申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2021-11-26

公开（公告）日：2024-02-02

公开（公告）号：CN114124705B

主分类号：H04L41/0823

分类号：H04L41/0823;H04L41/14;H04W4/02;H04W4/90;H04W24/02;H04B7/22

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.02#授权;2022.03.18#实质审查的生效;2022.03.01#公开

摘要：本发明请求保护一种无人机辅助反向散射通信系统基于max‑min公平的资源分配方法，属于反向散射通信网络资源分配领域。本发明使用时分多址TDMA传输协议，在反向散射设备调度、反射系数、无人机发射功率和无人机飞行轨迹变量约束条件下，考虑用户公平性，建立了基于max‑min公平性的无人机辅助反向散射通信系统资源配置模型。将原问题运用块坐标下降法BCD转换为四个子问题，然后利用连续凸逼近算法SCA进行一阶泰勒展开等价转换为凸优化问题。通过凸优化问题的最优性方程求解获得最优反向散射设备调度、最优反射系数、最优无人机发射功率、最优无人机飞行轨迹，最后获得最小用户速率。该算法具有低复杂度，同时能够权衡用户最小速率和系统总和速率。

主权项：1.一种无人机辅助反向散射通信系统基于max-min公平的资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：建立一个无人机辅助反向散射通信网络系统模型，该模型为： ||q[n+1]-q[n]||≤Dmax,n＝1,.....,N-1q[1]＝q[N]上述优化问题P0中，其中D表示等量替换系数，Rk表示速率，Dmax表示无人机在一个时隙能够飞行的最大水平距离，βbr为反向散射设备到反向散射接收机的信道增益，表达式为ε是均值为1的指数分布随机变量，β0为参考距离为1米时的信道增益，K为反向散射设备个数，N为等时隙个数，ak[n]为在时隙n无人机调度第k个反向散射设备，P[n]为在n时隙无人机的发射功率，q[n]为无人机飞行的轨迹，wk为第k个反向散射设备的位置，H为无人机的高度，bk[n]为在n时隙第k个反向散射设备的反射系数，βk[n]为在时隙n无人机到第k个反向散射设备的信道增益，表达式为T为无人机运行时间，为无人机平均功率，Pmax为无人机最大发射功率，ηk为第k个反向散射设备能量收集效率，σ2为接收机的加性高斯白噪声，Ek为第k个反向散射设备收集到用于供电的总能量；包括一个无人机、K个反向散射设备、一个反向散射接收机，所述基于max-min公平的资源分配模型为一个非凸优化问题；步骤二：初始化反向散射设备的反射系数、无人机的总发射功率、无人机飞行轨迹，并且引入一个辅助变量，所提出的无人机反向散射通信网络系统模型是包含非凸约束函数和耦合变量的非凸优化问题，利用块坐标下降法将原始非凸优化问题分为四个子问题，四个子问题分别用A、B、P、Q分别表示调度、反射系数、无人机发射功率和无人机飞行轨迹变量，引入一个辅助变量τ，使作为A、B、P、Q的函数；1子问题一：反向散射设备调度优化，给定B、P、Q，将ak[n]中的二进制变量放宽为连续变量，利用放缩的思想将二进制变量转换为连续变量，这是一个标准的线性规划LP问题，采用线性规划内点方法求解；2子问题二：反射系数优化，给定A、P、Q，优化问题，写出表达式，用凸优化内点算法求解；3子问题三：无人机发射功率优化，给定A、B、Q来求解功率P，写出表达式，得出表达式；4子问题四：无人机飞行轨迹优化，给定A、B、P可以使用连续凸逼近算法去优化无人机的飞行轨迹，得出表达式，通过运用连续凸逼近算法，子问题四被转换为凸问题；步骤三：在子问题一求解中所包含的约束条件存在二进制约束，利用放缩的思想将二进制变量转换为连续变量，将步骤二中初始化的变量代入就可以得到反向散射设备调度值和最小速率值；步骤四：将步骤三获得的反向散射设备调度值、无人机发射功率初始值和无人机飞行轨迹初始值代入得到反射系数值，更新最小速率值；步骤五：将步骤三获得的反向散射设备调度值、步骤四获得的反射系数值以及无人机飞行轨迹初始值代入得到无人机飞行功率值，更新最小速率值；步骤六：采用连续凸逼近算法SCA进行一阶泰勒展开等价转换为凸优化问题，将步骤三获得的反向散射设备调度值、步骤四获得的反射系数值以及步骤五获得的无人机飞行功率值代入得到无人机飞行轨迹，更新最小速率值；步骤七：将四个子问题进行交替优化，迭代更新求解凸问题，并设置收敛阈值，根据收敛条件判断是否满足收敛阈值，最后得到最优目标值所对应的最优反向散射设备调度、最优反射系数、最优无人机发射功率和最优无人机飞行轨迹。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 无人机辅助反向散射通信系统基于max-min公平的资源分配方法

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