[发明专利]一种无人机辅助蜂窝网络中无人机部署方法

说明书

一种无人机辅助蜂窝网络中无人机部署方法，属于无线通信技术领域。首先，基站根据信息来源的不同，收集信息，依据收集的信息，建立概率视距传输模型。其次，选择无人机部署方案参数和用户分类。再次，基于模型及提出的无人机部署与用户接入方法，依具体场景及需求选取一个关键性能指标；在给定的一组参数设置采用随机几何理论的分析方法对三类用户评估所选的关键性能指标；在评估多组参数设置后，寻找最佳排斥区域的大小和最优无人机高度。最后，实施无人机部署方案。本发明所提干扰抑制及其评估方法具有简单、快捷、通用的优势，可显著降低信令开销及系统复杂度，且对用户来说是透明的，不需要用户进行额外的测量与汇报，减少用户负担。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种无人机辅助蜂窝网络的无人机部署方法。

背景技术

无人机(UAV)作为空中接入点能够有效提高覆盖率、区域频谱效率以及用户体验质量，因而将无人机通信引入到蜂窝网络中是一种有前景的技术，可以显著提高无人机和现有地面用户的通信性能。与地面接入点相比，无人机的灵活、快速和按需部署使其能够为覆盖漏洞、热点区域、偏远地区或通信故障的应急场景提供全面的覆盖和数据传送服务，而无需建设新的地面通信相关基础设施。此外，与地面基站相比，无人机的另一个显著优势是以更高可能性通过视距(LOS)链路为地面用户服务，这使得用户能获得比非视距(NLOS)链路相比更好的有用信号质量。然而，由于频谱资源的稀缺性，无人机与地面蜂窝基站共享频谱将会引入互相干扰，而无人机的视距传播条件使得互相干扰更为严重。因此，为了既能抑制无人机引入蜂窝通信中带来的干扰又能充分利用无人机视距传输的优势以拓展网络覆盖和增强网络容量，需要设计有效的无人机三维部署方案。

无人机部署方案的优劣与诸多因素具有强相关性，如部署地理环境、地面基站位置、地面用户位置，空对地信道特性，自身高度等，从而使得得到最优的无人机三维部署极具挑战性。此外，无人机之间的互相干扰和无人机与地面站点之间的干扰进一步复杂化无人机部署问题。针对这些问题，一般方法是以某种性能指标为优化目标且以无人机部署位置为一类优化变量，随后结合不同通信需求附属上对应的限制条件，从而形成一个最优化问题，并基于优化理论进行位置部署的算法设计。通常采用以上方法的研究所关注的场景大多是固定位置的有限个地面基站或仅考虑一个地面基站的场景(参见文献：T.Zhang,Y.Wang,Y.Liu,W.Xu and A.Nallanathan,Cache-Enabling UAV Communications:NetworkDeployment and Resource Allocation,IEEE Transactions on WirelessCommunications,2020,19(11):7470-7483.)。然而，当前蜂窝网络密集化部署进一步增强了优化问题的复杂性，而且固定位置的多地面基站模型无法反映现实网络节点在空间分布上的非规则性和多变性，进而使得作为补充节点的无人机同样具有非规则性和多变形性。为了更好体现现网节点的空间分布特性，另一类基于随机几何理论的研究广泛引起了学术界和业界的关注。为了分析的简单性，许多文献假定地面基站(或者地面用户)和无人机服从相互独立的齐次泊松点过程(Poisson Point Process,PPP)(参见文献：J.Liu,M.Sheng,R.Lyu and J.Li,Performance Analysis and Optimization of UAV IntegratedTerrestrial Cellular Network,IEEE Internet of Things Journal,2019,6(2):1841-1855.和D.Kim,J.Lee and T.Q.S.Quek,Multi-layer Unmanned Aerial VehicleNetworks:Modeling and Performance Analysis,IEEE Transactions on WirelessCommunications,2020,19(1):325-339.)。然而，由于无人机是蜂窝网络的辅助接入点，假设地面基站或无人机的位置彼此独立是不现实的，需要考虑将无人机部署于地面基站的边缘区域，否则会引入强干扰导致用户体验下降。同时，无人机的高度部署在覆盖范围与信号质量上存在竞争关系，例如无人机部署高度越高，则覆盖范围越大，从而边缘区域可以部署较少无人机，但路损会导致用户信号质量降低。因此，无人机部署需要兼顾相对于地面基站位置相关性的水平部署以及自身的高度部署。