硬件损伤条件下的无人机辅助NOMA系统的和速率最大化方法技术方案

本发明专利技术请求保护一种硬件损伤条件下无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)辅助的非正交多址接入(non

Method of sum rate maximization of UAV aided noma system under hardware damage

【技术实现步骤摘要】
硬件损伤条件下的无人机辅助NOMA系统的和速率最大化方法


[0001]本专利技术属于无线资源管理
，具体是硬件损伤的条件下的无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)辅助基站对下行多用户非正交频分多址接入技术(non
‑
orthogonal multiple access,NOMA)系统对功率的资源分配方法。

技术介绍

[0002]未来的第6代移动通信技术比较现已商用的第5代移动通信将会要求更高的性能指标，例如：超大规模物联网设备的接入、超快的信息传输速率等。非正交频分多址接入技术(non
‑
orthogonal multiple access,NOMA)作为很具有前景的下一代通信网络的候选技术，由于其能够有效地提升系统容量和频谱效率的特性，已经引起了学术界的广泛研究。NOMA技术比较传统的正交多址接入技术(orthogonal multiple access,OMA)而言，最主要的优势在于通过在发送端复用功率域资源，NOMA技术允许多个用户能够同时共享相同的时域资源、频域资源以及码域资源；在接收端通过使用连续干扰抵消技术(successive interference cancellation,SIC)实现从接收的叠加信号中解码出自身信号。
[0003]与此同时，因为无人机具备有高度的可操作性与低开销的特点，无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)通信作为最近发展起来的一门热点技术能够帮助NOMA技术获得更优的性能表现。无人机常常被部署为飞行基站或者移动中继来帮助系统获得更大的吞吐量、更广的覆盖范围。相较于传统的陆地中继而言，无人机中继其高度的灵活性，能够使其进行移动从而避免障碍物的遮挡或严重的阴影效应等造成系统的性能下降。
[0004]近年来，为了结合NOMA技术与无人机通信技术的成功果实，已有不少关于NOMA下行多用户网络功率资源分配的研究，但大多提前假设系统为理想的硬件条件，并且对于SIC的解码序列也预先假设进行了排序，然而，这是显然不符合实际场景的。在实际应用场景中，对于无人机的位置是可以进行改变的，随着无人机位置的改变，信道条件的好坏也会随之发生改变，并且系统中的硬件常常会受到同相正交不平衡、非线性放大噪声、射频电路噪声等硬件损伤的影响。因此，本专利技术以用户的服务质量(quality of service,Qos)、无人机的飞行区域为限制，在存在有硬件损伤条件下的无人机辅助通信的NOMA系统中，提出了一种下行用户和速率最大化的功率资源分配方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种硬件损伤条件下的无人机辅助NOMA系统的和速率最大化方法。本专利技术的技术方案如下：
[0006]一种硬件损伤条件下的无人机辅助NOMA系统的和速率最大化方法，其包括以下步骤：
[0007]步骤1)、初始化噪声功率、用户个数、用户功率分配、基站发送功率、无人机发送功率、基站到无人机的链路硬件损伤级别、无人机到用户n的链路硬件损伤级别、基站位置、用户位置、无人机的初始位置、解码顺序序列、迭代次数、容忍误差阈值，计算初始和速率，建
立系统和速率最大化问题。
[0008]步骤2)、将系统和速率最大化问题分解为无人机位置优化问题以及功率分配两个子问题；
[0009]步骤3)、求解无人机位置优化问题通过变量替换：将无人机位置优化问题这一混合非凸整型优化问题的目标函数转化为凸函数，使用SCA技术将非凸约束转变为凸约束，将该无人机位置优化问题转换为标准凸优化问题；使用内点法进行求解无人机位置优化问题。
[0010]步骤4)、求解功率分配问题：使用拉格朗日对偶变换法以及二次变换方法，将功率分配优化问题的目标函数转变为凸函数；采用拉格朗日变换的方法，通过变量替换对目标函数中复杂分式引入近似变量Υ＝(Υ1,...,Υ
n
)，之后根据二次变换规定，可写出近似变量最后通过更新参数Υ,并使用内点法进行求解功率分配优化问题；
[0011]步骤5)将步骤3)无人机位置优化与步骤4)功率分配优化得到的无人机位置与功率代入下行和速率公式，更新系统下行和速率；
[0012]步骤6)、重复步骤3)无人机位置优化与步骤4)功率分配优化以及步骤5)系统下行和速率更新，迭代更新无人机位置和功率，直到满足收敛条件，给出系统的和速率。
[0013]进一步的，所述步骤1)中，初始化无人机与基站之间噪声功率σ
R2
，无人机与用户n之间噪声功率用户个数为N，用户功率分配P＝(p1,...,p
n
)，P
s
表示基站发送功率，P
smax
表示基站最大发射功率，P
r
表示无人机发送功率，P
rmax
表示无人机最大发射功率，定义η
sr
表示从基站至无人机接收端总的硬件损伤，服从其中κ
sr
表示基站到无人机之间整体的硬件损伤水平，满足其中κ
s
,κ
r
分别表示在基站端与在无人机端所遭受的硬件损伤，η
rn
表示从无人机至用户端总的硬件损伤，服从其中κ
rn
表示无人机到用户端之间整体的硬件损伤水平，满足其中κ
r
,κ
n
分别表示在无人机端与在用户n所遭受到的硬件损伤；容忍度设为δ，基站与用户的3D坐标分别为(x
s
,y
s
，0)，(x
n
,y
n
，0),n＝1,...,N；无人机的初始位置设为(x,y,H)，其中H表示无人机飞行的高度，定义从基站端到无人机的信道系数为h
sr
