【摘 要】
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无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）搭载空中基站与传统的固定基站相比,具有制造成本低、操作灵活等优势。通过引入终端直通（Device-to-Device,D2D）技术,可以有效扩展无人机通信网络无线覆盖范围。然而,无人机的高移动性导致网络拓扑的频繁变化,因此对底层D2D网络带来了更严重的干扰。为了提升面向D2D用户的无人机网络性能,本文针对不同的网络模型,提出了联合优化
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无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）搭载空中基站与传统的固定基站相比,具有制造成本低、操作灵活等优势。通过引入终端直通（Device-to-Device,D2D）技术,可以有效扩展无人机通信网络无线覆盖范围。然而,无人机的高移动性导致网络拓扑的频繁变化,因此对底层D2D网络带来了更严重的干扰。为了提升面向D2D用户的无人机网络性能,本文针对不同的网络模型,提出了联合优化方案和两种新型优化算法。本文的主要创新性工作如下:（1）提出了一种新型的基于线性规划的用户关联算法（User Association based on Linear Programming Algorithm,UA-LPA）。在该面向D2D用户的无人机网络模型中,通过在地面用户中建立D2D通信链路,实现无线覆盖范围的扩展;针对该网络模型,设计了联合优化方案（Joint Rate and Coverage Design,JRCD）,对系统吞吐量和无线覆盖范围等系统性能指标进行了联合优化;通过对无人机服务用户关联集合进行迭代优化,实现了最大化吞吐量和无线覆盖用户数量加权和的目标;通过仿真验证了 UA-LPA算法的有效性,并对比分析了联合优化方案与单一性能指标优化方案的优缺点,仿真结果表明,与传统的穷举法相比,UA-LPA算法具有较低的计算复杂度,节省了无人机服务用户集合的优化时间。（2）提出了一种新型的基于内点法的功率控制算法（Power Control based on Interior Point Method Algorithm,PC-IPMA）。在该面向D2D用户的无人机网络模型中,针对无人机与地面用户的通信对底层D2D网络带来的干扰问题,通过对该网络中的发送功率进行迭代优化,实现了最大化D2D网络吞吐量的目标;通过仿真验证了 PC-IPMA算法的有效性,并将该算法与两个凸函数之差（Difference of Two Convex Functions,DoC）规划算法进行了对比,从算法计算复杂度、网络性能指标的优化效果等方面分析了该算法的优势。
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