[发明专利]一种无人机载基站下行链路最优决策参数配置方法

说明书

本发明公开了一种无人机载基站下行链路最优决策参数配置方法，包括以下步骤：A：通过采样获得单天线用户位置信息；B：构建最大化最小信息传输速率的优化问题P1；C：离线状态下求解优化问题P1，获得最优决策参数；D：将最优决策参数作为标签与用户位置信息构成训练样本集；E：构建深度学习模型，离线采用训练样本集训练深度学习模型学习用户位置信息和最优决策参数的映射关系；F：在线将更新的用户位置信息输入深度学习模型，实时在线配置无人机最优决策参数。本发明具有较低计算复杂度，能够实时配置无人机载基站的最优决策参数，以满足用户实时通信的需求。

技术领域

本发明涉及无人机通信领域，尤其涉及一种无人机载基站下行链路最优决策参数配置方法。

背景技术

在各类自然灾害发生时，通讯基站极易遭受破坏而发生断网状况，导致通信中断，严重地影响到救援工作的及时开展。考虑到救援阶段中通讯保障的重要性，救援人员开始使用无人机搭载基站以架设通信桥梁，实现一定范围内的通信覆盖。但是，由于机载基站通信存在时延大、续航时间短和传输速率不佳等缺点，为了保障用户获得实时、高传输速率的通信服务，如何配置机载基站信号发射功率、无人机速度、加速度和位置信息构成的决策参数成为亟待解决的问题。

现有技术中，为了能够同时实现延长机载基站续航时间和提高信息传输速率，常在满足机载基站信号发射功率约束前提下，构建最大化信息传输速率的决策参数配置问题，遍历机载基站的每个移动节点和用户位置信息，采用连续凸逼近策略迭代求解该问题，以获得无人机最优决策参数。由于需要在每个机载基站移动节点重新迭代求解优化问题，导致较高计算复杂度，无法满足用户对实时通信需求。

发明内容

本发明的目的是提供一种无人机载基站下行链路最优决策参数配置方法，具有较低计算复杂度，能够实时配置无人机载基站的最优决策参数，以满足用户实时通信的需求。

本发明采用下述技术方案：

一种无人机载基站下行链路最优决策参数配置方法，包括以下步骤：

A：通过T次采样获得K个单天线用户位置信息P，

P＝{p_k(t)；k＝1,2,…,K；t＝1,2,…,T}；

其中，p_k(t)表示第t次采样中第k个用户位置信息,K和T均为自然数，K指用户个数，T指采样次数；

B：采用穷举法遍历T次采样机载基站与用户的信道连接，考虑机载基站信号发射功率约束、无人机飞行功率约束、无人机速度、加速度和位置信息约束，在第t次采样构建最大化最小信息传输速率的优化问题P1；

v(t+1)＝v(t)+a(t)τ       (1.3)

其中，R_k(t)指下行链路机载基站对第k个用户的信息传输速率，θ_k(t)指第t次采样中机载基站向第k个用户发射数据信息的信号发射功率，P_info指最大机载基站信号发射功耗；v(t)和a(t)分别指在第t次采样中无人机的速度和加速度，m₁和m₂均为常量系数，g指重力加速度，P_fly指最大无人机飞行功耗；l(t)指第t次采样中无人机位置信息，v(t+1)和l(t+1)分别指第t+1次采样中无人机的速度和位置信息，τ指时间间隔；