[发明专利]一种基于交替方向乘子法的无人飞行器中继系统分布式资源优化方法

摘要

本发明公开了一种基于交替方向乘子法的无人飞行器中继系统分布式资源优化方法，包括初始化系统变量，设计松弛和对偶等辅助变量，构造为ADMM问题，并将其解耦以便分布式求解，在每个地面在每个地面用户处求解增广拉格朗日问题，得到原始和松弛变量，并将其从而更新对偶变量，并重复求解更新的步骤直至满足设定的终止条件，最后根据公式计算系统最大吞吐量。采用交替方向乘子法的分布式资源优化方法，具有较高的精度，能够以较少的迭代次数达到预期性能，同时由于分布式思想的引入，可以在每个地面用户处进行部分计算，减少UAV中继的计算开销，提升系统的整体性能。

主权项

1.一种基于交替方向乘子法的无人飞行器中继系统分布式资源优化方法，其特征在于，所述的方法包括下列步骤：P1：初始化系统参数，每个UAV中继服务M对地面用户，M个地面发射源用户S₁,S₂,...,S_M通过装载移动中继的UAV将数据传输给对应的地面接收目标用户D₁,D₂,...,D_M，设S_m和D_m的坐标分别为(x_S,m,y_S,m)以及(x_D,m,y_D,m)，其中m＝1,2,...,M，令UAV运动，将运动轨迹的时间轴均匀分割为N个时隙，要求时隙足够小即N足够大以保证在每个时隙内UAV的坐标可看做固定值，表示为(x_U[n],y_U[n])，中继系统总传输带宽为W，分配给2M个用户，设上下行链路的平均传输功率分别为和源用户和目标用户的发送功率满足：在信号的传输信道方面，上行链路即源用户到UAV中继和下行链路即UAV中继到目标用户，路径损耗指数为2，给定1m处的参考信噪比γ₀，构建一个以系统总吞吐量为优化目标函数的优化问题，如下，其中，式(1.3a)、(1.3b)中H表示表示UAV相对地面的垂直高度，当(1.2d)和(1.2e)中的等号成立时，该系统有最大吞吐量；P2：定义辅助变量和松弛变量，以便应用基于交替方向乘子法处理所述的凸优化问题，具体如下：P21：定义以下辅助变量，以及定义M维列向量E_m＝[0,…,0,1,0,…,0]^T满足P_d,m＝P_dE_m,m＝1,2,…,M；P22：定义以下松弛变量：和，以及分别与变量R_d,m、P_u,m和P_d,m相关的松弛变量x_m、y_m和z_m；P23：定义以下对偶变量：与约束和相关的对偶变量分别为a_m和b，其中ν₁＝(1,1,…,1)^T∈R^N‑1及ν₂＝(1,1,…,1)^T∈R^M；与约束P_d,m＝P_dE_m相关的对偶变量c_m，以及分别与约束R_d,m＝x_m、P_u,m＝y_m和P_d,m＝z_m相关的对偶变量d_m、e_m和f_m，m＝1,2,…,M；P24：通过上述变量定义，将原问题转化为以下适宜利用交替方向乘子法处理的优化问题：式(1.4)中，表示由约束(1.2b－1.2c)所确定的可行凸约束集；P3：对P2中的优化问题(1.4)所涉及的部分辅助变量、松弛变量和对偶变量，以及相关参数进行零初始化：辅助变量P_d^k＝0；松弛变量对偶变量及给定一个大于零的惩罚参数ξ；结合系统实际需求设置大于零的功率约束即松弛变量和设迭代次数k＝0；P4：第k+1次迭代时，利用前一次迭代或初始化得到的步骤P2 中所定义的辅助变量松弛变量和对偶变量b^k，和在每个中继处利用凸优化处理工具解决以下问题：P5：根据步骤P4计算的和解决以下无约束凸优化问题，从而求出k+1次迭代的辅助变量和松弛变量P6：更新步骤P2中所定义的对偶变量；P7：令k＝k+1，得到判断其是否满足迭代终止条件，如果不满足，则重复步骤P2－P7；如果满足，继续进行下一步；P8：求出进而可根据得到该系统的最大吞吐量。