[发明专利]多天线无人机视频传输系统QoE最大化方法和装置

权利要求书

1.一种多天线无人机视频传输系统QoE最大化方法和装置，其特征在于，所述方法包括：

构建多天线无人机视频流传输架构，并运用基于ZF的波束成形以消除多个地面用户间的干扰，以同时为多个地面用户同时提供视频服务；

根据小尺度衰落和大尺度信道功率增益，构建信道模型，采用下界表达式以获得最坏情况下的可达速率；

根据视频播放速率和视频抖动，确定用户QoE模型；

基于优化无人机轨迹、多天线传输调度和视频播放速率分配，根据最大化所有用户QoE的最小值模型，确定数学优化模型P1及约束条件；

将所述数学优化模型转换为带惩罚项的等价形式，采用基于惩罚的块坐标下降法(Penalty Block Coordinate Descent，P-BCD)的双重循环算法处理转换后的优化模型以获得次优解。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所有用户QoE的最小值模型具体包括：

其中，n为时隙序列号，N为总时间范围T内时隙的总个数，ρ是平衡视频质量和视频抖动的权重因子，θ和β是取决于具体应用的常量参数，r_k[n]表示用户u_k在时隙n时的视频播放速率，是与用户u_k屏幕尺寸相关的需求播放速率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数学优化模型P1为：

及约束条件具体包括：

q[1]＝q[N], (7)

其中,q[n]表示在时隙n时无人机的水平位置，a_k[n]表示无人机与地面用户间的传输调度，δ为时隙时间长度，为时隙τ时用户u_k的可达速率，K为与同一无人机联接的用户总数，V_max表示无人机的最大水平速度，约束条件(11)表示无人机周期性地向用户提供服务。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述数学优化模型转换为带惩罚项的等价形式，采用基于P-BCD的双重循环算法处理转换后的优化模型以获得次优解，具体包括：

向所述数学问题模型中添加惩罚项，转化为求解包含大于零的惩罚参数λ的第二惩罚问题模型P2；

在外循环中，不断更新惩罚参数λ以放大不满足等式约束带来的惩罚直至收敛；

在第l次内循环中，采用块坐标下降(Block Coordinate Descent，BCD)方法、凹凸过程(ConCave-Convex Procedure，CCCP)方法和逐次凸逼近(Successive ConvexApproximation，SCA)方法，近似求解给定惩罚参数λ^l的第二惩罚问题模型P2。

5.根据权利要求4中任一所述的方法，其特征在于，所述第二惩罚问题模型P2具体为：

及约束条件为公式(5)～(8)，公式(10)～(12)

其中，q[n]表示在时隙n时无人机的水平位置，r_k[n]表示用户u_k在时隙n时的视频播放速率，a_k[n]表示无人机与地面用户间的传输调度，K为与同一无人机联接的用户总数，N为总时间范围T内时隙的总个数，λ是大于零的惩罚参数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将第二惩罚问题模型P2分解成两个子模型，分别为给定传输调度下的播放速率分配和无人机轨迹优化子模型，以及给定播放速率分配和无人机轨迹下的传输调度优化子模型。