，无人机到用户端n的信道系数为h
rn
；解码顺序序列满足其中α
k,n
为二元变量，迭代次数l，计算系统下行和速率R
sum
，建立系统下行和速率最大化问题P1：
[0014][0015][0016][0017][0018][0019][0020][0021][0022][0023][0024][0025]约束C1a表示用户功率非负；约束C1b表示用户功率之和小于或等于无人机基站发送功率；约束C1c表示无人机发送功率限制；约束C1d表示基站发送功率限制；约束C1e表示用户n的最小速率高于服务质量门限约束C1f表示用户公平性；约束C1g表示用户n不能将其本身信号视为干扰；约束C1h表示任意两个用户k和n的解码顺序关系；约束C1i表示对任意两个用户n,k，必有一个用户能够解码消除另一用户；约束C1j表示当a
k,n
＝1时，用户n到无人机的距离远于用户k到无人机的距离。
[0026]进一步的，在步骤3)中，带入初始化功率到问题P1，得到无人机位置优化问题P2，现令H2+(x
‑
x
k...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种硬件损伤条件下的无人机辅助NOMA系统的和速率最大化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)、初始化噪声功率、用户个数、用户功率分配、基站发送功率、无人机发送功率、基站到无人机的链路硬件损伤级别、无人机到用户n的链路硬件损伤级别、基站位置、用户位置、无人机的初始位置、解码顺序序列、迭代次数、容忍误差阈值，计算初始和速率，建立系统和速率最大化问题。步骤2)、将系统和速率最大化问题分解为无人机位置优化问题以及功率分配两个子问题；步骤3)、求解无人机位置优化问题通过变量替换：将无人机位置优化问题这一混合非凸整型优化问题的目标函数转化为凸函数，使用SCA技术将非凸约束转变为凸约束，将该无人机位置优化问题转换为标准凸优化问题；使用内点法进行求解无人机位置优化问题。步骤4)、求解功率分配问题：使用拉格朗日对偶变换法以及二次变换方法，将功率分配优化问题的目标函数转变为凸函数；采用拉格朗日变换的方法，对目标函数中复杂分式引入近似变量Υ＝(Υ1,...,Υ
n
)通过变量替换，之后根据二次变换规定，可写出近似变量最后通过更新参数Υ,并使用内点法进行求解功率分配优化问题；步骤5)将步骤3)无人机位置优化与步骤4)功率分配优化得到的无人机位置与功率代入下行和速率公式，更新系统下行和速率；步骤6)、重复步骤3)无人机位置优化与步骤4)功率分配优化以及步骤5)系统下行和速率更新，迭代更新无人机位置和功率，直到满足收敛条件，给出系统的和速率。2.根据权利要求1所述的一种硬件损伤条件下的无人机辅助NOMA系统的和速率最大化方法，其特征在于，所述步骤1)中，初始化无人机与基站之间噪声功率σ
R2
，无人机与用户n之间噪声功率用户个数为N，用户功率分配P＝(p1,...,p
n
)，P
s
表示基站发送功率，P
smax
表示基站最大发射功率，P
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表示无人机发送功率，P
rmax
表示无人机最大发射功率，定义η
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表示从基站至无人机接收端总的硬件损伤，服从其中κ
sr
表示基站到无人机之间整体的硬件损伤水平，满足其中κ
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,κ
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分别表示在基站端与在无人机端所遭受的硬件损伤，η
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表示从无人机至用户端总的硬件损伤，服从其中κ
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表示无人机到用户端之间整体的硬件损伤水平，满足其中κ
r
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分别表示在无人机端与在用户n所遭受到的硬件损伤；容忍度设为δ，基站与用户的3D坐标分别为(x
s
,y
s
，0)，(x
n
,y
n
，0),n＝1,...,N；无人机的初始位置设为(x,y,H)，其中H表示无人机飞行的高度，定义从基站端到无人机的信道系数为h
sr
，无人机到用户端n的信道系数为h
rn
；解码顺序序列满足其中α
k,n
为二元变量。迭代次数l，计算系统下行和速率R
sum
，建立系统下行和速率最大化问题P1：
约束C1a表示用户功率非负；约束C1b表示用户功率之和小于或等于无人机基站发送功率；约束C1c表示无人机发送功率限制；约束C1d表示基站发送功率限制；约束C1e表示用户n的最小速率高于服务质量门限约束C1f表示用户公平性；约束C1g表示用户n不能将其本身信号视为干扰；约束C1h表示任意两个用户k和n的解码顺序关系；约束C1i表示对任意两个用户n,k，必有一个用户能够解码消除另一用户；约束C1j表示当a
k,n
＝1时，用户n到无人机的距离远于用户k到无人机的距离。3.根据权利要求2所述的一种硬件损伤条件下的无人机辅助NOMA系统的和速率最大化方法，其特征在于，在步骤3)中，带入初始化功率到问题P1，得到无人机位置优化问题P2，现令H2+(x
‑
x
k
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【专利技术属性】
技术研发人员：万晓榆，杨雄清，王正强，李尔顺，樊自甫，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：