【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于通信感知一体化领域，具体涉及基于合成孔径雷达的isac无人机系统资源分配方法。
技术介绍
1、随着第五代通信系统的发展，智能城市、自动驾驶、智能工厂等一系列服务逐步发展。无人机具有机动性高度可控、部署迅速等优势，可作为空中通信感知一体化(integrated sensing and communication，isac)基站满足上述需求。
2、通过联合设计无人机轨迹、波束形成和资源分配方法，可以提升无人机处理感知和通信任务的效率。例如，k.zhang等人利用无人机对多个地面感知目标进行感知，并将感知数据传输到地面基站进行集中处理，通过联合设计无人机轨迹、目标调度顺序和资源分配方案，优化感知信息的峰值信息年龄(peak age of information，paoi)。为了适应高动态场景，i.orikumhi等人提出了一种动态场景下的感知通信资源联合分配方法，基于感知信息联合优化用户调度和资源分配。
3、然而上述工作中无人机的机动性带来的感知性能增益并没有得到充分利用，通过在飞行过程中连续接收来自目标区域的回波，无人机能够通过作为合成孔径雷达(synthetic aperture radar，sar)而不是传统的地面雷达感知来提供高精度定位。在这一方面，s.hu等人提出了一种通信辅助的无人机sar系统，其中无人机作为双基地雷达，利用基站传输的通信信号的回波来感知目标区域。进一步，s.moro等人验证了无人机基于正交频分复用(orthogonal frequency division multi
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提出基于合成孔径雷达的isac无人机系统资源分配方法，优化无人机飞行轨迹、用户调度策略、资源分配策略，在保证通信与感知性能的条件下实现功率资源的公平性分配。
2、本专利技术通过以下技术方案实现：
3、基于合成孔径雷达的isac无人机系统资源分配方法，包括如下步骤：
4、步骤s1、建立合成孔径雷达与通信一体化的无人机系统模型，该系统模型包括无人机、多个地面通信用户和多个地面感知目标，无人机为多个地面通信用户提供通信服务的同时，基于回波信号对地面感知目标进行感知；
5、步骤s2、根据步骤s1所建立的无人机系统模型，形成用户调度策略、无人机发射功率分配策略与无人机轨迹联合设计优化问题，基于交替优化法得到最优用户调度策略；
6、步骤s3、针对步骤s2的联合设计优化问题以及最优用户调度策略，固定无人机轨迹，通过引入karush-kuhn-tucker条件，得到最优无人机发射功率分配策略；
7、步骤s4、基于步骤s2所得的最优用户调度策略和步骤s3所得的最优无人机发射功率分配策略，构建无人机轨迹优化子问题，引入松弛变量，采用逐次凸逼近方法将无人机轨迹优化子问题的目标函数与约束转化为凸形式，通过块坐标下降算法交替优化得到松弛变量、无人机轨迹和速度；
8、步骤s5、基于步骤s2、步骤s3、步骤s4反复迭代，以得到最终的最优用户调度策略、最优无人机发射功率分配策略与最优无人机轨迹。
9、进一步的，所述步骤s1中，所述无人机盘旋在地面感知目标与所述地面通信用户上空，所述无人机的位置信息表示为u(s)＝[x(s)，y(s))]t、运动模型表示为u(s+1)＝u(s)+v(s)δ，所述地面通信用户k的位置坐标表示为qk＝[xk，yk]t，s时隙地面感知目标g的位置坐标表示为其中，x(s)表示s时隙无人机在x轴方向的位置点坐标，y(s)表示s时隙无人机在y轴方向的位置点坐标，v(s)表示无人机在s时隙的速度，k表示地面通信用户的数量，k∈{1，…，k}。
10、进一步的，所述步骤s1中，所述无人机为多个地面通信用户提供通信服务的同时，基于回波信号对地面感知目标进行感知具体包括如下步骤：
11、步骤s11、根据所述系统模型，建立无人机多用户通信模型：在s时隙，无人机与用户k间的信道增益表示为用户k在s时隙的信噪比表示为用户k的总吞吐量表示为其中，gt和gc分别为无人机发射机和用户接收机的天线增益，λ为波长，d(s)为无人机与用户k在s时隙处的距离，n0为加性高斯白噪声的功率，p(s)为无人机在s时隙的发射功率，二进制变量ak(s)为系统模型的用户时分多址接入因子，表示用户调度策略，当无人机在s时隙为用户k服务时，ak(s)＝1；否则，ak(s)＝0，s为任务周期t被划分的时隙数，s∈{1，…，s}；
12、步骤s12、根据系统模型和多用户通信模型，建立单基地右侧视sar模型，得到系统模型的方位向分辨率表示为无人机的距离向方位表示为无人机的方位角范围表示为其中，λc为波长，td为sar相干时间，h为无人机飞行高度，η为sar雷达固定观测角度，wa为sar天线阵宽度，la为平行于无人机航向方向的sar天线长度，rm表示无人机与感知中心的斜距。
