[发明专利]一种多无人机轨迹和智能反射面相移联合优化方法及系统

说明书

本发明公开了一种多无人机轨迹和智能反射面相移联合优化方法及系统，建立基于多无人机和智能反射面辅助的无线通信系统模型，用户发送的信号由安装在无人机上的智能反射面反射到基站，确定无线通信系统模型中的信道模型以及无人机和智能反射面的能量消耗模型，计算无线通信系统模型的能量效率；利用K‑均值聚类算法将地面用户分簇，利用优先级经验回放MATD3方法确定每个簇中无人机的位置，由无人机和智能反射面辅助与基站进行通信的用户，智能反射面被激活的反射元件及被激活反射元件的相移，完成多无人机轨迹和智能反射面相移的联合优化。本发明解决现有离线优化方法高通信延迟，高功耗的问题。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种多无人机轨迹和智能反射面相移联合优化方法及系统。

背景技术

随着物联网技术的发展，越来越多的设备需要接入通信网络，并且有时这些设备会分布在一个非常大的范围内，如果仅靠单个无人机和单个智能反射面为数量庞大的通信设备提供服务，无疑会给无人机带来很大的通信负载，除此之外，无人机长距离飞行会消耗很多时间和能量，这会产生严重的通信时延，也为无人机的功耗问题带来了挑战。

为了给用户设备提高低时延、高可靠性的服务，可以采用多个无人机和多个智能反射面辅助通信，使用K-均值聚类算法将地面用户划分为若干个区域，每个搭载有智能反射面的无人机服务一定区域内的用户，在保证可以获得良好的通信质量的前提下，通过使用多智能体强化学习算法联合优化无人机的轨迹和智能反射面的相移，使无线通信系统的能量效率最大化。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种多无人机轨迹和智能反射面相移联合优化方法及系统，解决现有的无人机轨迹以及智能反射面相移的离线优化方法高通信延迟，高功耗的问题。

本发明采用以下技术方案：

一种多无人机轨迹和智能反射面相移联合优化方法，包括以下步骤：

S1、建立基于多无人机和智能反射面辅助的无线通信系统模型，用户发送的信号由安装在无人机上的智能反射面反射到基站，确定无线通信系统模型中的信道模型以及无人机和智能反射面的能量消耗模型，计算无线通信系统模型的能量效率；

S2、基于步骤S1确定的信道模型以及无人机和智能反射面的能量消耗模型，利用K-均值聚类算法将地面用户分簇，将能量效率作为优化目标，然后利用优先级经验回放MATD3方法确定每个簇中无人机的位置，由无人机和智能反射面辅助与基站进行通信的用户，智能反射面被激活的反射元件及被激活反射元件的相移，完成多无人机轨迹和智能反射面相移的联合优化。