一种D2D辅助无人机通信下的免授权频谱使用方法

技术领域

本发明属于无线通信领域，涉及一种D2D辅助无人机通信下的免授权频谱使用方法。

背景技术

在过去十年里，蜂窝网络已经承载了爆炸性增长的数据流量，为了减轻传统蜂窝系统中基站的过度负担，3GPP(3rd Generation Partnership Project)提出了设备对设备(Device to Device，D2D)通信技术。与传统蜂窝通信相比，D2D通信不需要基站作为中转就可以实现位置相近的两个设备直接进行数据传输，能够大幅度减轻基站的负担。其次，D2D通信作为一种先进的短距离通信技术，能够受基站管控，可以更好地控制干扰，能实现更高的传输速率，用户的通信质量容易得到保证，基站能够通过控制信令对D2D通信建立链路和资源分配，用户接入更加安全、高效。此外，在D2D通信中，只需要较小的发射功率就可以满足用户的通信质量需求，因此可以减少终端设备的功耗，进一步延长了使用寿命。

如今，国内外对于无人机的使用率正在迅速增长，特别是无人机具有机动性、灵活性、高可能性的强视距通信链路和自适应高度等优势，在无线通信系统中可以用作空中基站，从而能够增强无线网络的覆盖范围、容量、可靠性和能效。因此，无人机能够充分利用自身的灵活性和便利性，携带小基站为高密度城市区域中不同需求的无线通信用户提供服务。

由于授权频谱资源的紧张，目前高通、三星和威瑞森等公司已经考虑调用免授权频谱来增加可利用的带宽，而最近3GPP一直在研究一种新的无线电接入技术，即5G NR-U(5G New Radio in Unlicensed Spectrum)，目的是为了将5G NR扩展到免授权频谱来增加可利用的带宽。WiFi用户作为免授权频谱的主流使用者，其采用的通信协议为载波监听多路访问/冲突避免(Carrier Sensing Multiple Access with Collision Avoidance,CSMA/CA)。为了使蜂窝通信网络与WiFi网络共存，目前存在两种共存机制：先听后说(Listen Before Talk,LBT)机制和占空比(Duty Cycle,DC)机制。

无人机免授权通信在缓存、虚拟现实和灾难恢复等应用中获得了越来越多的研究关注，但是大部分研究考虑的都是静态无人机基站与LTE-U技术相结合，并没有考虑到无人机基站的机动性。另外，现有的研究主要集中在单独的无人机协作的D2D通信网络，目前还没有考虑到将免授权频段接入技术与无人机协作的D2D通信网络相结合。而在无人机协作的D2D通信网络中，大部分的研究并没有充分考虑到系统的能效，很多研究往往忽略了无人机的飞行能耗。因此，为了提高免授权频谱效率，还需要对能效最大化的无人机D2D通信网络中的免授权频谱接入技术进行研究。

为了进一步提升免授权频谱的频谱利用率和减轻授权频谱资源紧张的需求压力，本发明提出在无人机D2D通信网络中，D2D设备和蜂窝上行通信设备能够同时直接接入免授权频谱中进行数据传输。蜂窝上行通信用户和D2D用户通信是基站集中调度的，而WiFi用户是基于竞争方式的。如果将蜂窝通信用户和D2D用户直接接入到免授权频段，将严重影响WiFi系统的性能。在本发明中，WiFi设备、D2D设备和蜂窝用户设备同时传输数据，WiFi设备采用CSMA/CA协议通信，因此，需要控制蜂窝用户设备和D2D设备的发射功率以减轻对WiFi设备的干扰，还需要去控制D2D设备和蜂窝用户设备之间的干扰，而WiFi设备对蜂窝用户设备和D2D设备的干扰也需要被考虑，本发明在满足蜂窝用户设备和D2D设备最低传输速率需求的前提下，保证WiFi设备的正常传输，联合考虑蜂窝用户设备和D2D设备的发射功率，蜂窝用户设备和D2D设备间的带宽分配以及无人机的轨迹，实现了系统能效的最大化。

