[发明专利]下行NOMA两用户环境中最优的无人机部署方法

权利要求书

1.下行NOMA两用户环境中最优的无人机部署方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：首先建立最大化两用户和速率的优化问题，以功率和不大于无人机能提供的总功率且每个用户的速率均大于可实现速率阈值为约束条件；步骤S1具体如下：

考虑具有两个地面用户的三维笛卡尔坐标系，两个用户的位置分别位于w₁＝[L,0,0]^T和w₂＝[-L,0,0]^T处，L为用户1和用户2距离的一半；假设无人机部署在q＝[x,y,H]^T位置，H是无人机的固定飞行高度；假设网络中的所有结点都配备了一根天线，并且从无人机到地面用户的通信链路以视线为主；假设无人机运动引起的多普勒效应在地面用户处得到完全补偿，因此，从无人机到用户i,{i＝1,2}的信道系数h_i表示如下：

其中，λ₀为参考距离d₀＝1米时的信道增益，d_i＝|q-w_i|表示从无人机到用户i,{i＝1,2}的距离；

无人机同时向两个地面用户发送叠加信号，表示为：

其中，s₁和s₂表示发送给用户1和用户2的信号，P₁和P₂表示无人机给用户1和用户2的传输功率，且满足：

P₁+P₂≤P_max (3a)

P_i≥0,i＝1,2 (3b)

其中，P_max表示无人机的最大传输功率；因此，用户i,{i＝1,2}的接收信号表示为：

其中，n_i表示均值为零的加性高斯白噪声的方差假设

根据NOMA原理，在接收端采用连续干扰抵消；由于对称性，只考虑x≥0这种情况；假设用户1被视为更强的用户，而用户2被视为较弱的用户；因此，首先解码用于用户2的信号，然后解码用于用户1的信号，从无人机到用户1和用户2的可实现速率表示为：

R₁＝log₂(1+P₁λ₁) (5a)

和

其中，以及

建立如下问题：

max_q,P R₁+R₂ (6a)

s.t.,(3a),(3b) (6b)

R_i≥r^*,i＝1,2 (6c)

其中，P＝{P₁,P₂}，r^*表示无人机承诺为用户提供的可实现速率阈值；

S2：对优化问题进行简化，给出简化后的等价问题；步骤S2具体如下：

通过证明可以获得最优的无人机部署位置位于两个用户之间的连线上，即y＝0；无人机的位置简化为q＝[x,0,H]^T，问题(6a)到(6c)可被简化为问题(7a)到(7b)：

max_xf(x) (7a)

0≤x≤L (7b)

其中，x为无人机的横坐标；

两个用户对应的传输速率为：

和

R₂＝r^* (9)

为了确保用户1的传输速率也高于r^*，需要保证f(x)大于

S3：根据等价问题求出最优无人机位置的横坐标；

S4：检验得到的最优无人机位置的横坐标；步骤S4具体如下：

检验得到的最优无人机位置的横坐标x^*是否满足若满足，则最优无人机位置有效，结束算法；若不满足，则改变r^*，从S1开始重复上述步骤。

2.如权利要求1所述的下行NOMA两用户环境中最优的无人机部署方法，其特征在于：步骤S3具体如下：

令f'(x)＝0，得到2Lx²-Ax+AL-2L(H²+L²)＝0；

为了求解2Lx²-Ax+AL-2L(H²+L²)＝0，首先，求出参数Δ，表达式为：

Δ＝A²-8AL²+16L²(H²+L²) (10)

其中，σ²为均值为0的高斯加性白噪声的功率值；

接着，分两种情况讨论：

第一种情况是Δ≥0，获得两个解和

又有四种可能性，分别给出最优无人机位置的横坐标x^*，表示如下：

可能性1：若那么

可能性2：若那么

可能性3：若那么

可能性4：若那么x^*＝argmax{f(0),f(L)}；

第二种情况是Δ＜0，f(x)是关于x的单调递增函数，那么x^*＝L。