CN113055075A - 一种空天地一体化网络***中的hap部署和资源分配方法 - Google Patents

一种空天地一体化网络***中的hap部署和资源分配方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法，属于空天地一体化网络通信技术领域，包括以下步骤：S1：建立***功耗优化目标函数；S2：拆分优化问题并对优化目标函数进行求解；S3：联合资源分配方案和HAP部署位置。本发明基于实际需求，将空天地一体化网络***中物联网设备的通信问题建模成了一个最小化***总功耗的优化问题，借助模型的特性提出了一个引理，在此基础上给出了资源分配的方案；并且借助泰勒展开的数学手段，求解出了HAP部署的最优位置，最后，采用迭代的手段将两个优化子问题融合到了一起，在满足设备速率需求的前提下，大大降低了***的总功耗，值得被推广使用。

Description

一种空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法
技术领域
本发明涉及空天地一体化网络通信技术领域，具体涉及一种空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法。
背景技术
近年来，随着日常生活中的可联网设备的数量呈***性上涨，物联网在学术界和工业界成为了一种很重要的关键技术。然而在很多的应用场景中，物联网设备所处的区域是深山、海洋、森林等无法被地面网络覆盖的区域，借助卫星协助其通信成为了一种必要手段。相比于MEO和GEO卫星，LEO卫星***有着更小的时延和更低的功耗，因此得到了广泛的应用。
由于多数IoT设备的功率是受限的，其信号无法保证能够传输到LEO卫星(近地球卫星，低轨道卫星)。而对于空天地一体化网络***，HAP(高空平台)可以对信号进行放大转发，从而达到保障其有效的数据传输的目的。在此基础之上，HAP的部署位置和功率、频带的分配方案会影响到IoT***的功耗以及容量。在基于IoRT的空天地一体化网络***中，联合考虑HAP部署方案和资源分配策略是一个亟待解决的技术难题。
现有的空天地一体化网络***中，考虑的是借助无人机作为中继去协助功率受限的物联网设备进行通信，但是无人机本身功率也十分受限，当设备数量较多时无法对其进行服务。并且，现有的研究多数是针对于***的能效进行优化，但实际上物联网设备的速率要求普遍不高，如何降低***的功耗才是实际应用中最需要关心的问题，为此，提出一种空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于：如何解决联合HAP部署方案和资源分配策略的技术难题，使空天地一体化网络***的功耗得到降低并且提高***的吞吐量，提供了一种空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法，借助空天地一体化网络，使用HAP和LEO卫星作为中继平台，通过优化HAP的部署位置以及资源分配方案，降低了***的功耗并且提高了***的吞吐量。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括以下步骤：
S1：建立***功耗优化目标函数
确定HAP的初始位置，对于整个***，优化目标是最小化***的总功耗，同时也要满足相应的约束条件，并以此建立优化目标函数；
S2：拆分优化问题并对优化目标函数进行求解
根据HAP的位置以及物联网设备所处位置，计算每一个设备到HAP的信道增益值，将优化目标函数对应的优化问题拆分为两个子问题进行求解，其中，第一个子问题为在HAP位置确定的情况下求解最优的子信道分配方案、设备的功率分配方案和HAP的功率分配方案，第二个子问题为在子信道分配方案确定的情况下，求解最优的HAP部署位置；
S3：联合资源分配方案和HAP部署位置
利用迭代的思想，循环往复求解步骤S2中的两个子问题，直至达到收敛条件。
更进一步地，在所述步骤S1中，根据HAP和LEO卫星的连接关系，定义T为HAP和LEO卫星的连接时间，将T划分为N个短时间间隔，即将(0，T)的连接时间划分为(0，τ)，(τ，2τ)，...，((N-1)τ，Nτ)，并且在时间间隔τ内LEO卫星的位置看作是固定不变的。
更进一步地，空天地一体化网络***中包含M个物联网设备，***的总带宽为B，并且一共分成K个子信道，HAP用于将物联网设备的信号放大转发，并传送给LEO卫星，对于每一个设备，假设其随机分布在一定的范围之内，其功率是受限的并且具有相同的最小速率需求，HAP所处位置需要满足能够覆盖到所有的设备，且HAP也是功率受限的。
更进一步地，在所述步骤S1中，优化目标是在满足设备速率需求的前提下，最小化***的总功耗，优化目标函数如下：
Figure BDA0002958342730000021
Figure BDA0002958342730000022
Figure BDA0002958342730000023
