[发明专利]一种无人机协同的数能一体化网络的优化方法

权利要求书

1.一种无人机协同的数能一体化网络的优化方法，包括用户区域划分、无人机悬停点求解、无人机飞行轨迹设计和优化下行链路的吞吐量与收割能量四部分处理阶段，通过以下步骤实现：

S1、确定网络系统模型，设定模型由一个无人机、一个无人机充能点和多个距离不同的用户设备组成，定义用户设备的信息接收策略，以及定义无人机能耗模型；包括以下步骤：

S11：所述N个用户设备表示为U＝{u₁，…，u_N)，其中，U表示N个用户设备的集合，u₁至u_N分别对应表示N个用户设备，并且用户与无人机之间是视距无线传输，无人机知晓用户设备数量和位置，且知道无人机最大飞行速度为V，飞行高度为H，将任务时间T划分为N_s个时隙，假设无人机悬停的区域有M个，每个区域中有K_j，j＝1，...，M个用户设备；

S12：考虑用户设备的信息接收情况进而定义信息接收策略，用a_ui[n]∈{0，1}表示用户设备u_i在时隙n的信息接收状态，a_ui[n]＝1表示既接收信息也进行能量收割，a_ui[n]＝0表示仅进行能量收割，用户采用时隙分割的方式来同时进行信息接收与能量收割，设一个时隙长度为T_s，在一个时隙中，分配αT_s进行能量收割，(1-α)T_s进行信息处理，α表示0～1之间的一个固定值；

S13：无人机的能量消耗包括推进功率消耗和传输消耗，推进功率消耗由公式给出：

其中P₀和P_i分别表示悬停状态下的叶片轮廓功率和感应功率，U_tip表示转子的叶尖速度，v₀被称为悬停时的平均转子感应速度，d₀和s分别是机身阻力比和转子坚固度，而ρ和A表示空气密度和转子盘面积，V(t)表示无人机的飞行速度，传输消耗主要体现在无人机的发射功率消耗；

S2、根据网络系统模型，求每个用户设备的接收功率、收割能量功率和下行吞吐率；包括以下步骤：

S21：得到每个时隙每个用户接收功率：设定划分时隙中的无人机传输功率P₀[n]保持不变，在第n个时隙，无人机的下行传输信号x_j(t)为

其中，s_j(t)表示无人机在区域j中使用的随机发射信号，设定随机发送信号具有单位功率并且相互正交，在LOS信道传输条件下，得到用户设备的接收功率为：

其中β表示参考距离为1m时的信道功率增益，d_j，ui表示无人机与用户设备的距离，d_L表示路径损耗；

S22：得到每个时隙每个用户接收能量：根据接收功率得到收割能量功率：P_er，ui，即将收割得到的能量除以时间得到的功率，表达式为

其中η是能量收割效率；

S23：得到每个时隙每个用户的下行吞吐率：在LOS信道下，根据香农公式得到用户设备的下行吞吐率：

其中表示用户设备接收器处的噪声功率；

S3、将用户设备根据聚类算法划分为多个区域，得到每个区域无人机最佳悬停位置；包括以下步骤：

S31：改进聚类算法，将所有用户设备按位置进行聚类划分为尽可能少的区域；

S32：无人机传输的信息与能量需要满足该区域内所有用户的需求，将该区域内用户设备接收功率最大化作为优化目标，通过寻找无人机最佳悬停位置使优化目标最大化，得到优化问题：

P_w是用户设备的平均能耗，从而在满足优化的条件下，将问题转为广义费马问题求解；

S4、引入充能点，并用动态规划的方法求得无人机飞行轨迹；

在任务时间T的限定条件下，使用动态规划方法解决无人机轨迹问题，得到动态规划方程：

其中d(i，V)表示从悬停点i经过集合V中所有点一次且仅一次的最短路，点i表示无人机悬停点中的任意一点，集合V表示无人机悬停点的集合，c_ik表示从点i到点k的距离，c_is表示从点i到点s的距离，d不是单独的参数，而是d(i，v)整体表示关于i与V的函数，为便于分析，设定无人机的充能位置在上述用聚类方法求得的悬停点上；

S5、在每个区域，定义优化目标为收割能量最大化和总吞吐量最大化，得到优化目标的表达式以及其约束；包括下列步骤：

S51：考虑信息接收策略、最小收割能量约束、电池容量、无人机本身以及任务时间，得到所有用户收割能量的最大化优化问题；

S52：考虑信息接收策略、最小吞吐率约束、无人机本身以及任务时间，得到所有用户总吞吐量最大化优化问题；

S6、在一次任务时间内，根据优化目标的表达式以及其约束，求解出无人机最佳悬停时间和优化问题的解；包括下列步骤：

S61：在任务时间内，信息策略a_ui[n]是与传输协议相关，从所有时隙看，假设a_ui[n]是服从[0.6，0.8]的均匀分布，从而步骤S51和S52优化问题时所提出的目标函数变为τ_j相关的线性函数，将非凸优化问题转化为凸优化问题；

S62：得到仅能量优化与仅信息优化最优解，并解出无人机在各个区域悬停时间，得到最大收割能量为E_max；

S7、将求得的最大收割能量处理后，作为约束条件优化下行链路的总吞吐量，得出信息与能量联合优化的无人机悬停时间分配以及相应优化目标解，包括下列步骤：

S71：将用户设备收割的总能量作为约束条件优化用户设备的总信息吞吐量，得到信息与能量联合优化问题；

S72：求解联合优化下，无人机各区域最优悬停时间以及相应的收割能量和信息吞吐量。