发明内容

有鉴于此，本发明考虑到基于D2D技术的无人机免授权通信网络场景，针对D2D通信距离短和发射功率低的特点设计一种免授权频谱直接接入共存方案，在满足D2D设备和蜂窝用户设备最低传输速率的前提下，保证WiFi设备的正常传输，联合考虑D2D设备和蜂窝用户设备的带宽分配、无人机飞行轨迹、D2D设备和蜂窝用户设备的发射功率分配，构建无人机D2D通信系统的能效最大化的优化问题，提出了一种基于块坐标下降、连续凸逼近和丁克尔巴赫算法的多变量迭代优化算法。本发明提出的免授权频谱接入方案充分利用了无人机的机动性，扩大了基站覆盖范围，让更多的蜂窝用户正常接入到免授权信道，显著提高了免授权频谱效率，实现了无人机通信系统的能效最大化。因此，本发明的目的在于提供一种D2D辅助无人机通信下的免授权频谱使用方法。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种D2D辅助无人机通信下的免授权频谱使用方法，所述方法包括：

如图1所示，旋翼无人机携带小基站调用免授权频谱周期性的为城市高密度区域的用户提供服务。本发明将无人机的飞行周期T划分为N个相等的时隙，无人机覆盖区域内存在K个上行蜂窝用户利用频分多址技术(Frequency Division Multiple Access,FDMA)技术与无人机基站进行通信，这些上行用户随机地分布在WiFi AP的覆盖区域以外。同时，还存在V对D2D设备随机分布在无人机的覆盖区域内，每对D2D设备之间能够通过复用免授权频谱直接进行数据通信，所有D2D设备之间使用FDMA技术消除干扰，并在基站控制下进行连接及资源分配。在本发明中，假设D2D设备到WiFi设备的最短距离为R

如图2所示，将无人机的任务执行周期T作为飞行周期，每个飞行周期划分为N个时隙。在整个周期T内，D2D设备和蜂窝上行通信设备能够同时直接接入免授权频谱中进行数据传输，K个上行通信用户通过FDMA技术与无人机进行通信，而V对D2D通信用户可以采用FDMA技术直接进行数据传输。

进一步，考虑到无人机的飞行轨迹，每个时隙长度δ＝T/N。在第n个时隙中，无人机的位置坐标可以表示为Q

/>

假设

在本发明中，WiFi设备是随机接入信道的。假设每个WiFi AP区域中均存在一个虚拟WiFi节点，以这个虚拟WiFi节点来衡量对无人机基站、D2D接收端设备和蜂窝用户设备的干扰，而这个虚拟节点可以表示为每个WiFi AP区域中所有WiFi设备的中心位置。因此，从上行通信用户设备、D2D发射端设备和WiFi设备到无人机的信道功率增益分别表示为：

其中，β

相似地，从WiFi设备到D2D接收端设备、上行通信用户设备到D2D接收端以及上行通信用户设备到WiFi设备的信道功率增益分别表示为：

其中随机变量

相似地，从D2D发射端设备到WiFi设备和D2D发射端设备到D2D接收端设备的信道功率增益分别表示为：

其中，随机变量

进一步，假设B

进一步，第k个上行蜂窝通信用户在每个飞行时隙中的吞吐量为：

其中N

因此，第k个上行蜂窝通信用户在飞行周期T中的最低平均吞吐量应满足：

进一步，高密度热点区域内的每对D2D中的发射端设备和接收端设备之间直接进行数据传输，并由无人机基站控制分配资源，因此第v对D2D用户设备在每个飞行时隙中的总吞吐量为：

其中,E[]是对随机变量

在实际场景中，WiFi设备可能是蜂窝设备和D2D设备，位于每个WiFi AP覆盖区域中的所有WiFi设备同时保持与无人机基站的连接。因此，假设WiFi设备可以主动或者被要求向无人机通报WiFi系统的状态，比如WiFi设备的数量和位置。因此，为了保证所有WiFi设备的通信质量，我们要保证每个WiFi设备受到的平均干扰功率之和不超过阈值

