[发明专利]一种无人机中继多跳通信系统中的中继节点布设方法

权利要求书

1.一种无人机中继多跳通信系统中的中继节点布设方法，其特征在于，包括以下步骤：

a.建立无人机中继多跳通信系统的模型

该系统模型包含一个基站，n-1个无人机中继和一个移动台，且无人机距地面高度均为h，基站与移动台之间的距离固定为d，基站与n-1个无人机中继的传输功率分别为p₁,p₂,…,p_n；

b.构建无人机多跳通信系统的中继布设优化模型

以n-1个无人机位置布设的参数d_i为优化变量，利用移动台的中断概率P_out＝Pr[γ_min＝min{γ₁,γ₂,…,γ_n}≤γ_th]构建目标函数，再由基站与移动台之间的距离d固定构建限制性条件，从而将无人机中继布设问题转化为一个最优化的数学模型；

c.简化最优化数学模型的目标函数

在基于无人机的多跳可再生通信系统中，中断概率可以表示为利用指数函数的单调性，要求P_out的最小值，即为求的最小值；而γ_th为信噪比门限值，每条链路的平均信噪比γ_i＝G_ip_i，其中p_i为第i跳的传输功率，G_t、G_r分别是发送天线增益和接收天线增益，λ是波长，L是系统损耗因子，N_0i是第i跳的噪声功率，ε_i是第i跳的对数正态阴影衰落参数，α是路径损耗因子，每一跳的距离由于除S_i外；其余均可视为常数，所以假设d_i>>h(i＝1,2,…,n)，则将该优化模型的目标函数简化为

d.证明简化后的优化问题为一个凸优化问题

根据简化后的目标函数，可得其Hessian矩阵为

因为在自由空间中，路径损耗因子α＝2；在城市环境下，路径损耗因子α∈[3,4]，所以即该矩阵正定，同时证明该目标函数为凸函数；此外，该优化问题的所有约束都是线性的，从而形成一个凸集，因此，上述优化问题为一个凸优化问题，其局部最优解即为全局最优解；

e.最优化模型的求解

利用拉格朗日乘子法，可得拉格朗日表达式如下：其中λ_i与μ均为拉格朗日乘子，再由KKT条件可得，根据即可得出最优中继无人机位置的闭式解：