Figure BDA0002958342730000024
Figure BDA0002958342730000025
Figure BDA0002958342730000026
Figure BDA0002958342730000027
其中，
Figure BDA0002958342730000028
表示第n个时间间隔内第m个设备的发送功率，
Figure BDA0002958342730000029
表示第n个时间间隔内HAP转发第m个设备的信号的发送功率，
Figure BDA00029583427300000210
表示设备的最大发送功率，
Figure BDA00029583427300000211
表示HAP的最大发送功率；cm,n表示n个时间间隔内第m个设备的速率；am,n,k只能取0、1两个值，若取1则表示在第n个时间间隔内，第k个子信道被分配给了第m个设备，反之则取0；RH表示HAP可以覆盖区域的半径。
更进一步地，在所述步骤S2中，在HAP位置确定的情况下求解最优的子信道分配方案、设备的功率分配方案和HAP的功率分配方案，优化问题表示为：
Figure BDA0002958342730000031
更进一步地，在所述步骤S2中，求解最优的子信道分配方案、设备的功率分配方案和HAP的功率分配方案的具体过程如下：
S201：设置物联网设备的发送功率为其最大值；
S202：计算满足设备需求的情况下分配的最少子信道数量；
S203：对于剩余的子信道，每一次分配时寻找在分配之后能够使得***总功耗降低最多的那一个物联网设备，直至子信道被分配完全。
更进一步地，在所述步骤S2中，在固定资源分配方案的情况下，使得HAP的部署位置达到最优，则优化问题表示为：
Figure BDA0002958342730000032
Figure BDA0002958342730000033
Figure BDA0002958342730000034
Figure BDA0002958342730000035
其中，F*表示固定的资源分配方案，
Figure BDA0002958342730000036
表示所有的物联网设备都以其最大的发射功率进行发送，限制条件C3表示HAP的部署位置如果发生了改变，仍需要对设备保持提供相同的速率；
在上式中，其变量只有HAP的部署位置LH，即HAP的横纵坐标，根据限制条件C3，通过运算得出LH＝(x,y,h)和
Figure BDA0002958342730000037
的对应关系：
Figure BDA0002958342730000041
其中，
Figure BDA0002958342730000042
a和b中带星号的变量表示HAP初始位置对应的信道增益和功率值，d2＝(x-xm)2+(y-ym)2+h2，d*表示HAP初始位置时与各个物联网设备的距离。
更进一步地，在求解最优的HAP部署位置时，先对LH＝(x,y,h)和
Figure BDA0002958342730000043
的对应关系式在点
Figure BDA0002958342730000044
进行二阶的泰勒展开，再分别对x和y求偏导，最后联立方程组对关系式进行求解。
更进一步地，所述步骤S3的具体过程如下：
S31：选定HAP的初始位置，求得最优的资源分配方案，最小化***的总功耗；
S32：在步骤S32的资源方案基础上，求解最优的HAP部署位置，使得设备速率保持不变并且最小化***的总功耗；
S33：重复步骤S31、S32，记第i次迭代得到的***最小总功耗为
Figure BDA0002958342730000045
则终止迭代的限制条件为
Figure BDA0002958342730000046
其中Δ是根据精度需要设置的一个迭代终止阈值。
本发明相比现有技术具有以下优点：该空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法，基于实际需求，将空天地一体化网络***中物联网设备的通信问题建模成了一个最小化***总功耗的优化问题，借助模型的特性提出了一个引理，在此基础上给出了资源分配的方案；并且借助泰勒展开的数学手段，求解出了HAP部署的最优位置，最后，采用迭代的手段将两个优化子问题融合到了一起，在满足设备速率需求的前提下，大大降低了***的总功耗，值得被推广使用。
附图说明
图1是本发明实施例二中空天地一体化网络***的场景示意图；
图2是本发明实施例二中和HAP位置部署和资源分配优化的总体流程示意图；
图3是本发明实施例二中资源分配优化部分的流程示意图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例一
本实施例提供一种技术方案：一种空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法，包括以下步骤：
S1：建立***功耗优化目标函数