其中，E[]表示对随机变量

其中

进一步，考虑到旋翼无人机的能耗，因此能够得到：

其中V

因此能够得到无人机通信系统的总能耗E

其中，

进一步，考虑到建立的系统优化模型，本发明的优化目标是在免授权通信系统资源和多类用户通信速率约束下的无人机D2D通信系统中优化无人机通信系统的能效，同时保证WiFi设备的正常传输，进一步提高免授权频谱的利用效率，获得最大的系统能效。因此，该优化问题(P

s.t.(1),(2),(6),(7),(8),(10),(12)-(15).

约束(6)和约束(7)分别表示上行蜂窝通信用户设备和D2D用户设备在每个时隙中分配的带宽之和不能超过总带宽B

进一步，考虑到整个优化问题的求解，由于目标函数是由两个非凸非凹函数组成的分式函数，约束(10)和约束(12)均为非凸约束，因此，原优化问题是一个多变量耦合的非凸非凹分式规划问题，不能用传统的凸优化方法来解决。为了能够有效地解决问题，本发明提出一种基于丁克尔巴赫(Dinkelbach)算法、块坐标下降(Block Coordinate Descent,BCD)算法和连续凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)算法的多变量迭代交替优化算法进行求解。本发明通过以下三个步骤来求解原始优化问题。第一，将分式目标函数转换为减法形式，转化的新问题仍然是一个难以求解的非凸优化问题。第二，将原问题分解为四个子问题：无人机轨迹{Q

进一步，假设原问题中的目标函数获得的最大值是η

在等式(19)中，{B

F(Z(n),η)＝R

在等式(20)中，Z(n)＝{B

s.t.(1),(2),(6),(7),(8),(10),(12)-(15).

在(P)中，η是一个非负数，假设f(η)＝max{R

进一步，对无人机飞行轨迹子问题进行求解。接下来，对于给定的能效η，带宽分配{B

s.t.(1),(2),(10).

由于目标函数关于优化变量{{Q

在本发明中，引入非负松弛变量

其中

进一步，R

其中，

进一步，

其中，

经过上述的转换，

进一步，约束(23)可以转换为：

在E

再引入松弛变量

进一步，表达式(28)能够转化为以下形式：

对于约束(29)，不等式右边的表达式关于o[n]和v

因此，通过上述的转换，非凸飞行轨迹子问题能够转换为问题(P1.1)：

s.t.(1),(2),(27),(31)

v

通过一系列转换上述关于轨迹优化的非凸子问题(P1)被转化为一个标准的凸问题(P1.1)，可直接使用Matlab中的凸优化工具CVX来解决。

进一步，对D2D用户设备的发射功率{p

s.t.(10),(12),(13),(15).

由于目标函数和约束(10)中的表达式R

在(34)中，

由现有权威文献相关研究可知：

因此，{p

s.t.(12),(13),(15)

通过一系列转换上述{p

进一步，对上行蜂窝用户设备的发射功率{p

s.t.(10),(12),(13),(14).

相似于问题(P2)的处理过程，{p

s.t.(10),(13),(14)

上述{p

其中

进一步，带宽分配{B

本发明的优点及有益效果

本发明的优点在于：大部分无人机免授权通信研究并没有考虑到无人机基站的机动性。另外，现有的研究主要集中在单独的无人机协作的D2D通信网络，目前还没有考虑到将免授权频段接入技术与无人机协作的D2D通信网络相结合。而在无人机协作的D2D通信网络中，几乎没有研究考虑到无人机的飞行能耗。因此，本发明首次考虑到了无人机D2D通信网络中的免授权频谱接入方案，充分利用了无人机的机动性，使D2D设备和蜂窝上行通信设备能够同时直接接入免授权频谱中进行数据传输，显著地提高了频谱效率，也实现了无人机通信系统能效的最大化。

