共信道干扰环境下中继无人机的航迹优化方法.pdf
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1、共信道干扰环境下中继无人机的航迹优化方法刘海涛,黄金凤,刘晓畅,李冬霞(中国民航大学电子信息与自动化学院,天津300300)摘要院 为克服共信道干扰恶化无人机中继通信系统链路传输可靠性的问题袁提出了中继无人机的航迹优化方法遥首先袁建立了点对点无人机中继通信系统模型袁以基站节点解调器输入信干噪比渊SINR袁signal-to-interfer鄄ence-plus-noise ratio冤最大化准则为基础袁提出中继无人机的航迹优化方法袁并通过粒子群优化算法获得中继无人机的最佳飞行航迹曰随后袁理论分析给出了无人机中继通信系统的链路中断概率和遍历容量曰最后袁仿真验证了所提出航迹优化方法的正确性遥 研究
2、表明院所提方法可克服共信道干扰的影响袁提高系统链路传输可靠性遥关键词院 无人机曰中继通信曰共信道干扰曰航迹优化中图分类号院 V279曰TN925文献标志码院 A文章编号院 1674原5590渊圆园24冤02原园园30原园8收稿日期院 2022-05-26;修回日期院 2022-09-28基金项目院 国家自然科学基金项目(62172418)作者简介院 刘海涛(1966),男,河北深州人,教授,博士,研究方向为航空移动通信系统.无人机(UAV,unmanned aerial vehicle)中继通信是实现其远距离无线通信的重要技术手段1-2。与传统固定无线中继通信系统相比,无人机中继通信系统具有通
3、信距离远、部署灵活、中继位置可控、系统构建迅捷、维护成本低廉等诸多优势,因此无人机中继通信系统在军事领域和民用领域取得了广泛应用3-4。与传统无线中继通信系统相比,由于中继节点位于高速运动的无人机中,因此无人机中继通信系统也存在一系列特殊问题需要解决5-11,如无人机中继通信网络拓扑结构快速变化、中继无人机航迹优化、中继无人机能耗问题等。这些特殊问题对无人机中继通信系统性能影响较大,因此面向无人机中继通信的特殊技术问题开展无人机中继通信系统的优化研究具有重要意义。在点对点无人机中继通信航迹优化领域,国内外研究进展如下:文献12以链路吞吐量最大化准则为基础,采用交替优化方法给出源节点与中继节点功
4、率分配及中继无人机的航迹优化方法。文献13以源节点至目的节点链路中断概率最小化准则为基础,通过梯度下降方法与极值原理给出了中继无人机的航迹优化方法。针对无人机中继通信系统源节点机动部署Trajectory optimization method for relay UAV under co-channelinterference environmentLIU Haitao,HUANG Jinfeng,LIU Xiaochang,LI Dongxia(College of Electronic Information and Automation,CAUC,Tianjin 300300,Chin
5、a)Abstract:A trajectory optimization method for relay unmanned aerial vehicle(UAV)is proposed to overcome the problem ofco-channel interference deteriorating link transmission reliability of UAV relay communication system.First,thepoint-to-point model of UAV relay communication system is established
6、,and based on the criterion of maximizingthe input signal-to-interference-plus-noise ratio(SINR)of the base station node demodulator,a trajectory opti鄄mization method for relay UAV is proposed.The optimal flying trajectory of the relay UAV is obtained using theparticle swarm optimization(PSO)algorit
