞吐量及能耗优化方法
CN114268391B (zh) * 2021-11-26 2023-07-25 重庆邮电大学 一种noma增强的无人机辅助建模分析方法
CN115225124A (zh) * 2022-03-29 2022-10-21 华南理工大学 一种无人机辅助noma网络的路径规划和功率分配方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108848465A (zh) * 2018-08-15 2018-11-20 中国人民解放军陆军工程大学 一种面向数据分发的无人机飞行轨迹与资源调度联合优化方法
CN108966129A (zh) * 2018-07-19 2018-12-07 南京邮电大学 基于无人机中继网络的最佳高度与位置的联合优化方法
CN109547938A (zh) * 2019-01-11 2019-03-29 西南大学 无线传感器网络中无人机的轨迹规划方法
KR102009608B1 (ko) * 2018-09-19 2019-08-09 인하대학교 산학협력단 센서 네트워크에서 uav의 센싱 데이터 정보 최대화를 위한 pso 기반 uav 위치 탐색 방법 및 장치

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108966129A (zh) * 2018-07-19 2018-12-07 南京邮电大学 基于无人机中继网络的最佳高度与位置的联合优化方法
CN108848465A (zh) * 2018-08-15 2018-11-20 中国人民解放军陆军工程大学 一种面向数据分发的无人机飞行轨迹与资源调度联合优化方法
KR102009608B1 (ko) * 2018-09-19 2019-08-09 인하대학교 산학협력단 센서 네트워크에서 uav의 센싱 데이터 정보 최대화를 위한 pso 기반 uav 위치 탐색 방법 및 장치
CN109547938A (zh) * 2019-01-11 2019-03-29 西南大学 无线传感器网络中无人机的轨迹规划方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Cunhua Pan ; ，Hong Ren，etc..Joint Blocklength and Location Optimization for URLLC-Enabled UAV Relay Systems.《 IEEE Communications Letters ( Volume: 23, Issue: 3, March 2019)》.2019, *
基于无人机的中继部署问题研究;朱钟恺;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)信息科技辑》;20190815;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110753354A (zh) 2020-02-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110753354B (zh) 基于无人机协作星地联合noma通信***位置部署方法
CN110430577B (zh) 一种基于时间相关性的无人机基站群组部署方法
US10536214B2 (en) Mobile networking method and system for minimizing interference
Larew et al. Air interface design and ray tracing study for 5G millimeter wave communications
CN107040982B (zh) 一种面向无人机中继网络的用户调度与功率分配联合优化方法
CN113517921B (zh) 一种基于无人机的irs辅助低空无源空中中继控制方法
CN113873575B (zh) 智能反射面辅助的非正交多址无人机空地通信网络节能优化方法
CN109660292B (zh) 一种基于多无人机覆盖的无线通信***飞行高度设计方法
CN110719125B (zh) 一种面向无人机频谱共享***的多天线传输方法
Pourbaba et al. Full-duplex UAV relay positioning for vehicular communications with underlay V2V links
Kumar et al. Backhaul and delay-aware placement of UAV-enabled base station
CN112436916B (zh) 一种应用于卫星和无人机综合组网的多链路干扰消除方法
CN111200824A (zh) 无人机基站的最优部署方法、装置、无人机基站及介质
CN114221726B (zh) ka频段无人机通信***的下行链路同频干扰表征方法
Aletri et al. Co-existence of micro, pico and atto cells in optical wireless communication
Tian Wireless Communications
CN110034856B (zh) 一种无人机非正交多址接入波束宽度的设计方法
CN105722201B (zh) 一种飞蜂窝网络干扰对齐优化方法
CN112188605A (zh) 无线携能通信场景下网络辅助全双工***收发机设计方法
Firozjae et al. Performance Analysis of an UAV-assisted cognitive D2D communication-based Disaster Response Network
CN108282165B (zh) 一种无线通信***架构
CN113364513B (zh) 基于无人机机阵的分布式多天线基站
CN110753310B (zh) 面向多用户应急通信网络的无人机位置优化方法及装置
CN113660030A (zh) 一种用于高通量卫星***前向链路的数据传输方法
Altheeb et al. Geometry-Based Millimeter Wave Channel Modeling for UAV-Assisted 5G System

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant