[发明专利]基于超图匹配博弈的无人机组播能效优化方法

说明书

本发明公开了一种基于超图匹配博弈的无人机组播能效优化方法。采用无人机到无人机的传输方式缓解完全由基站传输导致的能源浪费的情况，让无人机之间形成“数据帮助者‑数据请求者”的匹配关系，优化目标为系统的能效最大化。在分布式无人机群通信系统中，利用局部信息交互技术，使得每架无人机都能够实时获取邻居的状态信息，以做出最优决策。通过组播技术和对无人机发射功率控制的方法实现对功率的优化，利用基于局部搜索的势能匹配博弈方法优化无人机之间的匹配结果，使得无人机群通信系统能够分布式地实现最优决策。形成能效的最大化的“基站‑请求者”和“帮助者‑请求者”的数据传输匹配结果，达到节约系统通信传输能量的目标。

技术领域

本发明属于认知无线网络能源管理技术领域，具体涉及基于超图匹配博弈的无人机组播能效优化方法。

背景技术

高移动性、高信息交互量、低能源存储量以及高难度的协同控制等问题，使得多无人机在完成任务时面临各种严峻的挑战。资源优化与管理是解决这些问题的关键技术。我们定义无人机网络通信系统中的无线资源为一切可控的与网络与通信性能密切相关的各种参数，主要分配和调度的资源包括：发射功率、传输速率、频谱资源、带宽资源、传输时隙、天线等等。通信系统的无线资源优化，就是在物理条件及实际通信质量要求的约束下，通过合理的分配资源来优化预先设定的目标，最大化系统的资源利用效率。

具体而言，多无人机网络具有“高复杂性”、“需求异构”等特点，这些特点为无线通信网络的深入研究带来了极高要求和新挑战。

“高复杂性”——在多无人机网络通信场景中，无人机群获取信息依赖基站、受任务驱动，并根据不同的任务需求对通信质量、传输速率等性能指标有不同的需求。同时，系统中的无人机还需要与相邻或相关无人机交互信息，大量的信息交互可能造成信息的冗余，导致资源浪费。除此之外，由于空地链路和无人机飞行环境不稳定等原因，多无人机网络还存在受到内外部干扰的情况，这使得通信网络资源优化遇到高复杂性的挑战。

“需求异构”——在多无人机群受到任务的驱动，具有需求异构的特点。任务驱动的无人机主要对于传输内容、传输速率、传输容量、通信质量等方面存在异构需求，这使得在满足系统中所有无人机需求的前提下节约通信资源，成为一项重要的挑战。与地面相对静态的通信网络不同，无人机群在任务的驱动下，具有快速调整的特性。然而，现有无人机网络中通信资源的优化方法仍主要采用了传统无线资源的管理方式，对无人机场景考虑不充分。无人机网络需求异构的特点，对通信资源的优化方式提出了更高的要求，需要能够充分利用机间交互、功率控制、频谱分配等方式进行多维度优化。

在现有技术中，很少有将无人机群通信能源管理与需求异构结合的工作，因此，无人机群通信能效无法得到有效的提升，也就难以针对性地改善其高能耗问题。

发明内容

技术问题：针对无人机群从基站获取数据的低能效问题，现有技术不能有效改善，本发明提供一种基于超图匹配博弈的无人机组播能效优化模型及方法，将利用无人机之间组播的组播传输链路，构成无人机-无人机最优匹配，缓解基站传输能耗，有效提升无人机群通信系统能效，进而为频谱使用秩序强化提供有利的信息支撑。

技术方案：第一方面，本发明提供一种基于超图匹配博弈的无人机组播能效优化建模，其特征在于，将多无人机网络通信划分为三阶段，即基站首轮数据分发、无人机之间匹配、“无人机-无人机”传输或“基站-无人机”补充分发。其中，对于前两阶段没有获得数据的无人机，基站将在第三阶段补充传输给该无人机。

进一步地，所述的第一阶段，即首轮数据分发阶段，基站将筛选中心性较高的无人机进行数据分发。所述的筛选原则为，计算每个无人机的首选因子，该因子由无人机r与所有无人机的平均距离确定：