[发明专利]一种基于无人机D2D通信网络的能效最大资源分配方法有效

专利信息
申请号: 202010906796.2 申请日: 2020-09-01
公开(公告)号: CN111988762B 公开(公告)日: 2022-03-29
发明(设计)人: 徐勇军;刘子腱;李国权;陈前斌 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: H04W4/40 分类号: H04W4/40;H04W24/02;H04W28/02;H04B17/382;H04B17/391
代理公司: 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 代理人: 杨柳岸
地址: 400065 *** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 无人机 d2d 通信 网络 能效 最大 资源 分配 方法
【权利要求书】:

1.一种基于无人机D2D通信网络的能效最大资源分配方法,其特征在于:所述方法包括:

在基于无人机辅助携能D2D通信网络中,包括一个无人机、M个地面终端和N对D2D用户;无人机作为空中基站与地面终端进行通信,每对D2D用户包括一个发射机和一个接收机;D2D发射机配备能量收集电路并采用时间切换的方式进行能量收集和信息传输;

无人机部署在覆盖区域上空,悬停高度为H,水平坐标为(0,0);地面终端m的水平坐标为(xm,ym),第n对D2D的发射机和接收机分别位于(xn,T,yn,T)和(xn,R,yn,R);假设地面终端和D2D用户都在户外进行通信,将空对地信道建模为视距通信信道;无人机到地面终端m、D2D发射机n和D2D接收机n的信道增益分别为

其中,β表示单位距离上的信道增益;D2D用户采用时间切换的方式进行能量收集;在一个时隙长度T内,τn,m为D2D发射机向接收机传输数据所用时间,即信息传输阶段;T-τn,m为D2D发射机进行能量收集所需时间,即能量收集阶段;在能量收集阶段,无人机与地面终端进行通信,D2D发射机通过收集无人机发射的信号进行充能,不传输信息;此阶段内,D2D发射机收集的能量描述为

其中,θ能量收集的效率系数,P0为无人机分配给地面终端的发射功率,αn,m表示D2D用户与GTs的配对因子;

在信息传输阶段,D2D发射机利用收集到的能量进行数据传输,并对复用相同频谱资源的地面终端产生干扰;假设D2D用户n与地面终端m共享相同的频谱资源,地面终端m的信干噪比为

其中,pn,m为D2D发射机的发射功率,gn,m为D2D发射机n到地面终端m的信道增益;D2D用户n的信干噪比为

其中,为第n对D2D用户的信道增益,为D2D发射机d到D2D接收机n的信道增益;D2D用户n的信息速率写作为使D2D发射机在信息传输阶段消耗的能量不超过能量收集阶段所收集的能量,考虑最小能量收集约束,实际的功率消耗应当满足其中,和分别是D2D用户信息传输阶段和能量收集阶段的电路功耗;

在所述无人机辅助携能D2D通信网络中,存在反馈时延和量化误差,考虑D2D用户的位置不确定性,将坐标的估计误差建模为加性模型:

其中,和分别为第n对D2D发射机和接收机的估计坐标,(Δxn,T,Δyn,T)和(Δxn,R,Δyn,R)为对应的估计误差,误差满足和其中,On,T和On,R为圆形不确定性模型的半径;

无人机到地面终端的实际信道增益为其中,为估计信道增益,为均值为0、方差为的信道估计误差;

所述加性模型中,误差模型建立能效最大化优化问题为:

C3:Hmin≤H≤Hmax

其中,为地面终端m的最小速率门限,εm为中断概率门限;无人机的飞行高度范围为[Hmin,Hmax];

所述不确定性模型中,将带有不确定性参数的优化问题转化为确定性优化问题,首先利用Q函数对概率约束C1进行求解:

其中,为辅助变量,为的累积分布函数;概率约束写作其中,Q-1(·)为Q函数的逆函数;

根据最坏情况准则,考虑最差坐标估计误差来保证D2D用户的服务质量,优化问题写作:

C3,C4,C5

为将坐标不确定性转化为信道不确定性,根据泰勒级数展开得到其中,为无人机到D2D发射机n的信道增益估计值,为对应的信道估计误差;在考虑坐标估计误差情况下收集的能量重新描述为:

基于柯西-施瓦兹不等式得到:

其中,为辅助变量;无人机到D2D接收机的信道不确定性描述为为辅助变量;

将优化问题分解为无人机高度优化子问题和无线资源分配子问题;首先,对无人机高度优化子问题进行求解;根据无人机的飞行高度约束、地面终端的服务质量约束和D2D用户的最小收集能量约束,得到无人机的飞行高度范围为:

Hmin≤H≤min{Hmax,H1,H2}

其中,同时,目标函数对飞行高度H求偏导是大于零的,能效是关于飞行高度的单调递增函数;因此,H*=min{Hmax,H1,H2};

由于优化问题是一个分式规划问题,利用Dinkelbach方法将分式目标函数转换为相减的形式;为对整数变量和耦合变量进一步处理,将αn,m松弛为区间[0,1]上的连续变量;定义和为辅助变量;优化问题写作

其中,和为辅助变量,η为系统总能效;优化目标的第一项为具有形式的凸函数,第二项为仿射函数,且约束条件都为线性约束,利用拉格朗日对偶理论进行求解;

所述无线资源分配子问题为:根据所建立的凸优化问题,建立拉格朗日函数,并利用梯度下降法对拉格朗日乘子进行迭代更新;

(a)建立拉格朗日函数:

其中,为辅助变量,λmnn和μn为非负的拉格朗日乘子;根据Karush-Kuhn-Tucker条件,得到:

其中,[x]+=max(0,x);

(b)将代入L(X)得到:

其中,基于梯度下降法对进行更新:

其中,l为迭代次数,Δτ为迭代步长;

(c)为实现最优的用户关联,对αn,m求偏导得到

其中,辅助变量ρn,m为:

根据D2D用户n将与地面终端m*共享相同频谱资源;

(d)得到最优的无线资源分配策略后,将αn,mn,m和pn,m代入原优化问题,并对最优的飞行高度进行更新;

(e)计算总能效返回步骤(a),直到能效收敛;得到最优资源分配策略和无人机悬停高度。

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