[发明专利]一种无线供电隐蔽通信系统的资源分配优化方法有效

专利信息
申请号: 202210410331.7 申请日: 2022-04-19
公开(公告)号: CN114698123B 公开(公告)日: 2023-04-18
发明(设计)人: 于秦;张博;胡杰;杨鲲;刘双美;麻泽龙;卢鑫 申请(专利权)人: 电子科技大学;电子科技大学长三角研究院(湖州);四川省水利科学研究院
主分类号: H04W72/044 分类号: H04W72/044;H04W72/0446;H04K3/00;H04W12/80;H04B7/185;G06F17/18
代理公司: 北京艾格律诗专利代理有限公司 11924 代理人: 谢毅
地址: 610000 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 无线 供电 隐蔽 通信 系统 资源 分配 优化 方法
【权利要求书】:

1.一种无线供电隐蔽通信系统的资源分配优化方法,包括以下步骤:

S1:建立无人机、合法设备和侦听者的系统模型,所述无人机和合法设备存在调度策略;

建立系统模型包括以下步骤:

S11:设定系统模型包括一个无人机、多个合法设备和多个侦听者;确定合法设备、侦听者的数量和位置;

其中,合法设备的位置为其中b代表合法设备,k代表第k个合法设备,xb,k和yb,k分别表示第k个合法设备位于地面的横纵坐标位置信息;

侦听者HWs位置表示为其中w代表侦听者,m代表第m个侦听者,xw,m和yw,m分别表示第m个侦听者位于地面的横纵坐标位置信息;

无人机的飞行高度为H,并且一个任务时间为T,飞行的最大速度为Vmax,无人机在一个时隙δt的最大飞行距离为L=Vmaxδt,无人机的轨迹表示为其中a表示无人机,n表示第n个时隙,qa表示无人机UAV的轨迹;

S12:在第n个时隙,对第k个合法设备用ak[n]表示调度策略参数,调度策略即针对合法设备提出,表示一个时隙仅允许一个合法设备与无人机进行通信,对第k个合法设备而言,ak[n]=1表示该设备在第n个时隙会与无人机通信,ak[n]=0表示该设备不会与无人机通信,并且在每个时隙有

S13:设定无人机最大发射功率、平均发射功率;

其中Pa[n]表示无人机发射功率,为无人机平均发射功率,Pmax为无人机最大发射功率;

S2、根据系统模型,求得合法设备、无人机的信号模型,设计并确定合法设备的能量模型,包括以下步骤:

S21、无人机自主控制与合法设备之间的距离,结合合法设备的调度策略得到第k个合法设备在第n个时隙的接收信号rb,k[n]为:

其中Pa[n]表示无人机发射功率,zb,k[n]表示第k个合法设备LDs的噪声;sa[n]表示无人机的传输信号;而Ωab,k[n]表示无人机到第k个合法设备的信道增益,进一步表达为:

该式中,Ω0表示参考距离为1m的信道增益参数,qb,k表示第k个合法设备的位置,qa[n]就表示无人机在第n个时隙的轨迹,H表示无人机的飞行高度;

S22、得到每个时隙的每个合法设备的接收能量;

其中,每个时隙第k个合法设备的接收能量Ph,k[n]为:

Ph,k[n]=ηPa[n]Ωab,k[n]

其中Pa[n]表示无人机发射功率,η为能量收割系数,Ωab,k[n]表示无人机到第k个合法设备的信道增益;

S23、得到每个时隙无人机的接收信号;

其中,由合法设备调度策略推导得出无人机的接收信号ra[n]为:

Pb,k[n]代表第k个合法设备LDs的发射功率;za[n]表示无人机UAV的接收噪声;sb,k[n]表示第k个合法设备LDs发射的调制信号,Ωab,k[n]表示无人机UAV到第k个合法设备LDs的信道增益,ak[n]=1表示该设备在第n个时隙会与无人机UAV通信,ak[n]=0表示该设备不会与无人机UAV通信,并且在每个时隙有

S24、得到所有合法设备的总上行吞吐率;

在第n个时隙,无人机端所接收到的总上行吞吐率Rb,k[n]为:

其中i表示求和计数的临时变量,σa表示无人机UAV接收噪声的参数信息;

S25、设计并确定合法设备的能量模型;

对于所有合法设备,必须遵循能量因果性,即此时隙所消耗的能量不能够大于此时隙收割到的能量与之前时隙剩余能量之和,表达式写为:

其中Qb,k[n]表示第k个合法设备LD在n个时隙时的总能量,Q0表示初始能量;i就是一个求和计数的临时变量;η为能量收割系数;ak[n]=1表示该设备在第n个时隙会与无人机UAV通信,ak[n]=0表示该设备不会与无人机UAV通信,并且在每个时隙有

S3、分析侦听者二元假设,在侦听者位置确定前提下,得到侦听者的总错误侦听概率;

S4、引入实际场景中侦听者的位置不确定性,得到结合位置不确定性的总错误侦听概率;

S5、在一次无人机任务时间内,定义优化目标为所有合法设备上行吞吐量,在满足隐蔽通信,无人机自身限制,合法设备能量限制和调度的条件下得到优化问题;

S6、将优化问题拆解为多个子问题,并用连续凸逼近将各个子问题转化为凸的子问题;

S7、设计算法交替优化多个子问题,进而得到优化问题的最优解,实施算法后得到最优的无人机轨迹发射功率合法设备调度策略合法设备发射功率以及最优上行总吞吐量

所述算法的过程如下处理:

S71:先通过求解子问题P3得到算法迭代一次后的无人机发射功率、合法设备发射功率;

S72:再将最新得到的无人机发射功率、合法设备发射功率带入子问题P2.1中更新无人机飞行轨迹;

S73:最后再将最新的无人机发射功率、合法设备发射功率和无人机飞行轨迹带入子问题P4.1求解得到最新合法设备调度策略;

S74:如果求解结果没有收敛或精度不符合要求,转至步骤S11;否则,得到最终结果;

实施算法后可以得到最优的无人机轨迹发射功率合法设备调度策略合法设备发射功率以及最优上行总吞吐量

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