本技术介绍了一种空间、时域与频域参数协同优化的空地混合通信技术。该技术涉及建立无人机(UAV)飞行轨迹和信道模型,基于混合通信架构制定通信链路规则。在时分双工(TDD)框架下,各时隙被分为上下行传输阶段,时长根据上下行比例分配。利用频分多址(FDMA)技术,系统总频率带宽按子带宽划分比例分配给各用户设备(UE)。通信决策依据上下行数据传输速率确定,该速率基于上下行比例、子带宽划分比例和信道模型计算得出。以UAV轨迹、上下行比例和子带宽划分比例为优化参数,以覆盖UE总数为优化目标,建立问题模型,并加入约束条件。通过建立强化学习模型并引入策略优化算法,对优化参数进行优化,以实现优化目标。该技术能够实现通信系统的最佳性能。
背景技术
近年来,无人机和通信技术的快速发展为低空经济提供了坚实的技术基础。在应急救援中,信息快速准确的传输是整个通信的关键所在。地震、暴雨等灾害所引起的通信基础设施损坏会导致整个灾区面临通信瘫痪。在这种情况下,配备机载通信基站系统的无人机可以迅速部署,建立临时通信网络,恢复灾区的通信能力,保障救援和指挥调度的顺畅。
Liu等人在文献“Liu Y,Liu K,Han J,Zhu L,Xiao Z,Xia X,ResourceAllocation and 3D Placement for UAV-Enabled Energy-Efficient IoTCommunications,IEEE Internet of Things Journal,2020,PP(99):1-1”中研究了物联网(IoT)网络中无人机基站的最佳空中定位和资源分配,目的是最小化物联网设备的总传输功率。他们采用K-Means算法进行聚类,采用改进的HD4M算法进行子信道分配,最后采用交替迭代法联合优化物联网设备发射功率和无人机高度。
Hattab等人在文献“Hattab G,Cabric D,Energy-Efficient Massive IoTShared Spectrum Access over UAV-enabled Cellular Networks,IEEE Transactionson Communications,2020,PP(99):1-1”也进行了网络资源优化。他们提出时分双工传输协议提供共享频谱接入,通过随机几何协议提高物联网设备和用户(UE)之间的资源平均分配,但UE会受到来自物联网设备的额外干扰。因此,他们优化了物联网设备的标称发射功率,以最大限度地提高其能效,同时限制对UE的干扰。
在物联网网络中,Park等人在文献“Park G,Lee K,Optimization of theTrajectory,Transmit Power,and Power Splitting Ratio for Maximizing theAvailable Energy of a UAVAided SWIPT System,Sensors,2022,22(23):9081”提出了一种功率分割(PS)策略,联合优化无人机的轨迹、传输功率和功率比,以最大化平均频谱效率并确保地面用户设备最小平均可用能量。
以上方法对无人机空间、传输功率、时域和频域等进行了不同程度和组合的优化,却忽略了时域和频域参数的同时优化,这导致系统性能优化还有一定空间。
而目前,因受到UAV(Unmanned Aerial Vehicle,无人机)轨迹、时域资源和频域资源的限制,有效通信的地面节点数量还无法达到全覆盖。
实现思路