7、hm,and the link outage probability and ergodic capacity of the UAV relaycommunication system are given via theoretical analysis.Finally,the correctness of the proposed trajectory opti鄄mization method is verified through simulation.The results show that the proposed method can overcome the effectof c
8、o-channel interference and improve the reliability of system link transmission reliability.Key words:unmanned aerial vehicle(UAV);relay communication;co-channel interference;trajectory optimization第 42 卷第 2 期圆园24 年 4 月中 国 民 航 大 学 学 报JOURNAL OF CIVIL AVIATION UNIVERSITY OF CHINAVol.42 No.2April2024第
9、4圆 卷 第 圆 期的情况,文献14以接收机解调器输出信噪比(SNR,signal-to-noise ratio)最大化准则为基础,提出了中继无人机的航迹优化方法。与文献14研究问题相同,文献15提出基于空时分组编码的无人机中继传输方案,并以双跳链路遍历容量最大化准则为基础,提出中继无人机的航迹优化方法。文献16研究了频率选择性衰落信道码分多址(CDMA,code division multiple access)通信系统的航迹优化问题。为解决存在共信道干扰时无人机中继通信系统航迹优化问题,文献17以基站节点接收机信干噪比(SINR,signal-to-interference-plus-no
10、ise ratio)最大化准则为基础,提出了中继无人机的航迹优化方法。虽然国内外围绕无人机中继通信系统航迹优化问题开展研究较多,但这些研究均没有考虑共信道干扰对无人机中继通信系统链路传输可靠性的影响。目前仅有文献17针对基站发射波束成型、用户节点接收波束成型的无人机中继通信系统研究了共信道干扰对无人机航迹的影响,然而文献17没有给出共信道干扰对无人机中继通信系统链路传输性能影响的分析。针对共信道干扰显著恶化点对点无人机中继通信系统链路可靠性的问题,首先建立点对点放大转发(AF,amplify-and-forward)无人机中继通信系统的数学模型,并以基站解调器信干噪比最大化准则为基础,提出了中
11、继无人机的航迹优化方法,然后利用粒子群优化(PSO,particle swarm optimization)算法获得中继无人机的最佳飞行航迹,最后利用 FM-EM(finite mixture-expectation maximum)算法获得了中继通信系统的中断概率和遍历容量。1无人机中继通信系统模型1.1系统模型图 1 为干扰环境下无人机中继通信系统的示意图。系统由 4 个节点组成,分别是移动用户节点 MU、固定基站节点 BS、中继无人机节点 UAV 及干扰节点JM。此处提出 3 点假设:淤MU 与 BS 节点之间距离遥远,不存在直达通信链路,可利用无人机搭载中继载荷,建立 MU 至 BS
12、节点的无人机中继通信链路;于在无人机中继通信过程中会持续受到地面固定部署的干扰节点发射信号的干扰;盂系统内各节点均使用单根天线,UAV 节点采用放大转发方式工作。为叙述方便,下面仅考虑 MU 至 BS 节点的单向通信。1.2信号模型在无人机中继通信系统中,MU 至 BS 节点的数据传输分为 2 个时隙,第 1 个时隙,MU 发射信号至 UAV节点,则 UAV 接收信号表示为y1(t)=P1姨h1(t)x1(t)+P3姨h3(t)x3(t)+n1(t)(1)式中:P1为 MU 节点发射信号功率;h1(t)为 t 时刻 MU发射天线至 UAV 接收天线的信道衰落系数;x1(t)为 t 时刻 MU
