UAV-RIS辅助短包通信系统和速率最大化方法

本发明属于无人机通信系统资源分配，具体是uav-ris辅助短包通信系统和速率最大化方法。

背景技术：

1、考虑到地面通信已经不足以满足当今社会的通信需求，例如：远距离通信、军事作战等，传统地面通信不仅传播损耗大、基站建设成本高，很难在追求通信质量的同时降低成本，而无人机与无线通信可以弥补这一缺陷。在资源频谱日益宝贵的情形下，如何有效地提高通信系统的频谱资源以及系统容量是未来通信网络亟须解决的关键问题，传统的正交多址接入技术的一个缺陷是支持的用户数量受到可用正交资源数量的限制，而noma技术可以有效提高频谱效率，增强系统容量，支持大规模用户连接。当收发端有障碍物时，ris能够创建虚拟视距链路以绕开障碍。目前大多数ris和uav的集成是针对长包的研究，对于短包通信研究还相对较少。此外，短包的低时延、高可靠性对于关键任务应用至关重要，如工业自动化、智能交通等，这些应用对通信系统的稳定性要求极高。将uav-ris集成到urllc通信系统中，将进一步弥补更多的空白场景，提高网络的通信质量。

2、现有针对uav-ris辅助短包通信系统系统资源分配的研究还处于起步阶段，主要集中在系统的和速率优化。singh等人在《2022ieee globecom workshops(gc wkshps),pp.1549-1554,2022.》上发表文章“rsma enhanced ris-fd-uav-aided short packetcommunications under imperfect sic”，研究一种混合空中全双工中继，该中继由安装在全双工无人机中继上的ris组成，该中继以解码和转发模式运行，以帮助基站和多个用户之间的短数据包传输。lv等人在《ieee internet of things journal,vol.10,no.23,pp.20323-20341,dec.2023.》上发表文章“uav-ris assisted coordinated multipointfinite blocklength transmission for mtc networks”,提出了一种用于机器型通信的uav-ris辅助有限块长度传输框架，其中考虑基于下行链路noma的协同多点技术，以减轻蜂窝间干扰并提高蜂窝边缘传输性能。通过联合优化基站发射功率、子信道匹配方案、ris反射系数和无人机轨迹，以最大化蜂窝边缘设备的最小用户速率。singh等人在《ieeetransactions on wireless communications,vol.22,no.9,pp.5957-5975,sept.2023.》上发表文章“rsma for hybrid uav-ris-aided full-duplex communications withfinite blocklength codes under imperfect sic”，通过联合优化uav/ris的3d坐标和ris处的相移矩阵，最大化加权和速率，同时分析有限块长度和无限块长度的中断概率、块错误率和可实现加权和率在每个用户处的不完全连续干扰消除。目前大多数文献采用信道色散近似，简化了优化问题。经过检索，申请公开号cn115484626a，一种智能反射表面(reconfigurable intelligent surfaces，ris)辅助短包通信最大化安全吞吐量(secrecythroughput，st)的方法。该公开专利考虑网络是将ris部署在一个固定位置，这导致了有限的自由度，而本技术发明专利将ris与无人机结合，通过优化无人机位置极大提高了ris自由度，可极大提高系统容量。同时该发明专利采用正交多址接入协议，采用固定固定分配，没有对用户功率进行优化。本发明采用noma协议，相对于传统正交多址接入协议可以进一步提高系统的和速率。为此，本发明考虑联合优化无人机位置部署，noma的解码顺序和功率分配来提高系统的和速率。

技术实现思路

1、本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种uav-ris辅助短包通信系统和速率最大化方法。本发明的技术方案如下：

2、一种uav-ris辅助短包通信系统和速率最大化方法，其包括以下步骤：

3、步骤1：建立uav-ris辅助短包网络的和速率最大化模型；

4、步骤2：初始化基站坐标ws，地面用户位置坐标wk，反射元件数量m，参考距离为1米处的信道增益系数ρ0，载波波长λ，包长n和包错误率εk，迭代次数t＝1，无人机位置q1，noma解码顺序a1，ris相移矩阵ψ1和基站发射功率p1；

