[发明专利]基于用户轨迹预测的无人机机载基站的切换方法和装置有效

专利信息
申请号: 201710656351.1 申请日: 2017-08-03
公开(公告)号: CN107205225B 公开(公告)日: 2019-10-11
发明(设计)人: 胡博;陈山枝;杨翰章;王雷 申请(专利权)人: 北京邮电大学
主分类号: H04W4/02 分类号: H04W4/02;H04W36/00;H04W36/18;H04W36/30;H04W36/32
代理公司: 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 代理人: 项京;马敬
地址: 100876 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提供了基于用户轨迹预测的无人机机载基站的切换方法和装置,应用本发明,当移动终端进入当前无人机机载基站及待选无人机机载基站的重叠覆盖区域,则将移动终端的历史轨迹点以及当前位置的轨迹点,确定为预测模型的输入集合;使用预测模型,基于机器学习中的回归预测方法,计算预期轨迹点;使用预设的计算公式,判断预期轨迹点的第一预期参考信号接收功率RSRP和第二预期RSRP是否满足移动通信切换判决标准;若为是,则将移动终端从当前服务小区切换至待选服务小区。应用本发明能够实现快速判决是否需要对移动终端进行小区切换,保证用户的通信质量。
搜索关键词: 基于 用户 轨迹 预测 无人机 机载 基站 切换 方法 装置
【主权项】:
1.一种基于用户轨迹预测的无人机机载基站的切换方法,其特征在于,所述方法包括:基于移动通信的切换判决标准,检测移动终端是否已经进入当前服务小区和待选服务小区的重叠覆盖区域,其中,当前无人机机载基站下的当前服务小区和待选无人机机载基站下的待选服务小区为相邻小区,所述移动终端当前归属于所述当前服务小区;若为是,则将所述移动终端在到达当前位置之前的预设第一数量的历史轨迹点以及所述当前位置的轨迹点,确定为预先训练的预测模型的输入集合;使用所述预测模型,计算所述移动终端在到达所述当前位置之后的预设第二数量的预期轨迹点,其中,所述预测模型基于机器学习中的回归预测方法,用于根据移动终端在进入所述重叠覆盖区域之前的历史轨迹点和当前位置的轨迹点,计算移动终端在进入所述重叠覆盖区域之后的预期轨迹点;判断当所述移动终端位于任一所述预期轨迹点时,该预期轨迹点对应的预设第一预期参考信号接收功率RSRP和预设第二预期RSRP是否满足所述移动通信的切换判决标准,其中,所述第一预期RSRP是指当所述移动终端位于该预期轨迹点时,通过预设的推导公式计算出的所述移动终端上报的所述当前无人机机载基站的预期RSRP,所述第二预期RSRP是指当所述移动终端位于该预期轨迹点时,通过所述预设的推导公式计算出的所述移动终端上报的所述待选无人机机载基站的预期RSRP;若为是,则将所述移动终端从所述当前服务小区切换至所述待选服务小区;其中,在所述判断当所述移动终端位于任一所述预期轨迹点时,该预期轨迹点对应的预设第一预期RSRP和预设第二预期RSRP是否满足所述移动通信的切换判决标准的步骤之前,所述方法还包括:使用如下公式,分别计算当所述移动终端位于各所述预期轨迹点时,当前无人机在所述移动终端所在水平面的投影到所述移动终端的第一距离,以及待选无人机在所述移动终端所在水平面的投影到所述移动终端的第二距离;在公式中,i=1,2;当i=1时,d1为所述当前无人机在所述移动终端所在水平面的投影到所述移动终端的第一距离,(x1,y1)为所述当前无人机在所述移动终端所在水平面的投影位置坐标;当i=2时,d2为所述待选无人机在所述移动终端所在水平面的投影到所述移动终端的第二距离,(x2,y2)为所述待选无人机在所述移动终端所在水平面的投影位置坐标;(xc,yc)为任一预设轨迹点坐标;使用如下公式,根据所述第一距离和所述第二距离,分别计算当所述移动终端位于各所述预期轨迹点时,所述当前无人机到所述移动终端的第一直线距离,以及所述待选无人机到所述移动终端的第二直线距离;在公式中,i=1,2;当i=1时,s1为所述当前无人机到所述移动终端的第一直线距离,h1为所述当前无人机到所述移动终端所在水平面的垂直距离;当i=2时,s2为所述待选无人机到所述移动终端的第二直线距离,h2为所述待选无人机到所述移动终端所在水平面的垂直距离;使用如下公式,根据所述第一直线距离和所述第二直线距离,分别计算当所述移动终端位于各所述预期轨迹点时,所述当前无人机的第一自由空间的路径损耗,以及所述待选无人机的第二自由空间的路径损耗;FSPLi=20loglog(si)+20loglog(fMHZ)‑27.55在公式中,i=1,2;当i=1时,FSPL1为所述当前无人机的第一自由空间的路径损耗;当i=2时,FSPL2为所述待选无人机的第二自由空间的路径损耗;fMHZ为所述当前无人机机载基站和所述待选无人机机载基站的发射频段;使用如下公式,根据所述第一自由空间的路径损耗和所述第二自由空间的路径损耗,分别计算当所述移动终端位于各所述预期轨迹点时,所述当前无人机向所述移动终端发送信号时受到的第一平均路径损耗,以及所述待选无人机向所述移动终端发送信号时受到的第二平均路径损耗;PLi=FSPLii在公式中,i=1,2;当i=1时,PL1为所述当前无人机向所述移动终端发送信号时受到的第一平均路径损耗,η1为在由空中的所述当前无人机与地面的所述移动终端形成的空地场景中,所述当前无人机向所述移动终端发送信号时受到的预设第一额外路径损耗值;当i=2时,PL2为所述待选无人机向所述移动终端发送信号时受到的第二平均路径损耗;η2为在由空中的所述待选无人机与地面的所述移动终端形成的空地场景中,所述待选无人机向所述移动终端发送信号时受到的预设第二额外路径损耗值;使用如下公式,根据所述第一平均路径损耗和所述第二平均路径损耗,分别计算当所述移动终端位于各所述预期轨迹点时,所述移动终端上报的所述当前无人机机载基站的第一预期RSRP,以及所述移动终端上报的所述待选无人机机载基站的第二预期RSRP;RSRPi=P‑PLi在公式中,i=1,2;当i=1时,RSRP1为所述移动终端上报的所述当前无人机机载基站的第一预期RSRP;当i=2时,RSRP2为所述移动终端上报的所述待选无人机机载基站的第二预期RSRP;P为所述当前无人机机载基站和所述待选无人机机载基站的发射功率。
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