[发明专利]一种基于用户轨迹预测的无人机基站动态部署方法

权利要求书

1.一种基于用户轨迹预测的无人机基站动态部署方法，应用于无人机搭载基站为移动用户提供下行服务的场景，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

(1)计算用户间轨迹相似度，将轨迹相似的用户划分为一个群组；所述用户间轨迹相似度通过计算两轨迹的最长公共子向量与其中较长轨迹子向量数的比值得到；

所述的步骤(1)中，采用改进的基于最长公共子序列算法计算轨迹间相似度，该算法将轨迹的方向性纳入计算范围，包括：

设用户u1和u2的轨迹分别为T₁与T₂，根据下式计算轨迹T₁与T₂的公共子向量数：

其中，v_u1(i)表示轨迹T₁的i个向量段，v_u2(j)表示轨迹T₂的j个向量段；表示空集；γ为阈值常量；σ(v_u1(i),v_u2(j))表示两子向量v_u1(i)和v_u2(j)间的距离，计算如下：

σ(v_u1(i)，v_u2(j))＝σ_s(v_ui(i)，v_u2(j))·σ_d(v_u1(i)Iv_u2(j))

其中，σ_θ为向量间夹角，σ_d为向量两端点的距离和；VLCSS(v_u1(i),v_u2(j))是计算向量段v_u1(i)和v_u2(j)的公共子向量数；

则两用户的轨迹间相似度其中，分别表示轨迹T₁与T₂的向量段数量；

(2)每个群组共用一个轨迹预测模型，对每个群组的轨迹预测模型进行训练；

(3)对无人机基站网络服务区域内的各用户，调用所对应群组的轨迹预测模型，预测下一时隙位置；

(4)将服务区域内多用户的位置分布同步给无人机，无人机以下行链路信道传输总速率最大化为优化目标，得到下一时隙的无人机基站最优部署位置；

设服务区域内有N个用户，K架无人机，无人机采用正交频分多址接入；

以下行链路信道传输总速率最大化为优化目标，表示为：

其中，R_sum表示场景内所有无人机的总传输速率；ρ_k,n表示用户n是否接入无人机k，若接入，ρ_k,n值取1，否则取0；r_k,n为无人机k服务用户n时的信道传输速率；r₀为单用户连入网络需满足的最小速率；

信道传输速率r_k,n计算如下：

其中，B_k,n为无人机k分配给用户n的带宽，m为正交子信道数量，B为无人机k的带宽；p_k,n表示无人机k对用户n的传输功率；g_k,n表示无人机k到用户n的信道增益；σ²为高斯白噪声功率；

(5)各无人机移动到所述的最优部署位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤(1)中，对用户轨迹采用基于密度的聚类算法DBSCAN聚类，该聚类算法由密度可达关系导出最大密度相连的样本集合，形成聚类簇，其中密度可达关系由用户的轨迹间相似度D_VLCSS大于预设阈值确定。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤(1)中，对用户划分群组的步骤包括：

S1-1：获取用户在服务区域内的历史轨迹，从中截取所要求时长的轨迹；

S1-2：采用改进的基于最长公共子序列算法计算轨迹间相似度；

S1-3：采用基于密度的聚类算法DBSCAN对用户轨迹聚类，将轨迹间相似度达到设定阈值的条件视为密度可达，设置每个轨迹相似群组最少用户数；通过聚类输出所有达到密度要求的用户轨迹相似群组。