面向NOMA接入的多无人机通信联合优化方法及应用

本申请涉及无线通信，特别是涉及一种干扰环境下面向noma接入的多无人机通信联合优化方法及应用。

背景技术：

1、近年来，无人机(unmannedaerialvehicle，uav)凭借其高机动性、易于部署以及在突发灾害等场景中的应用优势，展现出了巨大的潜力。同时，考虑到地面基站故障和频谱资源稀缺的问题，引入非正交多址接入(non-orthogonal multipleaccess，noma)技术到多uav中继通信系统中，以提高频谱利用率和系统容量，可实现终端接入数量的增加、用户服务质量(quality ofservice，qos)的提升和无线通信中频谱短缺问题的缓解，降低干扰对用户和速率的影响。如何使noma技术在多uav中继通信中发挥巨大的潜力，是当今研究的一个热点问题。

2、目前，对功率域noma的用户配对和功率分配方案已被广泛研究，例如，在下行noma网络中提出了一种分布式匹配算法，旨在根据用户的目标速率要求，优化弱用户和强用户之间的用户配对和功率分配，并设计了一种实用的自适应栅格编码调制方案，根据瞬时信道条件自适应地调整编码率和调制模式来提高系统的吞吐量；又例如，对下行链路中noma系统用户匹配和子带功率分配两个问题进行研究，提出优化分组方案，结合用户质量及子带吞吐量进行用户匹配，使得系统性能显著提升。但是，以上研究只考虑单一基站场景，未考虑多uav场景，没有考虑到多uav的机动性对noma网络中的资源分配带来的挑战。

3、在多uav场景中，有些研究提出了一种混合麻雀搜索算法(sparrow searchalgorithm，ssa)，用于优化多uav的空间部署，以最大化速率总和；有些研究通过连续凸近似和最大比传输获得uav分布的解决方案，最大限度地降低系统功耗。但是，根据当前的研究现状，针对干扰环境下面向noma接入的多无人机通信的研究还相对较少。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种面向noma接入的多无人机通信联合优化方法及应用，可在干扰环境下面向noma接入多无人机通信的场景中，实现无人机位置部署、无人机-信道-用户匹配和发射功率分配的联合优化，最大化多无人机中继通信的和速率。

2、为实现上述目的，本申请提供了如下方案：

3、第一方面，本申请提供了一种面向noma接入的多无人机通信联合优化方法，所述面向noma接入的多无人机通信联合优化方法包括：

4、构建干扰环境下面向noma接入多无人机通信条件下的联合优化模型；所述联合优化模型以最大化和速率为优化目标，以无人机-信道-用户匹配约束、速率约束、发射功率约束和用户数量约束为约束条件；所述和速率为所有用户通信速率的和；

5、对所述联合优化模型进行求解，得到最优的联合优化方案；所述最优的联合优化方案包括最优的无人机位置部署矩阵矢量、最优的无人机-信道-用户匹配矩阵矢量和最优的发射功率分配矩阵矢量。

6、第二方面，本申请提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述的面向noma接入的多无人机通信联合优化方法。

7、第三方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的面向noma接入的多无人机通信联合优化方法。

8、第四方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的面向noma接入的多无人机通信联合优化方法。

9、根据本申请提供的具体实施例，本申请公开了以下技术效果：

10、本申请提供了一种面向noma接入的多无人机通信联合优化方法及应用，构建干扰环境下面向noma接入多无人机通信条件下的联合优化模型，联合优化模型以最大化和速率为优化目标，以无人机-信道-用户匹配约束、速率约束、发射功率约束和用户数量约束为约束条件，再对联合优化模型进行求解，得到最优的联合优化方案，最优的联合优化方案包括最优的无人机位置部署矩阵矢量、最优的无人机-信道-用户匹配矩阵矢量和最优的发射功率分配矩阵矢量，本申请通过联合优化模型的构建和求解，可在干扰环境下面向noma接入多无人机通信的场景中，实现无人机位置部署、无人机-信道-用户匹配和发射功率分配的联合优化，最大化多无人机中继通信的和速率。

技术特征：

1.一种面向noma接入的多无人机通信联合优化方法，其特征在于，所述面向noma接入的多无人机通信联合优化方法包括：

2.根据权利要求1所述的面向noma接入的多无人机通信联合优化方法，其特征在于，所述联合优化模型为：

3.根据权利要求2所述的面向noma接入的多无人机通信联合优化方法，其特征在于，无人机m通过信道n与用户k进行通信时的速率的计算公式为：

4.根据权利要求1所述的面向noma接入的多无人机通信联合优化方法，其特征在于，对所述联合优化模型进行求解，得到最优的联合优化方案，具体包括：

5.根据权利要求4所述的面向noma接入的多无人机通信联合优化方法，其特征在于，以所述麻雀个体作为输入，基于所述联合优化模型确定所述麻雀个体对应的无人机-用户匹配矩阵矢量，具体包括：

6.根据权利要求4所述的面向noma接入的多无人机通信联合优化方法，其特征在于，以所述麻雀个体和所述麻雀个体对应的无人机-用户匹配矩阵矢量作为输入，基于所述联合优化模型确定所述麻雀个体对应的信道-用户匹配矩阵矢量，具体包括：

7.根据权利要求4所述的面向noma接入的多无人机通信联合优化方法，其特征在于，以所述麻雀个体对应的无人机-信道-用户匹配矩阵矢量作为输入，基于所述联合优化模型确定所述麻雀个体对应的发射功率分配矩阵矢量，具体包括：

8.一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-7中任一项所述的面向noma接入的多无人机通信联合优化方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的面向noma接入的多无人机通信联合优化方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的面向noma接入的多无人机通信联合优化方法。

技术总结本申请公开了一种面向NOMA接入的多无人机通信联合优化方法及应用，涉及无线通信技术领域，构建干扰环境下面向NOMA接入多无人机通信条件下的联合优化模型，联合优化模型以最大化和速率为优化目标，以无人机‑信道‑用户匹配约束、速率约束、发射功率约束和用户数量约束为约束条件，再对联合优化模型进行求解，得到最优的联合优化方案，通过联合优化模型的构建和求解，可在干扰环境下面向NOMA接入多无人机通信的场景中，实现无人机位置部署、无人机‑信道‑用户匹配和发射功率分配的联合优化，最大化多无人机中继通信的和速率。技术研发人员：陈泳,侯颖智,张余,陈勇,杜奕航,钱鹏智,何攀峰受保护的技术使用者：中国人民解放军国防科技大学技术研发日：技术公布日：2024/11/4