5、步骤3：给定ris相移矩阵ψt和基站发射功率pt，引入一系列辅助变量，采用逐次凸逼近和惩罚函数方法，将关于无人机位置和noma解码顺序的子问题转换为凸优化问题，更新无人机位置qt+1和noma解码顺序at+1；

6、步骤4：给定基站发射功率pt，无人机位置qt+1和noma解码顺序at+1，采用逐次凸逼近和半正定松弛方法，将ris相移矩阵子问题转换为凸优化问题，更新ris相移矩阵ψt+1；

7、步骤5：给定无人机位置qt+1、noma解码顺序at+1和ris相移矩阵ψt+1，采用逐次凸逼近方法将基站发射功率子问题转换为凸优化问题，更新基站发射功率pt+1；

8、步骤6：更新迭代次数t＝t+1,利用更新后的无人机位置qt、noma解码顺序at、ris相移矩阵ψt和基站发射功率pt，计算系统和速率γk、εk、n、k、v分别表示信噪比、包错误率、包长、用户数和信道色散，判断|r(t+1)-r(t)|≤ξ，ξ表示收敛阈值，若不满足，则重复步骤3、步骤4、步骤5，直到方法收敛。

9、进一步的，所述步骤1建立uav-ris辅助短包网络的和速率最大化目标优化问题为：

10、p1:

11、s.t.c1:

12、c2:

13、c3:

14、c4:

15、c5:

16、c6:plos≥κlos,

17、c7:qmin≤q≤qmin,

18、c8:式中，γk表示为第k个用户的信噪比，q-1(.)是的逆函数，表示信道色散，q表示无人机位置，ψ表示相移矩阵，表示基站发射功率，表示解码顺序，wi为第i个用户位置、wj为第j个用户位置、ws表示基站位置，αi,j表示用户i解码用户j，αi,j表示用户j解码用户i、plos表示los概率，κlos表示los概率阈值、rth为最小用户速率要求，pmax表示基站最大发射功率，qmin和qmax联合表示无人机位置范围。c1表示ris相移矩阵约束,ψm表示为第m个反射元件的相移；c2和c3表示基站发射功率约束，pmax为基站最大发射功率；c4表示解码顺序约束；c5表示两个用户不能同时为强用户或者弱用户；c6保证可靠的空对地连接，通过使los概率大于阈值κlos来限制从bs到uav-ris和uav-ris到用户到los的信道；c7表示无人机位置约束；c8保证用户的qos。

19、进一步的，所述步骤3，给定ris相移矩阵ψt-1和基站发射功率pt-1，具体步骤为：

20、引入一系列辅助变量，采用逐次凸逼近、惩罚函数方法，将优化问题p1转换为：

21、p2:

22、s.t.c11:

23、c12:qmin≤q≤qmin,

24、c13:

25、c14:

26、c15:

27、c16:

28、c17:

29、c18:

30、c19:

31、c110:

32、c111:

33、c112:式中，表示用户速率在点的上界，表示信道色散在点处的上界，表示惩罚因子，τi,j表示αi,j-(αi,j)2在点的泰勒一阶展开上界，ζk表示无人机到第k个用户的上界，表示基站到无人机距离上界u的一阶泰勒展开，表示无人机到第k个用户距离上界lk的一阶泰勒展开，和分别表示解码顺序约束的泰勒一阶展开上界和下界，ρk为引入的辅助变量，其表示为信噪比的上界，表示在点处泰勒一阶展开的上界，wk表示的上界，αi,k表示第i个用户解码第k个用户，ck表示第k个用户的信道增益，pi表示第i个用户分配的功率，为的泰勒一阶展开下界，其中ck表示为式的上界，σ2表示为用户噪声，表示的泰勒一阶展开下界，表示基站到无人机链路增益矩阵，auk表示无人机到第k个用户的链路增益矩阵。

