[发明专利]一种NOMA增强的无人机辅助建模分析方法

说明书

本发明涉及一种NOMA增强的无人机辅助建模分析方法，属于通信技术领域。该方法中无人机和地面基站分布服从泊松点过程，选用合适的无人机和地面基站的大尺度衰落和小尺度衰落模型进行建模，设定一个典型用户进行信干噪比分析，然后推导典型用户与两层基站的距离分布以及关联两层基站的概率，进而可以推导得出干扰的拉普拉斯变换。根据SINR与干扰的拉普拉斯变换，推导得到信干噪比覆盖率的表达式。本发明从理论方面来对NOMA增强的无人机辅助蜂窝网络进行分析，对未来相关场景研究提供一个理论上的参考，对实际无人机辅助蜂窝网络的设计提供指导。

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及一种NOMA增强的无人机辅助建模分析方法。

背景技术

随着无线移动通信技术的发展，无人机通信场景得到了广泛的研究。无人机由于其结构小、易部署、灵活的优势，在5G/6G网络标准化进程中，可以作为空中基站来提供无线服务，使得无人机可以应用于灾后通信重建，热点区域任务卸载等场景，有望成为未来无线网络的一部分。

目前，采用随机几何学的相关知识是分析无人机辅助蜂窝网络时的有力工具，从数学的角度来分析无人机辅助蜂窝网络的性能，而避免了蒙特卡洛仿真这种较高的计算复杂度，对于分析无人机辅助蜂窝网络性能发挥着重要的作用。而NOMA技术在提高网络的频谱效率和改善蜂窝网络中的用户接入等方面有着独特的优势，将NOMA技术应用于无人机辅助蜂窝网络是一种很好的选择。在现有的无人机辅助蜂窝网络建模中，还存在一些不足，如公开号为CN112672376A的专利申请中，发明人利用随机几何的相关知识来建模无人机辅助蜂窝网络，但对于目前5G技术如NOMA/MIMO等没有应用在该场景；而在公开号为CN111615200A的专利申请中，发明人从资源分配方面考虑了NOMA增强的无人机辅助蜂窝网络，但缺少对该网络场景的理论分析，也没有得到相关的性能指标。

因此，亟需一种能够准确分析无人机辅助蜂窝网络的建模方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种NOMA增强的无人机辅助建模分析方法，采用随机几何学的相关知识，同时结合NOMA/MIMO的技术特点来建模并精准的分析无人机辅助蜂窝网络。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种NOMA增强的无人机辅助建模分析方法，该方法包括以下步骤：

S1：建模NOMA增强的无人机辅助地面基站场景，无人机和地面基站的分布服从密度λ_U和λ_G齐次泊松点过程，功率P_U和P_G，无人机高度H，地面基站配备M个天线，通过相同的资源块向N个用户发送信号；

S2：选用合适的无人机和地面基站的大尺度衰落和小尺度衰落模型进行建模；

S3：采用最强平均接收功率关联准则，计算用户关联无人机或地面基站时可获得的平均接收功率P_r,U，P_r,G；

S4：考虑一个典型用户，当典型用户关联无人机或地面基站时，分析典型用户的SINR；

S5：推导典型用户与两层基站的距离分布并计算关联两层基站的概率A_G；

S6：推导典型用户与无人机或地面基站相关联时，其他基站对该用户干扰的拉普拉斯变换

S7：根据步骤S4中分析的SINR与步骤S6中干扰的拉普拉斯变换，推导典型用户与无人机或地面基站相关联时SINR覆盖率的表达式

进一步，步骤S2具体包括包括：

无人机(UAV)与用户(UE)之间空对地的视距(LOS)链路的概率近似为：