在本步骤中，考虑LEO卫星高移动性的特点，***在不同的时刻会有着不同的网络拓扑结构。考虑空天地一体化网络中HAP和LEO卫星的连接关系，定义T为HAP和LEO卫星的连接时间，将T划分为N个很短的时间间隔，即将(0，T)的连接时间划分为(0，τ)，(τ，2τ)，...，((N-1)τ，Nτ)，并且近似认为在小的时间间隔τ内LEO卫星的位置是固定不变的。
假设***中包含M个物联网设备，***的总带宽为B，并且一共分成K个子信道，HAP起到将设备的信号放大转发，并传送给LEO卫星的功能。对于每一个设备，假设其随机分布在一定的范围之内，其功率是受限的并且具有相同的最小速率需求。对于HAP，其所处位置需要满足能够覆盖到所有的设备，并且HAP也是功率受限的。基于上述背景，我们的优化目标是在满足设备速率需求的前提下，最小化***的总功耗：
Figure BDA0002958342730000051
其中，
Figure BDA0002958342730000052
表示第n个时间间隔内第m个设备的发送功率，
Figure BDA0002958342730000053
表示第n个时间间隔内HAP转发第m个设备的信号的发送功率，
Figure BDA0002958342730000054
表示设备的最大发送功率，
Figure BDA0002958342730000055
表示HAP的最大发送功率；cm,n表示n个时间间隔内第m个设备的速率；am,n,k只能取0、1两个值，若取1则表示在第n个时间间隔内，第k个子信道被分配给了第m个设备，反之则取0；RH表示HAP可以覆盖区域的半径。
S2：问题拆分，分步迭代求得近似最优解
对于上述提出的优化问题，由于其自变量包括子信道分配方案A、设备的功率分配方案PD→H、HAP的功率分配方案PH→S以及HAP的部署位置LH，并且优化问题是一个混合整数的非凸问题，无法对其进行直接的求解。因此我们将其转化为两个子问题，第一步固定HAP的部署位置，则优化问题可以表示为：
Figure BDA0002958342730000061
对于上述的优化问题，我们针对其场景和问题本身的数学性质给出了一个引理：当子信道分配方案
Figure BDA0002958342730000062
是固定的情况下，若要最小化***的总功耗，则必须要最大化物联网设备的发送功率。在上述引理的基础上，我们固定每个设备的发送功率为其最大功率，在此基础上计算满足设备最小速率需求的前提下，***需要给其分配的子信道数量。对于剩余的子信道，每一次分配时寻找在分配之后能够使得***总功耗降低最多的那一个物联网设备，直至子信道被分配完全。
对于剩余的子信道，采用逐一分配的策略。若将某一个子信道分配给第m个设备，则可以使得***的总功耗降低
Figure BDA0002958342730000063
而为了使得子信道分配过后***总功耗最低，分配子信道的策略为
Figure BDA0002958342730000064
因此，对于所有剩余未分配的子信道，其均基于上述准则寻找其应分配到的设备，直至所有剩余子信道全部分配完毕。
第二步是固定资源分配方案(即子信道分配方案A、设备的功率分配方案PD→H、HAP的功率分配方案PH→S)的情况下，使得HAP的部署位置达到最优，则优化问题可以表示为：
Figure BDA0002958342730000071
其中，F*表示固定的资源分配方案，
Figure BDA0002958342730000072
表示所有的物联网设备都以其最大的发射功率进行发送，限制条件C3表示HAP的部署位置如果发生了改变，仍需要对设备保持提供相同的速率。
对于(3)式，其变量实际上只有HAP的部署位置LH，即HAP的横纵坐标，而根据限制条件C3，我们可以通过运算得出LH＝(x,y,h)和
Figure BDA0002958342730000073
的对应关系：
Figure BDA0002958342730000074
其中，
Figure BDA0002958342730000075
而a和b中带星号的变量表示HAP初始位置对应的信道增益和功率值，d2＝(x-xm)2+(y-ym)2+h2，d*表示HAP初始位置时与各个物联网设备的距离。
然而，由于式(4)是一个非凸函数，因此无法通过求导无法求得其最小值。为了解决这个问题，我们对式(4)在点
Figure BDA0002958342730000076
进行二阶的泰勒展开，再分别对x和y求偏导，联立方程组对式(4)进行有效的求解。
S3：联合资源分配方案和HAP部署位置
在步骤S2中，我们将优化问题拆分为了两个子问题，而为了获得一个全局的最优解，需要将两个子问题得到的结果进行合并。
第一步：选定HAP的初始位置，求得最优的资源分配方案，最小化***的总功耗；
第二步：在上述的资源方案基础上，求解最优的HAP部署位置，使得设备速率保持不变并且最小化***的总功耗；
第三步：重复前两步过程，记第i次迭代得到的***最小总功耗为
Figure BDA0002958342730000077
则终止迭代的限制条件为
Figure BDA0002958342730000078
其中Δ是根据精度需要设置的一个迭代终止阈值。
