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基于内容感知的无人机轨迹规划和资源分配联合优化方法

朱晓荣 张文锦 赵凌宇 刘旭 任伟

朱晓荣, 张文锦, 赵凌宇, 刘旭, 任伟. 基于内容感知的无人机轨迹规划和资源分配联合优化方法[J]. 电子与信息学报, 2023, 45(5): 1644-1650. doi: 10.11999/JEIT220761
引用本文: 朱晓荣, 张文锦, 赵凌宇, 刘旭, 任伟. 基于内容感知的无人机轨迹规划和资源分配联合优化方法[J]. 电子与信息学报, 2023, 45(5): 1644-1650. doi: 10.11999/JEIT220761
ZHU Xiaorong, ZHANG Wenjin, ZHAO Lingyu, LIU Xu, REN Wei. UAV Trajectory Planning and Resource Joint Optimization Method Based on Content-aware[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2023, 45(5): 1644-1650. doi: 10.11999/JEIT220761
Citation: ZHU Xiaorong, ZHANG Wenjin, ZHAO Lingyu, LIU Xu, REN Wei. UAV Trajectory Planning and Resource Joint Optimization Method Based on Content-aware[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2023, 45(5): 1644-1650. doi: 10.11999/JEIT220761

基于内容感知的无人机轨迹规划和资源分配联合优化方法

doi: 10.11999/JEIT220761
基金项目: 国家自然科学基金(61871237, 92067101),江苏省高校“青蓝工程”和江苏省重点研发计划基金(BE2021013-3, BE2020084-3)
详细信息
    作者简介:

    朱晓荣:女,教授、博士生导师,主要研究方向为5G、 6G 通信系统、异构网络、物联网等关键技术及系统研发

    张文锦:男,硕士生,主要研究方向为无人机通信、无人机轨迹规划

    赵凌宇:男,博士生,主要研究方向为移动通信和基站部署

    刘旭:男,副教授、硕士生导师,主要研究方向为移动通信系统、异构网络等关键技术

    通讯作者:

    朱晓荣 xrzhu@njupt.edu.cn

  • 中图分类号: TN929.5

UAV Trajectory Planning and Resource Joint Optimization Method Based on Content-aware

Funds: The National Natural Science Foundation of China (61871237, 92067101), The Program to Cultivate Middle-aged and Young Science Leaders of Universities of Jiangsu Province and Key Research and Development Plan of Jiangsu Province (BE2021013-3, BE2020084-3)
  • 摘要: 针对未来网络中激增的数据流量以及用户多样化的业务需求,利用无人机来辅助蜂窝网络为用户提供更好的服务。该文提出了基于内容感知的无人机轨迹规划和资源分配联合优化方法,在无人机上缓存热点内容,在满足用户内容需求的条件下,联合优化用户接入以及无人机飞行轨迹来最大化最小用户平均服务速率。由于所建立的优化问题具有非凸性,该文提出了一种块坐标下降的方法将原问题分解为两个子问题,并利用连续凸优化方法对问题进行求解。仿真结果表明,所提方法能够有效提升最小用户平均服务速率,提升网络深度覆盖水平。
  • 图  1  网络场景图

    图  2  周期为100 s和150 s情况下3架无人机飞行轨迹

    图  3  用户最小平均速率随飞行周期变化

    图  4  优化后和静态放置情况下不同用户数下最低用户平均速率

    图  5  两架无人机和3架无人机在不同用户数目下最低用户平均速率

    图  6  20个用户下不同无人机数目情况

    算法1 算法整体流程
     1.初始化无人机缓存状态,包括流行度内容以及部分其他内容
     2.对$ {{\boldsymbol{A}}^0} $和$ {{\boldsymbol{L}}^0} $进行初始化,并设置算法阈值
     3.重复
     4.对于一组给定的$\{ {{\boldsymbol{A}}^t},{{\boldsymbol{L}}^t}\}$,对优化问题P2进行求解,得到最
      优用户接入方案${{\boldsymbol{A}}^{t + 1} }$
     5.对于给定的$\{ {{\boldsymbol{A}}^{t + 1} },{{\boldsymbol{L}}^t}\}$,对优化问题P5进行求解,得到无人
      机轨迹${{\boldsymbol{L}}^{t + 1} }$
     6.更新t = t+1
     7.直到$\left| {\eta \left( { {{\boldsymbol{A}}^{t + 1} },{{\boldsymbol{L}}^{t + 1} } } \right) - \eta \left( { {{\boldsymbol{A}}^t},{{\boldsymbol{L}}^t} } \right)} \right| \le \theta$($ \theta $为步骤1预设值)
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    表  1  仿真相关参数

    参数名参数值
    用户数K5~40个
    无人机高度H30 m
    加性高斯白噪声$ {\sigma }^{2} $–110 dBm
    距离1m处的参考信号增益$ {\rho }_{0} $–60 dB
    无人机发射功率P0.2 W
    无人机最大飞行速度50 m/s
    最小时隙长度5 s
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-06-13
  • 修回日期:  2022-07-09
  • 网络出版日期:  2022-07-25
  • 刊出日期:  2023-05-10

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