[发明专利]基于全局最优人工蜂群算法的无人机基站部署方法及系统

说明书

本发明公开了基于全局最优人工蜂群算法的无人机基站部署方法及系统，包括：构建一个D2D网络，所述D2D网络上分布若干个用户终端UE；在D2D网络的基础上，将无人机基站UAV‑BS的网络覆盖问题构建成目标函数和约束条件；所述目标函数为：最大化总体网络的吞吐量和总体网络的终端用户UE数量；其中，总体网络既包括用户终端UE之间通信的D2D网络，也包括用户终端UE与无人机基站UAV‑BS通信的网络；通过全局最优人工蜂群算法，对目标函数进行求解，得到无人机基站部署的坐标位置；基于所得到的无人机基站部署的坐标位置，完成无人机基站的部署。

技术领域

本申请涉及无线网络技术领域，特别是涉及基于全局最优人工蜂群(GOABC，Global OptimalArtificial Bee Colony)算法的无人机基站(UAV-BS，Unmanned AerialVehicle Base Station)部署方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提到了与本申请相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

当灾难发生后，地面通信设备损坏造成大面积信号盲区，UAV-BS可以克服地形限制快速部署好应急通信网络，在灾区内营救和恢复重建工作中发挥了重要作用。其次，在人员密集的大型场所，例如体育场、演唱会等地方，人数过多往往会存在网络信号弱的问题，无人机(UAV，Unmanned Aerial Vehicle)可以作为临时的空中基站来提高区域内的网络信号强度。因此，研究如何在部署UAV-BS来提高信号强度和覆盖范围是人们现在需要解决的一项的迫切任务。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本申请提供了基于全局最优人工蜂群算法的无人机基站部署方法及系统；有效提高区域内的总体网络吞吐量。

第一方面，本申请提供了基于全局最优人工蜂群算法的无人机基站部署方法；

基于全局最优人工蜂群算法的无人机基站部署方法，包括：

构建一个设备到设备间(D2D，Device-to-Device)网络，所述D2D网络上分布若干个用户终端(UE，User Equipment)；

在D2D网络的基础上，将无人机基站UAV-BS的网络覆盖问题构建成目标函数和约束条件；所述目标函数为：最大化总体网络的吞吐量和总体网络的终端用户UE数量；其中，总体网络既包括用户终端UE之间通信的D2D网络，也包括用户终端UE与无人机基站UAV-BS通信的网络；

通过全局最优人工蜂群算法，对目标函数进行求解，得到无人机基站部署的坐标位置；基于所得到的无人机基站部署的坐标位置，完成无人机基站的部署。

第二方面，本申请提供了基于全局最优人工蜂群算法的无人机基站部署系统；

基于全局最优人工蜂群算法的无人机基站部署系统，包括：

D2D网络构建模块，其被配置为：构建一个D2D网络，所述D2D网络上分布若干个用户终端UE；

目标函数构建模块，其被配置为：在D2D网络的基础上，将无人机基站UAV-BS的网络覆盖问题构建成目标函数和约束条件；所述目标函数为：最大化总体网络的吞吐量和总体网络的终端用户UE数量；其中，总体网络既包括用户终端UE之间通信的D2D网络，也包括用户终端UE与无人机基站UAV-BS通信的网络；

输出模块，其被配置为：通过全局最优人工蜂群算法，对目标函数进行求解，得到无人机基站部署的坐标位置；基于所得到的无人机基站部署的坐标位置，完成无人机基站的部署。

第三方面，本申请还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行上述第一方面所述的方法。