13、节点传输的复符号,其满足 E|x1(t)|2=1,其中,E 为统计平均运算;P3为 JM 节点发射的干扰信号功率;h3(t)为 t 时刻 JM 发射天线至 UAV 接收天线的信道衰落系数;x3(t)为 t 时刻干扰源发射的干扰信号,其满足 E|x3(t)|2=1;n1(t)为 t 时刻 UAV 接收天线输入的均值为 0、方差为 滓12的复高斯白噪声。第 2 个时隙,UAV 将接收信号 y1(t)乘以一个放大因子 Gt,即Gt=1P1|h1(t)|2+P3|h3(t)|2+滓12姨(2)随后将放大后信号转发给 BS 节点,BS 接收信号表示为y2(t)=P1P2姨h1(t)h2(t)Gtx1(t
14、)+P2P3姨h2(t)h3(t)Gtx3(t)+P2姨h2(t)Gtn1(t)+n2(t)(3)式中:P2为 UAV 转发信号的功率;h2(t)为 UAV发射天线至 BS 节点接收天线的信道衰落系数;n2(t)为 BS节点接收天线输入的均值为 0、方差为 滓22的复高斯白噪声。1.3信道模型在研究无人机中继通信系统航迹优化问题时,需综合考虑信道的小尺度衰落和大尺度衰落。将 MU 至UAV、UAV 至 BS 及 JM 至 UAV 节点之间的信道衰落系数建模为含路径损耗的瑞利衰落信道14,18,即图 1干扰环境下无人机中继通信系统示意图Fig.1Schematic diagram of UAV
15、relay communication system underinterference environmentMUJMBSUAV刘海涛,黄金凤,刘晓畅,等:共信道干扰环境下中继无人机的航迹优化方法31-2024 年 4 月中 国 民 航 大 学 学 报hi(t)=gi(t)d琢i,ti=1,2,3(4)式中:gi(t)(i=1,2,3)分别为 MU 至 UAV、UAV 至 BS及 JM 至 UAV 之间信道的小尺度衰落系数,其建模为均值为 0、方差为 1 的复高斯随机变量;di,t(i=1,2,3)分别表示 t 时刻 MU 至 UAV、UAV 至 BS 及 JM 至UAV之间的距离;琢 为路
16、径损耗因子。1.4无人机运动模型为便于描述 UAV 和 MU 的运动,建立三维笛卡尔坐标系。假设 BS 和 JM 的位置坐标分别为(x2,y2,0)和(x3,y3,0);t 时刻 MU 与 UAV 的位置坐标分别为(x1,t,y1,t,0)和(xt,yt,zt)。则 UAV 至 MU、BS、JM 的距离 d1,t、d2,t、d3,t分别表示为d1,t=(xt-x1,t)2+(yt-y1,t)2+zt2姨(5)d2,t=(xt-x2)2+(yt-y2)2+zt2姨(6)d3,t=(xt-x3)2+(yt-y3)2+zt2姨(7)根据 Dubin 运动模型19,可得到 t 时刻 UAV 的位置坐标
17、为xt=xt-驻t+vU,t驻t cos 啄tyt=yt-驻t+vU,t驻t sin 啄t嗓(8)式中:驻t 代表 UAV 位置更新的时间间隔;(xt-驻t,yt-驻t)代表 t-驻t 时刻 UAV 在二维平面内位置坐标;vU,t代表 t时刻 UAV 的飞行速度;啄t代表 t 时刻 UAV 的航向角,且满足 啄t-驻t-啄max臆啄t臆啄t-驻t+啄max(啄max为 UAV 的最大转弯角)。假设 UAV 飞行高度与飞行速度恒定不变,即 zt=z、vU,t=v。将式(8)代入式(5)式(7),式(5)表示为d1,t=a1,t+b1,tcos 啄t+c1,tsin 啄t姨(9)式中a1,t=(x
18、t-驻t-x1,t)2+(yt-驻t-y1,t)2+z2+v2驻t2b1,t=2v(xt-驻t-x1,t)驻tc1,t=2v(yt-驻t-y1,t)驻t扇墒设设设设设缮设设设设设(10)同理,式(6)和式(7)可表示为di,t=ai,t+bi,tcos 啄t+ci,tsin 啄t姨i=2,3(11)式中ai,t=(xt-驻t-xi)2+(yt-驻t-yi)2+z2+v2驻t2bi,t=2v(xt-驻t-xi)驻tci,t=2v(yt-驻t-yi)驻t扇墒设设设设设缮设设设设设(12)由式(9)和式(11)可知 啄t是影响 t 时刻 UAV 至MU、BS 及 JM 之间距离的主要因素。2中继无人
19、机航迹优化方法2.1BS 接收机输入平均信干噪比由式(3)可计算得到期望信号的功率 酌1(t)和干扰加噪声信号的功率 酌2(t)如下酌1(t)=P1P2Gt2E|h1(t)|2 E|h2(t)|2(13)酌2(t)=P2P3Gt2E|h2(t)|2 E|h3(t)|2+P2Gt2E|h2(t)|2滓12+滓22(14)因此,t 时刻 BS 接收机输入平均信干噪比为酌out(t)=酌1(t)酌2(t)=酌1酌2E|g1(t)|2 E|g2(t)|2d1,t-2琢d2,t-2琢/酌2酌3E|g2(t)|2 E|g3(t)|2d2,t-2琢d3,t-2琢+酌1E|g1(t)|2d1,t-2琢+酌2E