本发明的有益效果在于：本发明考虑到基于D2D技术的无人机免授权通信网络场景，针对D2D通信距离短和发射功率低的特点设计一种免授权频谱直接接入共存方案，在满足D2D设备和蜂窝用户设备最低传输速率的前提下，保证WiFi设备的正常传输，联合考虑D2D设备和蜂窝用户设备的带宽分配、无人机飞行轨迹、D2D设备和蜂窝用户设备的发射功率分配，构建无人机D2D通信系统的能效最大化的优化问题，提出了一种基于块坐标下降、连续凸逼近和丁克尔巴赫算法的多变量迭代优化算法。本发明提出的免授权频谱接入方案充分利用了无人机的机动性，扩大了基站覆盖范围，让更多的蜂窝用户正常接入到免授权信道，显著提高了免授权频谱效率，实现了无人机通信系统的能效最大化。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为基于D2D技术的无人机免授权通信网络场景图；

图2为本发明实施例的无人机D2D网络中多类免授权通信用户共存方案图；

图3为本发明实施例总结的步骤；

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

如图1、图2和图3所示，本发明提供一种D2D辅助无人机通信下的免授权频谱使用方法，包括：

步骤1：构建面向免授权频谱的无人机D2D通信网络，设计一种面向无人机D2D通信网络中的免授权频谱接入方案。如图1所示，将无人机的任务执行周期T作为飞行周期，每个飞行周期划分为N个时隙，无人机覆盖区域内存在K个上行蜂窝用户利用FDMA技术与无人机基站进行通信，这些上行用户随机地分布在WiFi AP的覆盖区域以外。同时还存在V对D2D设备随机分布在无人机的覆盖区域内，所有D2D设备之间使用FDMA技术消除干扰，并在基站控制下进行连接及资源分配。在本发明中，假设D2D设备到WiFi设备的最短距离为R

步骤2：在免授权通信系统资源和多类用户通信速率约束下的无人机D2D通信系统中优化无人机通信系统的能效，同时保证WiFi设备的正常传输，进一步提高免授权频谱的利用效率：通过联合无人机轨迹、D2D用户设备的发射功率、上行蜂窝用户设备的发射功率以及D2D用户设备和上行蜂窝通信用户设备的带宽分配来最大化系统的能效：

s.t.C1-C10.

其中，约束C1为

在目标函数中，

步骤3：针对步骤2中建立的复杂优化问题，本发明提出一种基于Dinkelbach算法、BCD算法和SCA算法的多变量迭代交替优化算法进行求解。本发明通过以下三个步骤来求解原始优化问题。第一，将分式目标函数转换为减法形式，变换后的目标函数的非凸性质是不变的，因此转化的新问题仍然是一个难以求解的非凸优化问题。第二，将原问题分解为四个子问题：无人机轨迹{Q

进一步，对无人机飞行轨迹子问题进行求解。接下来，对于给定的能效η，带宽分配{B

s.t.C1,C2,C6.

由于目标函数关于优化变量{Q

接下来引入非负松弛变量

其中

进一步，R

其中，

进一步，

其中，

经过上述的转换，

假设给定第i次迭代的局部值为

在E

因此E

在E

进一步，E

对于约束(6.8)，不等式右边的表达式关于o[n]和v

因此，通过上述的转换，非凸飞行轨迹子问题能够转换为问题(P1.1)：

s.t.C1,C2,(6.7),(6.10)

C11:v

通过一系列转换上述关于轨迹优化的非凸子问题(P1)被转化为一个标准的凸问题(P1.1)，可直接使用Matlab中的凸优化工具CVX来解决。

进一步，对D2D用户设备的发射功率{p

s.t.C6,C7,C8,C10.

由于目标函数和约束C6中的表达式R

在(6.11)中，

由现有权威文献相关研究可知：

因此，{p

s.t.C7,C8,C10.

通过一系列转换上述{p

进一步，对上行蜂窝用户设备的发射功率{p

s.t.C6,C7,C8,C9.

相似于问题(P2)的处理过程，{p

s.t.C6,C8,C9.

上述[p

其中

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。