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面向多无人机携能网络的轨迹与资源规划算法.docx
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![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87191826/bg1.jpg)
大规模机器类通信(massive Machine-Type Communications,mMTC)是第
五代移动通信中的重要的场景之一,其特点是承载大规模物联网节点连接。然
而,大量物联网节点的数据发送会造成整个网络能量消耗过快的问题。由于节
点 的 能 量 受 限 ,巨 量的 能量 消耗 将大 大缩 短网 络 的 生 命 周 期 。 无 线 携 能 通 信
(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)作为一种新
型的无线通信类型
[1]
,可以实现无线信息与能量的同时传输,即在与无线设备进
行信息交互的同时,为无线设备提供能量,极好地解决了节点能量受限问题。
然而在很多偏远地区或是灾区,传统的地面基站通常面临着无法及时与用
户建立通信,并给无线设备提供能量问题。与地面蜂窝通信网络相比,无人机具
有机动性能好、覆盖范围广以及灵活性高等优势,可以快速有效地部署在地理
位置复杂的地区,以满足应急通信需求。因此,将无人机作为空中基站为地面用
户提供高效、低时延的信息交互以及能量传输的服务是近年来学术界和工业界
的研究热点。
文献[2]考虑单无人机作为空中基站与地面用户进行通信的场景,提出了一
种无人机高度优化算法,实现了最大化无人机覆盖用户数量。文献[3]考虑多无
人机场景,对无人机的高度、水平位置进行联合优化,以使用最少的无人机对特
定的区域完全覆盖的同时满足通信需求。然而,文献[2,3]考虑的场景均是无人
机作为静止的空中基站对用户进行服务,没有考虑到无人机的动态部署问题,忽
略了无人机动态服务在提高用户覆盖范围与系统吞吐量方面的巨大优势。文献
[4]针对用户通过上行链路给无人机传输信息的场景,提出了一种无人机最优轨
迹规划方法,以最大化用户传输速率。后续,文献[5]针对无人机下行能量传输场
景提出了一种速度受限的无人机最优轨迹规划算法,对无人机的悬停位置、悬
停时间以及轨迹设计进行优化,实现了设备接收能量最大化的优化目标。文献[6]
则更进一步考虑到功率分配问题,在无人机下行信息传输的场景中,联合优化功
率分配和无人机飞行轨迹,以实现吞吐量的最大化。但文献[4,5,6]均只考虑了单
无人机的应用场景,而在实际的通信或者无线能量传输场景中,多无人机联合可
为用户提供更高效的接入服务
[7,8,9]
。文献[7]考虑多无人机下行信息传输场景,提
出了一种迭代算法,对无人机轨迹、功率分配进行分步优化,以实现网络吞吐量
最大化。但文献[7,8,9]都没有考虑无人机下行传输能量的场景,无法保证能量受
限用户的通信质量。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87191826/bg2.jpg)
以上文献均没有涉及到多无人机下行能量传输场景,且无人机的速度约束、
能量约束以及相互干扰的限制也未充分探索。因此,笔者将深入研究如何对无
人机资源配置进行优化,提高能量传输效率和信息传输效率,以推动基于无人机
的无线携能通信网络的发展。在文中,讨论一个无人机通信系统的下行信息与
能量传输场景,通过对无人机的轨迹规划、功率分配以及用户调度的优化,以实
现最大化最小用户可达速率。然而,该优化问题为非凸问题,难以直接求解。为
了解决上述非凸的优化问题,笔者提出了一种基于块坐标下降法的迭代算法,将
优化问题拆分成 3 个子问题,在每次迭代中,对用户调度、无人机轨迹规划以及
功率分配依次进行优化。对于其中的非凸约束条件,采用连续凸优化技术
[10,11]
将
优化问题转换为近似凸问题,并使用凸优化工具进行求解。
1 系统 模型与问 题阐述
1.1 多无人机无线携能 通信 系统
考虑一个如图 1 所示的三维无线通信系统场景。U 架无人机为 M 个地面
用户提供信息传输和无线电能输送服务。在给定的飞行周期内,无人机采用时
分多址( Time-Division Multiple Access,TDMA)方式与地面用户进行信息传输。
假设所有无人机在一个飞行周期内都使用相同的通信频段,无人机采用单天线
向用户传输信息。
图 1
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87191826/bg3.jpg)
图 1 基于多无人机的无线携能通信场景
根据上述布置的场景,假设地面用户的水平坐标$e_{m}=\left\lfloor x_{m},
y_{m}\right\rfloor \mathrm{T}$,无人机的飞行高度 H 恒定,水平位置随时间不断
变化。考虑到飞行周期长短的选择会对系统性能起到比较大的影响:通常太短
的周期会导致无人机不能为用户提供有效的服务,而太长的周期则会导致每个
用户等待的时间大大提高,因此选择合适的飞行周期十分重要。为了有效解决
该问题,将无人机飞行周期 T 均分为 N 个相等间隔的时隙,记为 n={1,2,…,N}。
每个时隙的长度为 T/N,并且这个时隙的选择应该足够小,以至于可以认为在两
个相邻时隙中无人机的位置基本不会产生变化。在时隙 n 中,第 u={1,2,…,U}架
无人机的水平位置可表示为
w
u
[n]=[x
u
[n],y
u
[n]]
T
。
由于无人机基站具有移动灵活性的优势,将无人机与用户之间的通信形式
视为视距通信,其信道质量取决于无人机与用户之间的距离,同时假定由于无人
机移动造成的多普勒效应能在接收端得到很好的补偿。因此,在时隙 n 中,用户
m 从第 u 架无人机获取的信道功率遵从自由空间路径损耗模型,可表示为
$g_{m, u}[n]=\beta_{0} d_{m, u}^{2}[n]$
(1)
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