[发明专利]一种考虑风的干扰的无人机通信系统能效性设计方案

权利要求书

1.一种考虑风的干扰的无人机通信系统能效性设计方案，其包括以下步骤：

S1、考虑在无人机通信系统中，无人机在三维空间飞行且受到水平方向上的风的作用，且风在水平方向上的矢量表示v_w具体如下：

式中，v_ref表示对应参考高度h_ref下的平均风速，β表示风的方向角，且平均风速和方向角均可服从某种随机分布，z表示被测量的风的所处高度，p为平均风速随海拔高度变化的指数参数，且定义||v_w||表示风的平均风速大小；

S2、假设无人机在飞行时受到的空气阻力和风对其造成的阻力互相独立，且忽略无人机在流体中飞行的粘滞效应，根据流体力学的定义，无人机飞行的空气阻力||D_a||以及风对无人机造成的阻力||D_w||的合力可以表示为

其中ρ和S_FP表示空气密度以及无人机的等效机身水平面积，根据无人机的受力分析以及牛顿第二定律，无人机的升力可以表示为

旋翼无人机的推进功率可以表示为其中s和A分别表示无人机旋翼实度和机身圆盘面积，且无人机的力矩系数满足其中，δ表示机翼阻力系数，其他具体参数定义及相关等式如下所示：旋翼转速归一化飞行速度机身升力系数平均诱导飞行速度其中机身重力系数其中其中m和g表示机身质量以及重力加速度；机身阻力比其中c_T表示无人机升力系数，基于以上等式以及无人机离散化移动模型，可以将在任意时隙n无人机的推进功率，也即GPECM表示为：

其中表示无人机桨叶旋转支撑其飞行的功率，表示无人机悬停状态下的诱导功率，式中的最后两项分别表示无人机垂直飞行的攀升功率以及克服风及空气阻力的功率，其中τ_c表示无人机的在垂直方向上的攀升角大小；

S3、在无人机通信系统中，假设在任意时隙n无人机仅能选择对一个用户进行通信服务，并定义用户选择变量其中在任意时隙n，如果地面用户GU k被无人机提供通信服务则a_k[n]＝1，否则a_k[n]＝0，同时假设所有地面用户GU的位置信息以及概率LoS信道信息对于无人机是提前已知的，且无人机能够在飞行过程中实时估计信道状态信息，引入辅助变量R_min，并通过求解以下优化问题最大化无人机的能效：

s.t.Q[1]＝Q_I，Q[N]＝Q_F   (C1)

其中，(C1)表示起始位置约束，(C2)表示无人机对每个用户通信的公平性约束，(C3)和(C4)为对应的飞行约束，(C5)和(C6)则为用户选择约束；

S4、由于S3中的优化问题P1缺少风的具体信息，提出一种基于离线设计的在线设计OBOA方案以最大化无人机通信系统的能效，在离线阶段，定义并且引入辅助变量且这些辅助变量在任意时隙n均满足：M₁[n]＝η[n]，由其，利用泰勒展开以及逐次凸近似方法可以得到以下三个不等式约束：

其中且以及Q^t[n]为对应变量在逐次凸近似迭代中第t轮迭代的局部迭代变量，由于m||g]||v[n]||sinτ_c[n]≤m||g||||v[n]||，因此可以得到任意时隙n内GPECM表达式的上界：

S5、对于用户的期望通信可达率，可以通过以下不等式得到它的下界：

并且我们引入辅助变量并且满足在离线阶段求解如下优化问题得到对应的离线的系统能效性设计：

s.t.Q[1]＝Q_I，Q[N]＝Q_F   (C1)

其中，(P2)目标函数的分母和约束(C7)中的表示利用已知关于风的分布信息生成的S个随机样本在每个时隙n内进行样本平均计算，具体可表示为接下来，利用已知分布信息得到S个随机样本后，初始化q⁰，z⁰，A⁰使得它们为优化问题(P2)的可行域内，将(P2)解构成三个子问题进行交替求解，并定义迭代求解轮次的索引r＝0，执行下一步；

S6、假设在第r轮迭代中，给定q^r，z^r，求解如下优化问题

并将所得最优解表示为A^r+1，继续执行下一步；

S7、给定z^r，A^r+1，并记为求解如下优化问题

Q[1]＝Q_I，Q[N]＝Q_F        (C2)

其中和分别满足：

其中u_k[n]＝A₁+A₂θ_k[n]，且含有上标t的对应变量同样定义为在逐次凸近似迭代中第t轮迭代的局部迭代变量，将问题(P4)所得最优解表示为q^r+1，继续执行下一步；

S8、给定q^r+1，A^r+1，并记为求解如下优化问题

Q[1]＝Q_I，Q[N]＝Q_F         (C2)

其中，是对于变量z的泰勒展开且与S7中形式相似的表示式，将问题(P5)所得最优解表示为z^r+1，利用S6-S8所得的A^r+1，q^r+1，z^r+1带入到S5中计算(P2)的目标函数值记为obj^r+1，若|obj^r+1-obj^r|收敛至给定算法门限∈后，迭代结束，记所得离线阶段的能效化设计结果，也即离线的用户选择方案和三维轨迹为A^off，Q^off；否则，更新r＝r+1，返回S6，执行S6-S8；

S9、离线阶段完成后，假设无人机在实际飞行过程中，在所有时隙内都可以通过机载传感器测量得到当前时隙内风的风速与方向，考虑基于离线阶段得到的用户选择方案和三维轨迹，以及测量得到的实时风的信息，无人机不断地在每个时隙n内动态地调整当前时隙内的飞行速度以节省推进能耗，在线阶段中，对于时隙1到N-1，初始化任意时隙n的基准速度为离线阶段所得的飞行速度，也即v⁰[n]＝v^off[n]，并且初始位置和终点位置同离线方案相同；

S10、无人机利用机载传感器按时隙去测量当前时隙n内实时风的信息，记作并同时根据该信息优化以下问题：

s.t.Q[n+1]＝Q[n]+v[n]Δ        (C1)

||Q[n+1]-Q^off[n+1]||≤ε_Q      (C2)

||v[n]-v^off[n]||≤ε_v         (C3)

||Q[n+1]-Q_F||≤||Q^off[n+1]-Q_F||       (C4)

其中，Q[n]表示当前UAV的实际位置，也即基于以上优化问题在上一个时隙得到的目标位置，ε_Q和ε_v表示无人机实际飞行时速度和轨迹相比于离线速度的动态调整容限，参考约束(C2)和(C3)，约束(C4)表示每个时隙n内无人机飞行的位置离终点的距离需要小于离线阶段所得的参考位置离终点的距离，该约束使得无人机在调整飞行方向的同时，在全局时隙内飞行速度的大小能够被合理地分配，在对应时隙n内优化得到速度记作v^opt[n]；

S11、无人机更新得到下一个时隙n+1的目标位置Q[n+1]＝Q[n]+v^opt[n]Δ，若n＜N-1，则返回S10继续更新下一时隙的速度及目标位置；

S12、在线阶段期间，无人机动态调整速度的同时，依旧根据离线阶段得到用户选择策略A^off选择在对应时隙内选择不同用户提供通信服务。