13、进一步的，所述步骤s2具体包括如下步骤：
14、步骤s21、所述联合设计优化问题为其中，emax为无人机的总能量，ε为功率分配因子，dmin表示地面感知目标最小间隔距离，表示s时隙地面感知目标c的位置坐标，vmax表示无人机的最大速度约束，δ＝t/s；
15、步骤s22、应用交替优化发对步骤s21所述的联合设计优化问题进行转化，得到用户调度策略优化子问题
16、步骤s23、对于步骤s22所述的用户调度策略优化子问题，固定发射功率分配策略p与无人机轨迹u，通过将二元调度变量松弛为连续变量，将用户调度策略优化子问题转化为线性规划问题，并通过内点法求解得到最优用户调度策略。
17、进一步的，所述步骤s3具体包括如下步骤：
18、步骤s31、给定无人机轨迹u，基于步骤s2得到的最优用户调度策略，得到无人机发射功率分配子问题
19、步骤s32、对于步骤s31所述的无人机发射功率分配子问题，引入变量将其转化为满足kkt条件的问题形式为该优化目标函数的拉格朗日函数为其中，λs和分别是约束和的拉格朗日乘子；
20、步骤s33、根据步骤s32的拉格朗日函数，基于kkt条件，求解得到最优无人机发射功率分配策略为其中，mk是为每个用户k分配的时隙总数，n0表示噪声功率，αs∈[0，2π)表示无人机在时隙s时的航向与x轴的夹角。
21、进一步的，所述步骤s4具体包括如下步骤：
22、步骤s41、基于所述最优用户调度策略和最优无人机发射功率分配策略，得到无人机轨迹优化子问题
23、步骤s42、对于步骤s41的无人机轨迹优化子问题，采用一阶泰勒展开形式分别对其目标函数和约束进行转换，分别得到和其中，vi(s)为第i次迭代的v(s)，ui(s)表示第i次迭代的无人机位置坐标，为吞吐量的凹函数表达形式；<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于合成孔径雷达的ISAC无人机系统资源分配方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于合成孔径雷达的ISAC无人机系统资源分配方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述无人机盘旋在地面感知目标与所述地面通信用户上空，所述无人机的位置信息表示为u(s)＝[x(s)，y(s))]T、运动模型表示为u(s+1)＝u(s)+v(s)δ，所述地面通信用户k的位置坐标表示为qk＝[xk，yk]T，s时隙地面感知目标g的位置坐标表示为其中，x(s)表示s时隙无人机在x轴方向的位置点坐标，y(s)表示s时隙无人机在y轴方向的位置点坐标，v(s)表示无人机在s时隙的速度，K表示地面通信用户的数量，k∈{1，…，K}。
3.根据权利要求2所述的基于合成孔径雷达的ISAC无人机系统资源分配方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述无人机为多个地面通信用户提供通信服务的同时，基于回波信号对地面感知目标进行感知具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于合成孔径雷达的ISAC无人机系统资源分配方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括如下步骤：
<...【技术特征摘要】
1.基于合成孔径雷达的isac无人机系统资源分配方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于合成孔径雷达的isac无人机系统资源分配方法，其特征在于：所述步骤s1中，所述无人机盘旋在地面感知目标与所述地面通信用户上空，所述无人机的位置信息表示为u(s)＝[x(s)，y(s))]t、运动模型表示为u(s+1)＝u(s)+v(s)δ，所述地面通信用户k的位置坐标表示为qk＝[xk，yk]t，s时隙地面感知目标g的位置坐标表示为其中，x(s)表示s时隙无人机在x轴方向的位置点坐标，y(s)表示s时隙无人机在y轴方向的位置点坐标，v(s)表示无人机在s时隙的速度，k表示地面通信用户的数量，k∈{1，…，k}。
3.根据权利要求2所述的基于合成孔径雷达的isac无人机系统资源分配方法，其特征在于：所述步骤s1中，所述无人机为多个地面通信用户提供通信服务的同时，基于回波信号对地面感知目标进行感知具体包括如下步骤：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：王新奕，刘子祎，刘金荣，乔永杰，费泽松，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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