申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2022-07-28

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN115175147B

主分类号：H04W4/70

分类号：H04W4/70;H04W72/0453;H04L41/14;H04L41/142

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2022.10.28#实质审查的生效;2022.10.11#公开

摘要：本发明涉及一种无人机辅助D2D通信网络鲁棒能效优化方法，属于无人机通信领域。该方法包括：S1：构建基于信道状态信息不确定性的无人机辅助D2D通信网络传输模型；S2：满足无人机最大发射功率约束、带宽分配约束及中断能量约束下，构建基于中断概率的信道不确定性资源分配模型；S3：利用Q函数和不等式性质将中断能量和中断速率转化成确定性凸约束，通过匹配算法得到连续性非凸优化问题，使用连续凸近似法、二次变换法和丁克尔巴赫法将其转化成凸优化问题；S4：求解凸优化问题，获得每个蜂窝用户的发射功率，以及每个D2D用户的发射功率、资源块分配因子和每个蜂窝用户的带宽。本发明能够有效提高系统的能效、鲁棒性和频谱效率。

主权项：1.一种无人机辅助D2D通信网络鲁棒能效优化方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：构建基于信道状态信息不确定性的无人机辅助D2D通信网络传输模型：在多对D2D通信的网络中部署无人机空中基站，为每个蜂窝用户提供下行数据传输服务，每个D2D用户通过衬底模式共享蜂窝用户占用的正交频谱资源块，且D2D设备具有能量收集电路和信息解码电路；S2：在满足无人机最大发射功率约束、带宽分配约束以及中断能量约束下，构建基于中断概率的信道不确定性资源分配模型，用于联合优化蜂窝用户的发射功率、D2D用户的发射功率、蜂窝用户的带宽和资源块分配因子；S3：利用Q函数和不等式性质将中断能量和中断速率转化成确定性凸约束条件，通过匹配算法得到连续性非凸优化资源分配问题，使用连续凸近似法、二次变换法和丁克尔巴赫方法将其转化成凸优化资源分配问题；S4：求解凸优化资源分配问题，获得每个蜂窝用户的发射功率，以及每个D2D用户的发射功率、资源块分配因子和每个蜂窝用户的带宽；步骤S2中，构建基于中断概率的信道不确定性资源分配模型，具体包括以下步骤：S21：计算第k个蜂窝用户的数据速率表达式为： 其中，Bk表示蜂窝用户k的带宽，Pk表示从无人机到蜂窝用户k的传输功率，Hk表示从无人机到蜂窝用户k的信道增益，pm表示从D2D用户发射机m到D2D用户接收机m的传输功率，αm,k表示用户关联因子，gm,k表示从D2D发射机m到蜂窝用户k的信道增益，N0表示噪声功率谱密度，M表示D2D用户的数量；计算第m个D2D用户的数据速率表达式为： 其中，hm表示从D2D用户发射机m到D2D用户接收机m的信道增益，Gk,m表示从无人机到D2D用户接收机m的信道增益，K表示蜂窝用户的数量；S22：基于线性能量收集模型，计算第m个D2D用户接收机收集的能量表达式为： 其中，η∈0,1]是能量转换效率；则系统的总能耗ETOL为： 其中，PUAV表示无人机的发射功率，PC表示每个蜂窝用户的传输功率，表示D2D用户m的最小电路功耗；S23：在步骤S21、S22的基础上，考虑随机信道的不确定性，建立基于中断概率的信道不确定性资源分配模型；步骤S23中，建立基于中断概率的信道不确定性资源分配模型，表达式为： 其中，C1是无人机的最大发射功率约束，C2是每个D2D用户的最大发射功率约束，C3是带宽分配约束，C4是用户关联约束，C5是D2D用户m的中断概率要求，C6是蜂窝用户k的中断概率要求，C7是中断能量约束，C8是具有信道估计误差的信道增益约束；Pmax表示无人机的最大发射功率；表示D2D用户m的最大发射功率；B表示系统总带宽；Pr代表概率；和分别表示蜂窝用户k的最小数据速率和D2D用户m的最小数据速率；ξk∈[0,1]和μm∈[0,1]分别表示蜂窝用户k和D2D用户m的速率中断门限；vm∈[0,1]表示D2D用户m的能量中断门限；表示从D2D用户发射机m到D2D用户接收机m的估计信道增益，Δhm为其对应的估计误差；表示从无人机到D2D用户接收机m的估计信道增益；ΔGk,m为其对应的估计误差；表示无人机到蜂窝用户k的估计信道增益，ΔHk为其对应的估计误差；表示从D2D发射机m到蜂窝用户k的估计信道增益，Δgm,k为其对应的估计误差；τm表示从D2D用户发射机m到D2D用户接收机m的信道估计误差的方差，εk,m表示蜂窝用户k到D2D用户m的信道估计误差的方差，δk表示无人机到蜂窝用户k的信道估计误差的方差，λm,k为D2D发射机m到蜂窝用户k的估计信道增益；CN代表高斯分布。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种无人机辅助D2D通信网络鲁棒能效优化方法

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