[发明专利]一种无人机流量卸载的多阶段逆向选择契约模型优化方法

说明书

本发明提出了一种无人机流量卸载的多阶段逆向选择契约模型优化方法。通过把无人机参与流量卸载场景映射成劳动力市场，将基于市场驱动的契约模型应用到流量卸载激励机制中，建立地面基站模型和空中无人机模型。其次，考虑到流量卸载场景中无人机的自私性和网络信息的非对称性，针对热点地区流量需求、无人机位置和无线信道等因素的动态特性，通过设计贯穿两阶段的流量卸载动态契约模型，结合个人理性和激励相容约束条件，实现对无人机私有信息的甄别，以激励其积极参与流量卸载。本发明保证流量卸载的实现，且本发明方法易于实现，基站和无人机之间的信息交互较少，因而该方法所需的信令开销较少。

技术领域

本发明属于移动蜂窝通信技术领域，具体涉及一种无人机流量卸载的多阶段逆向选择契约模型优化方法。

背景技术

随着人们对移动通信服务需求的快速增长，地面基站(Base Station，BS)必须做出改变，来增加自身网络容量以及覆盖范围。无人机(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)流量卸载利用无人机自身的灵活性以及机动性，使得它可以广泛的应用于移动蜂窝网络，成为人们心中备受关注的新技术。无人机流量卸载技术的关键在于如何准确地建立流量卸载激励机制模型。这需要近乎完整的网络信息。但是，由于无线信道的不稳定性和无人机的移动性，获得完整的网络信息异常困难。此外，由于无人机的自私性，可能不愿在没有任何动机的情况下分享其信息。因此，导致网络信息非对称问题的产生。所以，如何建立具有准确性较高的流量卸载激励机制模型，是极具挑战性的课题。

当前，非对称信息条件下无人机流量卸载的技术问题正得到广大研究者的关注。现有的无人机流量卸载技术主要针对静态契约设计的研究。然而，在实际流量卸载的数据传输中，由于热点地区流量需求，无人机位置以及信道条件等因素的动态特性，网络信息是不断变化的。同时，为了避免地面基站频繁地选择无人机而产生额外交易成本，需设计一个具有长期承诺的动态契约来激励无人机参与流量卸载。

发明内容

为了克服上述现有技术存在的不足，本发明的目的在于提出一种无人机流量卸载的多阶段逆向选择契约模型优化方法。

所述无人机流量卸载的多阶段逆向选择契约模型优化方法具体包括如下步骤：

步骤1：依次建立无人机提供发射功率模型、无人机参与流量卸载的传输成本模型、无人机在参与流量卸载中的总成本模型、无人机的效用模型，进一步建立地面基站获得的总收益模型、地面基站效用模型；

步骤2：建立多阶段逆向选择契约模型，结合激励相容和个人理性的约束条件进行优化，得到优化后多阶段逆向选择契约模型；

步骤3：地面基站使用优化后多阶段逆向选择契约模型向无人机提供契约；

作为优选，步骤1中所述建立无人机提供发射功率模型为：

假设h(RT_i,D_i)为第i个无人机发射机即RT_i与相应热点区域即D_i之间的信道增益；

为了获得在相应热点区域D_i的接收功率p_i，第i个无人机提供发射功率模型为：

其中，N为无人机的数量，p_i为为第i个无人机热点区域的接收功率，RT_i为第i个无人机发射机，D_i为第i个无人机热点区域，h(RT_i,D_i)为第i个无人机发射机与相应热点区域之间的信道增益；

步骤1中所述建立无人机参与流量卸载的传输成本模型为：

第i个无人机参与流量卸载的传输成本模型为：