[发明专利]基于协同异构空中网络的位置优化和资源分配方法及系统

权利要求书

1.基于协同异构空中网络的位置优化和资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、构建包括一个HABS、N个LABS和M个用户的小区通信模型；

S2、基于步骤S1构建的小区通信模型构建HABS与用户之间以及LABS与用户之间的信息传输机制；

S3、基于步骤S1构建的小区通信模型和步骤S2构建的信息传输机制，确立无人机与各用户之间的传输速率及小区内总传输速率；

S4、基于步骤S1构建的小区通信模型和步骤S2构建的信息传输机制，建立通信约束机制，约束机制包括：

保证用户的最低传输速率要求，设计约束机制：

为保证每个用户关联到无人机设计的用户分配方案：

各无人机的最大发射功率限制了功率分配方案：

对LABSs的位置约束为：

其中，代表用户的最低速率要求，表示无人机n的最大发射功率，d_i,j表示第i个和第j个LABS之间的距离，D表示LABS之间的安全距离，分别表示可行域在x轴方向的最小最大范围，分别表示可行域在y轴方向的最小最大范围；

S5、基于步骤S3和步骤S4构建系统吞吐量最大化的优化目标与约束条件，优化目标为小区和速率最大表示为：

其中，C1为用户的最低速率要求限制，C2限制每个用户只能分配一个信道，C3和C4限制每个信道最多只能分配给一个用户，C5限制每个ABS的发射功率之和不能大于其最大发射功率，C6限制无人机在每个信道上的发射功率不小于0，C7限制各低空无人机之间的距离大于安全距离D，C8和C9为低空无人机的水平方向飞行范围，R_m为传输速率，K_n表示中元素的个数，为信道分配变量，表示与无人机n关联的用户的集合，表示无人机在信道k_n上的发射功率，分别表示可行域在x轴方向的最小最大范围，分别表示可行域在y轴方向的最小最大范围；

S6、将步骤S5中的优化问题分解为LABSs位置优化和各无人机资源分配优化子问题；

S7、基于步骤S6分解的优化目标与步骤S5的约束条件，采用粒子-鱼群优化算法求解位置优化问题，以覆盖用户数最多为目标，求解LABSs的位置，完成位置优化；

S8、基于步骤S7得到的LABS位置，利用匹配算法和拉格朗日对偶分解算法优化各无人机的资源分配方案，实现资源分配，具体为：

将功率平均分配，计算信道分配权重因子W_m,k，使用Kuhn-Munkras方法解决信道分配问题，得到信道分配矩阵X_n；根据信道分配矩阵X_n用拉格朗日对偶分解方法求解功率控制问题；

信道分配问题表示如下：

其中，表示与无人机n关联的用户的集合，K_n表示中元素的个数，为信道分配变量，C2限制每个用户只能分配一个信道，C3和C4限制每个信道最多只能分配给一个用户；

功率控制优化问题表示如下：

其中，B_n为各信道带宽，为分配给用户m的信道，表示无人机n在信道上的发射功率，表示无人机n到用户m在信道上的信道功率增益，N₀表示噪声功率谱密度，为用户的最低速率要求，为无人机n的最大发射功率，C1为用户的最低速率要求限制，C5限制每个ABS的发射功率之和不能大于其最大发射功率，C6限制无人机在每个信道上的发射功率不小于0。