20、|g2(t)|2d2,t-2琢+酌3E|g3(t)|2d3,t-2琢+1=(酌1酌2d1,t-2琢d2,t-2琢)/(酌2酌3d2,t-2琢d3,t-2琢+酌1d1,t-2琢+酌2d2,t-2琢+酌3d3,t-2琢+1)(15)式中:酌1=P1/滓12、酌2=P2/滓22、酌3=P3/滓12。进一步将式(9)与式(11)代入式(15)得到酌out(t)=酌1酌2(a1,t+b1,tcos 啄t+c1,tsin 啄t)-琢伊(a2,t+b2,tcos 啄t+c2,tsin 啄t)-琢/酌2酌3(a2,t+b2,tcos 啄t+c2,tsin 啄t)-琢伊(a3,t+b3,tcos 啄t+c3,t
21、sin 啄t)-琢+酌1(a1,t+b1,tcos 啄t+c1,tsin 啄t)-琢+酌2(a2,t+b2,tcos 啄t+c2,tsin 啄t)-琢+酌3(a3,t+b3,tcos 啄t+c3,tsin 啄t)-琢+1(16)由式(16)可知影响 t 时刻干扰环境下点对点无人机中继通信系统 BS 节点解调器输入平均 SINR 的主要因素为 啄t。2.2基于平均信干噪比最大化准则的航迹优化方法基于平均 SINR 最大化准则来实时优化 UAV 飞行航迹问题描述为啄optt=arg max啄t酌out(t)s.t.啄t1臆啄t臆啄tu(17)式中:啄optt为 t 时刻UAV 的最佳航向角;啄1t
22、=啄t-驻t-啄max,啄ut=啄t-驻t+啄max。式(17)描述优化问题为一维非线性最优化问题,常规方法通过求导以获取最优解,然而式(17)表达式过于复杂,难以直接获取最佳航向角。下面采用粒子群优化算法20-22来获取最佳航向角,流程如图 2 所示。32-第 4圆 卷 第 圆 期图 2粒子群优化算法流程图Fig.2Flow chart of PSO algorithm开始结束初始化粒子群,设置参数计算适应度值初始化个体极值和全局极值更新粒子速度和粒子位置更新个体极值和全局极值输出全局极值是否满足收敛条件否是刘海涛,黄金凤,刘晓畅,等:共信道干扰环境下中继无人机的航迹优化方法3无人机中继通信
23、系统性能分析3.1链路中断概率中断概率是衡量无线通信系统链路传输可靠性的一项重要技术指标,其定义为接收 SINR 低于某一门限值 酌th的概率23,系统链路中断概率表示为Pout,t(酌th)=Pr(酌opt(t)臆酌th)=酌th0乙f酌t(r)dr(18)式中:酌opt(t)为 t 时刻干扰环境下无人机中继通信系统BS 接收机解调器输入最佳瞬时 SINR,表示如下酌opt(t)=酌1酌2|g1(t)|2|g2(t)|2d1,t-2琢(opt)d2,t-2琢(opt)/酌2酌3|g2(t)|2|g3(t)|2d2,t-2琢(opt)d3,t-2琢(opt)+酌1|g1(t)|2d1,t-2琢
24、(opt)+酌2|g2(t)|2d2,t-2琢(opt)+酌3|g3(t)|2d3,t-2琢(opt)+1(19)f酌t(r)代表 酌opt(t)的概率密度函数(PDF,probability distr-ibution function)。由于酌opt(t)是关于 g1(t)、g2(t)、g3(t)的函数,直接计算其 PDF 会非常困难,下面采用 FM-EM算法来估计得到 f酌t(r),从而得到链路的中断概率。在 FM(finite mixture)模型中,被估计的 f酌t(r)由 N个服从高斯分布的 PDF 加权求和组成。根据高斯 FM模型,t 时刻干扰环境下无人机中继通信系统 BS 接收
25、机解调器输入的最佳瞬时 SINR 的 PDF 表示为f酌t(r)劾Nk=1移茁k,t2仔滓2k,t姨exp-(r-滋k,t)22滓2k,t蓸蔀(20)式中:N 为构成 FM 模型混合项的数目;茁k,t为 t 时刻第k 个混合项的加权系数,且满足Nk=1移茁k,t=1;滋k,t、滓2k,t分别表示 t 时刻 FM 模型中第 k 项的均值与方差。采用经典 EM(expectation maximum)算法来估计式(20)混合项中的 3N-1 个未知参数,首先要确定混合项的个数 N、被估计参数的初始值以及 EM 算法的迭代终止条件。然后再利用 EM 算法的迭代公式不断更新这些参数值直到满足 EM 算
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