实施例二
本实施例的空天地一体化网络***中资源分配优化方法和HAP位置部署方案的具体实施过程如图2所示。
首先在空天地一体化网络***中，LEO卫星的运动轨迹是一定的，而HAP的部署位置是可以根据需求改变的，因此要先选取一个HAP的初始位置；对于整个***，优化目标是最小化***的总功耗，同时也要满足相应的约束条件，并以此建立优化目标函数(1)。然后根据HAP的位置以及物联网设备所处位置，计算每一个设备到HAP的信道增益值。在优化目标函数中包含四个变量，并且优化问题是一个混合整数的非凸问题，因此我们将其拆分为两个子问题进行求解。第一个子问题是在HAP位置
Figure BDA0002958342730000081
确定的情况下求解最优的子信道分配方案A、PD→H和PH→S，第二个子问题是在子信道分配方案F*确定的情况下，求解最优的HAP部署位置LH。利用迭代的思想，循环往复求解这两个子问题，直至达到收敛条件。
对于第一个子问题，其求解的方式如图3所示。
参照如图1所示的***模型，在反向链路的数据传输包括两跳，第一跳即物联网设备将数据传输到HAP中继，第二跳即HAP将数据放大转发并发送到LEO卫星，而我们的优化问题也仅涉及这两跳。通常来说，HAP的功率远大于物联网设备，因此我们假设HAP处接收信号的信噪比(即第一跳)小于LEO处接收信号的信噪比(即第二跳)，并利用不等式的放缩，可以证明当设备的发送功率调整为最大值时，可以使得***的总功耗最低这一引理。
借助上述的引理，可以直接设置设备的发送功率为其最大值
Figure BDA0002958342730000082
并基于此计算出满足第n个时间间隔内第m个设备速率需求的最小子信道数量Fn,m。如果已分配的子信道数量小于所有的子信道数量，即
Figure BDA0002958342730000083
则根据公式
Figure BDA0002958342730000084
逐个将剩余的子信道分配给能使得***总功耗降低最多的物联网设备。
对于第二个子问题，其进行求解的方式已在实施例一中进行了详细说明，此处不再赘述。
最后将两个子问题合并，求得最优的资源分配方案以及HAP的部署位置，使得***在满足设备速率需求的前提下，最小化总功耗。
综上所述，上述实施例的空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法，基于实际需求，将空天地一体化网络***中物联网设备的通信问题建模成了一个最小化***总功耗的优化问题，借助模型的特性提出了一个引理，在此基础上给出了资源分配的方案；并且借助泰勒展开的数学手段，求解出了HAP部署的最优位置，最后，采用迭代的手段将两个优化子问题融合到了一起，在满足设备速率需求的前提下，大大降低了***的总功耗，值得被推广使用。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (9)

1.一种空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：建立***功耗优化目标函数
确定HAP的初始位置，对于整个***，优化目标是最小化***的总功耗，同时也要满足约束条件，并以此建立优化目标函数；
S2：拆分优化问题并对优化目标函数进行求解
根据HAP的位置以及物联网设备所处位置，计算每一个设备到HAP的信道增益值，将优化目标函数对应的优化问题拆分为两个子问题进行求解，其中，第一个子问题为在HAP位置确定的情况下求解最优的子信道分配方案、设备的功率分配方案和HAP的功率分配方案，第二个子问题为在子信道分配方案确定的情况下，求解最优的HAP部署位置；
S3：联合资源分配方案和HAP部署位置
利用迭代的思想，循环往复求解步骤S2中的两个子问题，直至达到收敛条件。
2.根据权利要求1所述的一种空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法，其特征在于：在所述步骤S1中，根据HAP和LEO卫星的连接关系，定义T为HAP和LEO卫星的连接时间，将T划分为N个短时间间隔，即将(0，T)的连接时间划分为(0，τ)，(τ，2τ)，...，((N-1)τ，Nτ)，并且在时间间隔τ内LEO卫星的位置看作是固定不变的。
3.根据权利要求2所述的一种空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法，其特征在于：空天地一体化网络***中包含M个物联网设备，***的总带宽为B，并且一共分成K个子信道，HAP用于将物联网设备的信号放大转发，并传送给LEO卫星，对于每一个设备，假设其随机分布在一定的范围之内，其功率是受限的并且具有相同的最小速率需求，HAP所处位置需要满足能够覆盖到所有的设备，且HAP也是功率受限的。
4.根据权利要求3所述的一种空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法，其特征在于：在所述步骤S1中，优化目标是在满足设备速率需求的前提下，最小化***的总功耗，优化目标函数如下：
