申请/专利权人：内蒙古启超测绘有限公司

申请日：2022-09-14

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN115499805B

主分类号：H04W4/40

分类号：H04W4/40;H04W24/02;H04B7/185

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.21#专利申请权的转移;2023.01.03#实质审查的生效;2022.12.20#公开

摘要：本发明涉及一种基于NOMA的多无人机采集系统的联合优化方法，属于多无人机上行通信的联合优化领域。多架无人机作为移动基站服务于多个地面设备，无人机之间通过TDMA方式在一个时隙内采集L对地面设备的数据，每对设备之间通过NOMA方式进行传输。为了提高任务执行时间效率，在满足各地面设备上传数据量的基础上，得到UAV与地面设备之间的传输速率，联合优化UAV与地面设备之间的通信分组调度、功率控制和无人机的飞行轨迹，使系统的总任务执行耗时最少。通过与无人机辅助正交多址接入方案对比，本发明可以显著提高系统的任务完成时长，在紧急数据采集场景中具有较高的应用价值。

主权项：1.一种基于NOMA的多无人机采集系统的联合优化方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1：构建多无人机辅助的非正交多址接入的应急采集数据网络模型：1通信网络信道模型M架无人机作为移动基站服务于无地面基站区域的K个地面设备节点，每个地面节点需传输的数据量为Sk，定义uk为第k个地面节点的位置，为第n个时隙内第m架无人机的水平投影位置；假设无人机的飞行高度恒为H，且有固定的起止点；将无人机执行采集任务时间路径离散化为N个时隙，M架无人机之间通过TimeDivisionMultipleAccess,TDMA时分多址技术在每个时隙内收集地面节点设备的数据，每对设备之间通过Non-OrthgonalMultipleAccess,NOMA非正交多址技术进行上行传输，信道模型采用LineofSight，LOS视距无线地对空信道传输模型： 其中定义为在第n个时隙中，无人机m与第k个SN之间的信道增益，其中β0表示单位距离1米处的信道增益；2非正交多址接入分组与调度模型将L定义为每个时隙内调度的对数，即两两配对的情况下每个时隙调度2L个地面节点，2LK；变量被定义为表示无人机m在第n个时隙内与设备i与j之间的调度关系，表示与设备i、j建立通信，否则没有；根据定义有表达式： 每个时隙n内的调度变量xk,n为： 根据NOMA的SIC接收机规则，每个共信道NOMA用户根据其信道状态被分配一个解码顺序，不失一般性，假设在时隙n内节点i的信道增益大于节点j的信道增益即节点i的解码顺序高于j，且在一个时隙内节点i与j最多只能由一架无人机调度一次，分组调度约束表示为： 3地面节点数据上行传输模型具体包含无人机飞行轨迹约束，地面节点的任务资源约束包括节点设备的通信需求约束、峰值功率约束、子任务划分约束和时隙变量约束；在单位带宽下，第n个时隙内第m架无人机调度第lij组的用户i的上行通信速率为： 第n个时隙内第m架无人机调度第lij组的用户j的上行通信速率为： 其中pk,n,k∈{i,j}表示为在第n个时隙内第k个节点的发射功率，σ2为加性高斯白噪声；定义αk,n∈[0,1]表示为在第n个时隙内第k个节点所需传输的任务量的比例系数，则有以下通信约束： pmin代表节点的调度情况下的最小发射功率，pmax代表节点的峰值功率；设无人机任务完成总时间周期为T，第n个时隙内的时长Tn应满足以下约束： 其中Ln＝{i,j,m\xmnij＝1}；无人机飞行轨迹约束包括无人机的转向角约束、最大飞行速度约束、起止点约束，无人机之间的最小安全距离约束，具体地说无人机各个时隙的位置坐标和速度满足以下动力学约束： 其中，Vmax表示无人机的最大瞬时速度，cosmin表示无人机的最大转向角的余弦值，地面表示第n个时隙时无人机的转向角，Tn为第n个时隙的时长，qe为无人机的起止点，dsafe为无人机之间的最小安全距离；S2：以最小化所有无人机的任务执行时长为目标函数，考虑多无人机之间的碰撞约束、转向角约束、飞行速度约束、NOMA组内信道增益约束，各设备峰值功率约束，各设备节点的最小采集总数据量约束，各节点分组调度约束，设计优化问题： s.t. 13141516其中17a与17b为时隙长度的约束条件，ΔT为每个时隙的取值上限；约束17c到17e为地面节点设备的分组调度约束，每个时隙内，每个NOMA组都只能同时与一架无人机进行通信，L个NOMA组之间通过时分模式提供通信服务，17f为NOMA解码规则约束，按照此规则解码；17g和17h为任务需求约束；17i为地面节点的峰值功率约束，pmin代表节点的调度情况下的最小发射功率，pmax代表节点的峰值功率；S3：根据步骤S2所述的具体优化问题，将目标问题解耦为三个子问题，并利用块坐标下降算法，0-1整数规划、二分法与连续凸逼近将非凸的子问题转化为凸问题后，迭代求解：首先将原问题分解为三个子问题，即分别优化无人机的飞行轨迹与子任务切分系数联合问题、地面设备功率控制和NOMA设备分组调度问题；之后通过引入辅助变量，应用基于二分法的功率控制算法、基于0-1整数规划的分组调度算法和基于连续凸逼近SuccessiveConvexApproximation,SCA的轨迹与子任务分配的联合算法，将三个子问题转换为凸问题进行求解，使用CVX工具箱，通过基于块坐标下降方法BlockCoordinateDescent,BCD的循环迭代算法，逐渐逼近优化问题的最终解。

全文数据：

权利要求：

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