【摘 要】
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无人机充当空中基站的无线通信网络具有快速部署、灵活的重新定位和良好的可视距传播路径等优势,引入波束赋形技术后,无人机除了凭借自身灵活机动性来寻找合适的信道环境,还可以根据需要形成指定方向的波束来增强通信性能,这大大提高了无人机辅助无线通信的应用潜力。本文重点研究多波束无人机协作通信的资源分配问题,目标是在满足用户通信需求下最少化无人机数量,最小化网络总功耗以及均衡无人机间负载。本文将该问题建模为一
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无人机充当空中基站的无线通信网络具有快速部署、灵活的重新定位和良好的可视距传播路径等优势,引入波束赋形技术后,无人机除了凭借自身灵活机动性来寻找合适的信道环境,还可以根据需要形成指定方向的波束来增强通信性能,这大大提高了无人机辅助无线通信的应用潜力。本文重点研究多波束无人机协作通信的资源分配问题,目标是在满足用户通信需求下最少化无人机数量,最小化网络总功耗以及均衡无人机间负载。本文将该问题建模为一个嵌套多目标混合整数非凸优化模型,并提出了一个基于交替优化的联合优化方案,将问题解耦为内外两层优化,外层优化无人机的数量,内层联合优化用户关联、功率分配和位置部署。其中内层优化是通过交替优化三个子问题来降低网络总功耗直至收敛,而外层优化是基于内层交替优化的结果逐个减少无人机数量最终找到满足用户通信需求的最少无人机数。具体如下:（1）固定无人机数量、位置和功率分配下的无人机波束用户关联问题是以负载均衡为目标,且允许单个用户被多个波束所覆盖,即多关联。该问题为多约束整数规划问题,本文通过改进鲸鱼算法对其进行求解;（2）固定无人机数量、位置和用户关联下的功率分配问题是以最小化网络总功耗为目标。该问题为非凸优化问题,本文采用连续凸逼近法,通过迭代求解问题的近似凸优化问题,得到原问题的近似最优解;（3）固定无人机数量、用户关联和功率分配下的无人机位置优化问题是以最大化用户通信速率为目标。该问题为非线性规划问题,本文通过改进差分进化算法对其进行求解;（4）外层优化是在逐个减少无人机数量后,执行内层交替优化,直到无人机数量无法满足用户通信需求,此时减少前的无人机数量即为所需最少无人机数量。最后,通过数值仿真验证了所提算法与联合优化方案的有效性以及证明了协作通信的优越性,即所提多波束无人机协作与联合优化方案能在满足用户通信需求前提下最少化无人机数量、有效降低网络总功耗以及均衡无人机间负载。
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