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基于无人机辅助的V2I无线传输系统性能优化.docx
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基于无人机辅助的V2I无线传输系统性能优化.docx
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摘要
在 应 急 通 信 中 , 无 人 机 的 应 用 越 来 越 广 泛 , 提 出 了 一 种 无 人 机 辅 助 的
V2I(vehicle to infrastructure)车载通信技术。由于通信距离、地形遮挡等
原因,地面的车辆与基站可能无法实现直接通信,此时无人机可被用作通信中
继。在通信过程中,为了满足地面车辆通信的公平性需求,基于地面移动车辆
的位置坐标,选定一个小于相干时间的时间间隔,计算车辆在每个时间间隔的
传输速率,并将最大化最小传输速率作为优化目标。为解决此问题,提出将整
个通信过程离散化,先计算在每个时间间隔范围内使最小传输速率最大化的无
人机飞行轨迹,从而得到整个通信过程的无人机飞行路径。仿真表明,通过对
无人机进行路径规划,车辆的信息传输速率明显优于无人机位置固定情况下的
传输速率。
关键词:‹无人机中继‹;V2I;路径规划‹;传输速率
Abstract
In the emergency communication,UAVs (unmanned aerial vehicle) are
used more and more widely,and a V2I (vehicle to infrastructure) vehicle
communication technology based on UAV was proposed.Because of the
communication distance and the shelter of the terrain,the ground vehicle
and the base station may not connect directly.At this time,the UAV can
be used as communication relay.In the process of communication,in
order to meet the fairness of ground vehicle communication,a time
interval less than the coherence time was selected based on the
coordinates of moving ground vehicles,the transmission rate between
vehicles in each time interval are calculated to maximize the minimum
transmission rate as the optimization goal.In order to solve this
problem,the entire communication process was dispersed.First,UAV flight
trajectory to maximize the minimum transmission rate at each time
interval within the range of the UAV flight path was calculated to get the
whole communication process trajectory.Simulation results show that
through the path planning of UAV,the information transmission rate of the
vehicle is obviously better than the transmission rate under the fixed
position of UAV.
Keywords : ‹UAV-based relay;V2I;trajectory
optimization;transmission rate
1 引言
目前,无人机(UAV,unmanned aerial vehicle)因其移动性强、方便部署
等特点,在越来越多的领域有了广泛的应用,如通信、农业、实时监控、灾区
重建等
[1
]
。其中,无人机在无线通信领域中的应用受到了很大的关注,尤其是在
缺少地面基础通信设施覆盖的区域,以及由于自然灾害导致地面基础通信设施
损毁从而影响正常通信的地区。对于车联网,其旨在使交通更安全、更高效 ,
V2I 是车联网中重要的组成部分。V2I 通信允许车辆在行驶的过程中与路边基础
设施进行数据交换,从而获得所处区域乃至整个地区的交通信息,在信息总体
整合的基础上对每个终端提供相应的驾驶指导和预警服务,所以 V2I 在支持业
务的种类方面具有很大的优势,V2I 通信也一直是智能交通的重点研究领域
[2
]
。
目前,V2I 通信主要应用于实时的信息服务、车辆的运行监控、电子收费的管理
等,其通信特点是距离较短、高速移动
[3
]
。但是,随着全球车辆保有量的不断升
高和车联网产业的不断壮大,接入车联网的车辆规模将不断扩大,车联网需要
采集、传输、处理的数据量将以指数级增长,这就要求在 V2I 通信中,保证最
基本的信息传输速率
[4
]
。在实际的通信场景中,地面的移动车辆可能无法与基站
直接通信,此时利用无人机方便部署、经济效用较高等特点,将无人机用于通
信中继,便可为地面的移动车辆提供可靠的无线连接服务
[5
]
。
本文描述了一个应用无人机作为通信中继的 V2I 系统。在某些地区,由于
发生地震等自然灾害或高山等地形遮挡,使通信基站和远处的车辆无法直接通
信。此时,无人机便可起到通信中继的作用。为了满足地面车辆通信的公平性 ,
通过实时计算无人机与地面多个移动车辆之间的传输速率,找到最小的信息传
输速率,并通过适当调整无人机的飞行路径使最小传输速率达到最大值,从而
使地面的移动车辆达到最优的通信速率。最后,通过仿真得出结果,证明通过
优化无人机中继的飞行路径对提高 V2I 无线传输系统的信息传输速率是有效的
[6
]
。
2 无人机辅助的 V2I 无线传输系统
2.1 场景描述
本文描述的‹V2I 无线传输系统场景如图‹ ‹
‹‹‹‹
‹‹‹‹
1‹‹
‹‹
所示,由 3 部分组成,即远处的
通信基站、地面移动车辆和无人机。其中,无人机作为系统中的通信中继,辅
助基站与地面移动车辆进行多播通信,且无人机的飞行路径是可控的。在整个
通信过程中,基站先与无人机进行通信,将信息传递给无人机中继,然后无人
机通过不同的频带,将从基站接收到的信息多播给地面的移动车辆用户。假设
无人机将飞行高度固定为 H,并且无人机具有一个消息缓冲区,可以存储从基站
接收到的信息
[7
]
。此外,为了方便起见,假设基站和无人机以及无人机和地面移
动车辆均处在视距范围内,并且在整个通信过程中,通信系统的多普勒效应也
被完全补偿。
图 1
图 1无人机辅助的 V2I 无线传输系统
根据图‹ ‹
‹‹‹‹
‹‹‹‹
1‹‹
‹‹
‹‹
所示的通信场景建立如图‹ ‹
‹‹‹‹
‹‹‹‹
2‹‹
‹‹
‹‹
所示的三维坐标系。将基站的位置 S
设为坐标系的原点,地面运动的车辆分布在一个矩形区域,此矩形的中心点为
D,S 与 D 的连线为三维直角坐标系的 x 轴,在水平面上垂直于 x 轴作坐标系的
y 轴,z 轴则为与水平地面垂直的方向。基站 S 与用户所在矩形区域中心点 D 之
间距离为 L,即 D 的坐标为(L,0,0)。此时,假设无人机飞行在固定高度 H 上,
飞行时间为 T , 那 么 在 t 时刻,飞行的无人机在三维坐标系中的位置坐标为
(x(t),y(t),H),0≤t≤T。已知无人机飞行时的最大速度为 V,故有
x˙2(t)+y˙2(t)−−−−−−−−−−√≤V,0≤t≤T (1)x˙2(t)
+y˙2(t)≤V,0≤t≤T (1)
其中,x˙(t)x˙(t)和 y˙(t)y˙(t)分别为 x(t)和 y(t)关于时间 t 的导数。在整个通
信过程中,可将无人机飞行过程离散化,选定一个小于相干时间的时间间隔 δ,
在每个 δ 中计算无人机的飞行路径,那么整个通信时间 T 可表示为 T=Nδ。在每
一个时刻无人机在平面 z=H 中的坐标为{x[n],y[n]}Nn=1{x[n],y[n]}n=1N。无
人机在第 n 个通信时隙中,其三维坐标为(x[n],y[n],H),在第 n+1 个时隙中坐标
为(x[n+1],y[n+1],H)。那么,在相邻时隙内,无人机飞行的距离为
d=(x[n+1]−x[n]) 2+(y[n+1]−y[n]) 2−−−−−−−−−−−−−
−−−−−−−−−−−−−−−−−−√ (2)d=(x[n+1]−x[n]) 2+(y[n+1]−y[n])
2 (2)
图 2
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