Figure FDA0002958342720000021
s.t.C1:
Figure FDA0002958342720000022
C2:
Figure FDA0002958342720000023
C3:
Figure FDA0002958342720000024
C4:
Figure FDA0002958342720000025
C5:
Figure FDA0002958342720000026
C6:
Figure FDA0002958342720000027
其中，
Figure FDA0002958342720000028
表示第n个时间间隔内第m个设备的发送功率，
Figure FDA0002958342720000029
表示第n个时间间隔内HAP转发第m个设备的信号的发送功率，
Figure FDA00029583427200000210
表示设备的最大发送功率，
Figure FDA00029583427200000211
表示HAP的最大发送功率；cm,n表示n个时间间隔内第m个设备的速率；am,n,k只能取0、1两个值，若取1则表示在第n个时间间隔内，第k个子信道被分配给了第m个设备，反之则取0；RH表示HAP可以覆盖区域的半径。
5.根据权利要求4所述的一种空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法，其特征在于：在所述步骤S2中，在HAP位置确定的情况下求解最优的子信道分配方案、设备的功率分配方案和HAP的功率分配方案，优化问题表示为：
Figure FDA00029583427200000212
6.根据权利要求4所述的一种空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法，其特征在于：在所述步骤S2中，求解最优的子信道分配方案、设备的功率分配方案和HAP的功率分配方案的具体过程如下：
S201：设置物联网设备的发送功率为其最大值；
S202：计算满足设备需求的情况下分配的最少子信道数量；
S203：对于剩余的子信道，每一次分配时寻找在分配之后能够使得***总功耗降低最多的那一个物联网设备，直至子信道被分配完全。
7.根据权利要求4所述的一种空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法，其特征在于：在所述步骤S2中，在固定资源分配方案的情况下，使得HAP的部署位置达到最优，则优化问题表示为：
Figure FDA0002958342720000031
s.t.C1:
Figure FDA0002958342720000032
C2:
Figure FDA0002958342720000033
C3:
Figure FDA0002958342720000034
其中，F*表示固定的资源分配方案，
Figure FDA0002958342720000035
表示所有的物联网设备都以其最大的发射功率进行发送，限制条件C3表示HAP的部署位置如果发生改变，仍需要对设备保持提供相同的速率；
在上式中，其变量只有HAP的部署位置LH，即HAP的横纵坐标，根据限制条件C3，通过运算得出LH＝(x,y,h)和
Figure FDA0002958342720000036
的对应关系式为：
Figure FDA0002958342720000037
其中，
Figure FDA0002958342720000038
a和b中带星号的变量表示HAP初始位置对应的信道增益和功率值，d2＝(x-xm)2+(y-ym)2+h2，d*表示HAP初始位置时与各个物联网设备的距离。
8.根据权利要求7所述的一种空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法，其特征在于：在求解最优的HAP部署位置时，先对LH＝(x,y,h)和
Figure FDA0002958342720000039
的对应关系式在点
Figure FDA00029583427200000310
进行二阶的泰勒展开，再分别对x和y求偏导，最后联立方程组对关系式进行求解。
9.根据权利要求8所述的一种空天地一体化网络***中的HAP部署和资源分配方法，其特征在于：所述步骤S3的具体过程如下：
S31：选定HAP的初始位置，求得最优的资源分配方案，最小化***的总功耗；
S32：在步骤S32的资源方案基础上，求解最优的HAP部署位置，使得设备速率保持不变并且最小化***的总功耗；
S33：重复步骤S31、S32，记第i次迭代得到的***最小总功耗为
Figure FDA0002958342720000041
则终止迭代的限制条件为
Figure FDA0002958342720000042
其中Δ是根据精度需要设置的迭代终止阈值。
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