[发明专利]面向通信定位一体化应急服务覆盖的多无人机部署方法

说明书

本发明涉及一种面向通信定位一体化应急服务覆盖的多无人机部署方法和面向通信定位一体化应急服务覆盖的多无人机系统，其通过采用D最优性准则作为定位性能度量，通过将问题转化为最小命中集问题来解决简化的2D投影部署问题并提供了低复杂度的算法来解决该问题，从而实现以低复杂度算法部署最少数量的无人机以满足地面用户的通信和定位需求的优化问题。

技术领域

本发明涉及无人机部署领域，更具体地说，涉及一种面向通信定位一体化应急服务覆盖的多无人机部署方法和系统。

背景技术

在应急场景下，如城市出现地震、水灾等需要紧急救援的场景，由于硬件设施损坏、地面障碍和散射，蜂窝通信和全球卫星导航系统的定位性能急剧下降。近年来无人机技术快速发展，由于无人机可靠的视距链路和灵活部署的优点，它能够为地面用户提供高速可靠的通信服务也可以作为定位锚点提升网络的定位性能，因此无人机技术已成为应急场景下的一种重要解决方案。

通过将基站安装到无人机上，基于无人机的空中基站可以帮助地面网络改善通信和定位服务。在部署无人机以改善通信覆盖、数据速率、通信延迟和能耗性能等方面，已有大量研究。一种常见的设计方法是联合优化无人机的飞行轨迹(或部署位置)和资源分配(例如，功率、带宽和传输时间)，以在有限的机载电池下增加通信链路容量。目前面向无人机的1D，2D，3D部署都已经有充分的理论研究。在4/5G网络中，到达时间差(timedifference of arrival，TDoA)定位技术常用于高精度定位。与提供通信服务不同，通过TDoA定位一个3D位置至少需要4个定位锚点，且定位精度取决于所有参与节点的部署和资源分配。通过部署无人机提升网络的定位性能是一个重要课题，现有研究常用克拉美罗界(Camer-Rao Lower Bound，CRLB)来分析无人机辅助定位网络的定位精度，然而，由于CRLB对于无人机位置的非凸性以及无法得到CRLB表达式的闭合形式，现有研究通常使用启发式算法来搜索最优的无人机部署。然而现有的用于优化无人机位置的启发式方法计算复杂度高，过于耗时，不适合在紧急情况下使用。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种面向通信定位一体化应急服务覆盖的多无人机部署方法，其通过采用D最优性准则作为定位性能度量，通过将问题转化为最小命中集问题来解决简化的2D投影部署问题并提供了低复杂度的算法来解决该问题，从而实现以低复杂度算法部署最少数量的无人机以满足地面用户的通信和定位需求的优化问题。

根据本发明的第一方面，提供了一种面向通信定位一体化应急服务覆盖的多无人机部署方法，所述方法应用于包括三个地面基站、多个无人机和多个用户的多无人机通信定位系统；其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、基于近似的D最优准则来衡量每个用户的定位精度要求并基于所述定位精度要求求解无人机的第一部署区域；

S2、基于每个用户的通信需求求解无人机的第二部署区域；

S3、基于所述第一部署区域和所述第二部署区域求取部署区域；

S4、采用最小碰撞集基于所述部署区域求取无人机部署的数量和位置。

在本发明所述的面向通信定位一体化应急服务覆盖的多无人机部署方法中，所述步骤S1进一步包括：

S11、将用户k的定位精度表示为∈_k，采用所述D最优准则来衡量所述定位精度，使得所述定位精度∈_k满足：

其中,m_k表示用户k的位置坐标，b_u表示的无人机u的位置坐标，m_k＝[x_k,y_k,h_k],H表示基站和无人机u到用户k的到达时间差TDoA的雅克比矩阵；分别表示三个地面基站发送到用户k的定位信号ToA测量方差，b_n表示地面基站n的位置坐标，