34、约束c11表示两个用户不能同时为强用户或者弱用户；c12表示无人机位置约束；c13表示将noma解码顺序放缩为连续变量；约束c14表示辅助变量ζk为||q-wi||2的上界；约束c15表示用户服务质量约束；约束c16表示引入辅助变量u作为||q-ws||2的上界，然后进行逐次凸逼近；约束c17表示辅助变量lk为||q-wk||2的上界，然后进行逐次凸逼近得到凸约束；约束c18中约束c19中是在点处泰勒一阶展开的下界，其中约束c110中表示为信道增益下界，为在点处泰勒一阶展开下界；约束c111中约束c112中q(n)表示sca第n次迭代的值，smax为每次sca迭代的无人机最大允许位移。

35、进一步的，所述步骤4给定无人机位置qt、noma解码顺序at和基站发射功率pt-1，优化ris相移矩阵，具体为：

36、引入辅助变量η＝[η1,η2,...,ηk]，将目标优化问题转换为：

37、

38、s.t.c21:

39、c22:

40、c23:

41、c24:

42、其中是将信道色散用辅助变量替代，并进行泰勒一阶展开得到上界，将信道增益ck转换为ck＝|vhhk|2＝tr(vhhk)，其中表示为基站到无人机的链路增益，huk表示为无人机到第k个用户的链路增益，v＝vvh表示将向量转换为矩阵，v表示相移矩阵的对角线向量，表示复数的指数形式，m表示相移矩阵的第m个元素，m表示相移矩阵的元素数量，ηk表示第k个用户的信噪比上界。

43、约束c21-c22以及rank(v)＝1确保v＝vvh；这里先忽略秩一约束，后面采用sdr方法解决秩一约束；约束c23表示用户服务质量约束；约束c24表示引入的辅助变量小于信噪比。

44、进一步的，所述步骤5给定无人机位置qt、noma解码顺序at和ris相移矩阵ψt，优化基站发射功率pt-1，具体为：

45、引入辅助变量λ＝[λ1,λ2,...,λk]，将目标优化问题转换为：

46、

47、s.t.c31:

48、c32:

49、c33:

50、c34式中，vk＝1-(1+λk)-2表示用辅助变量替换信噪比后的信道色散，λk表示第k个用户的信噪比上界，表示λk在第n次的迭代值，gub(p,p(n))表示在点p(n)处的泰勒一阶展开上界，表示为ln(λk)在点处泰勒一阶展开的上界。

51、约束c31对信噪比取对数后转换为相减形式，并对进行泰勒一阶展开得到上界gub(p,p(n))；约束c32表示最小速率约束；约束c33和c34表示基站发射功率约束。

52、一种电子设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如任一项所述的uav-ris辅助短包通信系统和速率最大化方法。

53、一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其所述计算机程序被处理器执行时实现如任一项所述的uav-ris辅助短包通信系统和速率最大化方法。

54、本发明的优点及有益效果如下：

55、本发明通过利用uav-ris为用户提供基于noma协议的短包服务，最大限度地提高系统的总速率。为了优化系统的和速率，对功率分配、无人机位置、解码顺序和ris相移进行了联合优化。由于原始问题是一个非凸整数优化问题，因此获得最优解具有挑战性。因此，使用逐次凸逼近、松弛变量和基于惩罚的方法来导出近似解。仿真结果表明，所设计的联合优化方法在功率分配、ris相移和无人机位置等方面具有提高系统性能的优势。与基准方案oma相比，noma技术在短包传输方面优于oma技术。此外，本发明强调了所提出的短包通信系统与传统香农通信系统在吞吐量和为实现更低时延而牺牲的性能容量方面的性能差距。