[发明专利]无人机网络中基于自组织优化协作的连续覆盖方法

说明书

本发明提供了一种无人机网络中基于自组织优化协作的连续覆盖方法，用于无人机静态辅助基站网络中。本发明方法包括：当静止的无人机基站剩余电量到达阈值时，根据优化的中继信息传输路径回传电量、服务用户位置等信息给宏基站；宏基站派遣新的无人机根据优化的飞行路径飞行到目标位置，替换电量不足的无人机，电量不足的无人机前往基站补充电量；本发明联合优化中继信息传输路径和无人机飞行轨迹，以使得整体系统能耗最小。采用本发明方法，在保证无人机基站持续覆盖要求的同时，大大节省无人机的能耗，使无人机有限电池电量不再成为无人机服务时间的禁锢。

技术领域

本发明涉及无人机网络技术领域，具体涉及一种无人机网络中基于自组织优化协作的连续覆盖技术。

背景技术

近年来，无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)由于其高灵活性与低成本等优点受到了广泛关注。随着无人机辅助网络的快速发展，基于无人机的应用也越来越多样化，如无人机辅助基站进行通信、作为中继进行传输信息、作为传感器收集信息等。无人机的机动性使得它可以迅速部署，提供无处不在的通信，提高覆盖能力，但是无人机最明显的缺陷依然是能源问题，电池寿命太短，无法完成长时间的任务。

无人机的特性使其更适用于分布式网络，对于无人机辅助基站(base station,BS)的场景，单个无人机能力有限，因此多无人机分布式部署协作将成为无人机辅助基站覆盖的未来发展方向。然而无人机的机动性也使得无人机的覆盖问题变得更加复杂，尤其是动态的部署要考虑无人机之间的轨迹设计，防止发生碰撞。因此在无人机辅助基站通信方向，大多数的研究考虑无人机的静态部署。静态部署能避免发生碰撞，但是无人机电池有限的电量将限制无人机的服务时间，在覆盖任务中也可能会因为能量耗尽或损坏而出现覆盖漏洞进而影响区域内用户的服务质量(Quality of Service,QoS)。为了解决这个问题，为用户提供不间断的服务，必须考虑无人机的持续覆盖。

在引入能量收集的无人机辅助网络中，现有参考文献[1]优化无人机的路径规划和任务分配，通过联合选择无人机任务和路线的最优解，使得无人机辅助移动边缘计算(MEC)系统的能量最小化。参考文献[2]提出了一种具有能量补给能力的三维无人机调度方案，即无人机为用户服务，并及时充电以补充能量。参考文献[3]研究了一种具有能量采集功能的无人机通信系统，无人机以半双工或全双工方式将能量传递给用户，用户采集能量并将数据传输给无人机。参考文献[4]设计了兼顾吞吐量和推进能耗的高能效无人机中继通信系统，优化了无人机和BS的联合发射功率、无人机的轨迹、加速度和飞行速度，最大限度地解决了无人机的节能中继问题。以上技术都对无人机的能源短板问题提出了相关策略研究，但大多考虑无人机收集信息的机动性，通过优化无人机的轨迹路径等，来降低无人机的能耗。对于无人机辅助基站覆盖方面，却很少关注无人机的能耗问题。还有部分现有技术，考虑额外增加一个无人机飞行，收集其他无人机基站能量信息，再传输至宏基站(macrobase station,mBS)，由宏基站调配。这种方式额外增加了一个无人机的推动能耗和收集能耗，而且给宏基站带来压力。

参考文献：

[1]H.Xiao,Z.Hu,K.Yang,Y.Du and D.Chen,An Energy-Aware Joint Routingand Task Allocation Algorithm in MEC Systems Assisted by Multiple UAVs,2020International Wireless Communications and Mobile Computing(IWCMC),Limassol,Cyprus,2020,pp.1654-1659.

[2]H.Qi,Z.Hu,H.Huang,X.Wen and Z.Lu,Energy Efficient 3-D UAV Controlfor Persistent Communication Service and Fairness:A Deep ReinforcementLearning Approach,in IEEE Access,vol.8,pp.53172-53184,2020.