信道状态信息不准确下的无人机基站最佳高度计算方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910047902.3 (22)申请日 2019.01.18 (71)申请人 南京邮电大学 地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范 马路66号 (72)发明人 王波欧阳键朱卫平林敏 (74)专利代理机构 南京纵横知识产权代理有限 公司 32224 代理人 董建林 (51)Int.Cl. G01C 5/00(2006.01) H04B 17/391(2015.01) H04B 17/336(2015.01) (54)发明名称 信道状态信息不准确下的无人机基站最佳 高度计。

2、算方法 (57)摘要 本发明公开了一种信道状态信息不准确下 的无人机基站最佳高度计算方法， 针对实际场景 中信道存在估计误差的问题， 包括以下步骤： 根 据空-地无线链路传输特性建立无人机基站空- 地链路信道误差模型； 以无人机基站与地面用户 俯仰角及信道误差系数为优化变量， 推导无人机 基站空-地传输信号中断概率函数表达式； 以中 断概率为优化目标， 获取基于一维搜索的低复杂 度无人机基站最佳高度计算方法。 本发明提供的 信道状态信息不准确下的无人机基站最佳高度 计算方法， 给出了符合空地无线传输特性的无人 机基站中断概率函数解析表达式， 揭示了实际场 景中信道误差对无人机基站最佳高度的作用。

3、机 理。 权利要求书3页 说明书7页 附图3页 CN 109916372 A 2019.06.21 CN 109916372 A 1.一种信道状态信息不准确下的无人机基站最佳高度计算方法， 其特征在于， 包括如 下步骤： S1： 根据空-地无线链路传输特性建立无人机基站空-地链路信道误差模型； S2： 以无人机基站与地面用户俯仰角及信道误差系数为优化变量， 获取无人机基站空- 地传输信号中断概率函数表达式； S3： 以中断概率为优化目标， 获得基于一维搜索的低复杂度无人机基站最佳高度， 揭示 信道误差对最佳高度的作用机理。 2.根据权利要求1所述的一种信道状态信息不准确下的无人机基站最佳高度计。

4、算方 法， 其特征在于， 步骤S1中， 所述不准确信道状态信息下无人机基站空-地链路信道模型可 建模为： 其中， 为Rician衰落信道系数， g为信道误差， 服从均值为0， 方差为 2的高斯分布， 为信道误差系数， PL为路径损耗， K为Rician因子， 定义为接收信号直达径分量与散射分量 的平均能量比值，为散射分量系数。 3.根据权利要求2所述的一种信道状态信息不准确下的无人机基站最佳高度计算方 法， 其特征在于， 考虑到近地区域无人机飞行高度受到地形和地面物体等因素的影响， 可采 用直达径分量与散射分量的概率分布函数建立路径损耗模型， 即： PLdB( )PrLoS(h)PLLoS+P。

5、rNLoS(h)PLNLoS 公式三 其中， PrLoS与PrNLoS分别为直达径和散射分量的概率分布函数， 可以表示为： A exp( ) 公式五 其中， A、 B分别代表为常数， , 为地面环境的参数， PLLoS、 PLLNoS分别为直达径分量和散 射分量的路径损耗， f为系统载波频率， c为光速，LoS与 NLoS分别为额外路径损耗分量系数。 4.根据权利要求1所述的一种信道状态信息不准确下的无人机基站最佳高度计算方 法， 其特征在于， 步骤S2中， 以无人机基站与地面用户俯仰角 及信道误差系数 为优化变 量， 得到不准确信道信息下无人机基站空-地传输信号中断概率函数为： 权利要求书 。

6、1/3 页 2 CN 109916372 A 2 其中， GA为天线增益，为平均信噪比， PL( )为链路路径损耗； th为信噪比门限值。 5.根据权利要求1所述的一种不准确信道状态信息下无人机最优高度计算方法， 其特 征在于， 步骤S3中， 以中断概率为优化目标， 无人机基站最佳高度h表示为： hrtan( *) 公式十 其中， *为最优俯仰角度， 可由一维搜索算法求解如下解析表达式得到； 一维搜索算法如下： 步骤1:对以下参数进行初始化： 系统载波频率f、 信噪比门限值th、 天线增益GA、 信号 发送功率Pu、 噪声功率N0、 选择环境参数A,B以及额外路径损耗分量系数 LoS与 NLo。

7、S； 步骤2： 令f( )f1( )-f2( )， 其中f1( )、 f2( )分别按照公式十一和公式十二计算得 到： 步骤3： 设置俯仰角 一维搜索区间为 (0 ,89.9 )， 计算f( l)和f( u)， 允许的最大误 差为 ； 步骤4： 令 c( l+ u)/2， 计算f( c)， 若f( l)*f( u)0， 则 u c， f( u)f( c)； 否则 为： l c， f( l)f( c)； 步骤5： 判断| u- l| 是否成立， 成立则继续步骤6， 不成立则继续步骤4； 步骤6： 计算 *( u+ l)/2， 进而通过计算hrtan( *)得到无人机基站最佳高度。 6.根据权利要。

8、求4所述的一种不准确信道状态信息下无人机最优高度计算方法， 其特 征在于， 中断概率是衡量无线通信服务质量的一项重要指标， 定义为信号输出信噪比低 于某一特定门限值th的概率， 即： 其中， GA为天线增益，为平均信噪比， m2+n2， 7.根据权利要求1-5任一所述的一种不准确信道状态信息下无人机最优高度计算方 法， 其特征在于， 基于最小中断概率推导俯仰角的闭合表达式， 包括以下步骤： 为了便于计算， 令： 权利要求书 2/3 页 3 CN 109916372 A 3 其中， 公式十三等价于Pout( )1-Q(x,y)， 对Pout( )求导得： 上式中， I0(xy)和I1(xy)是第。

9、一类零阶和一阶修正贝塞尔函数， S311： 计算为了便于计算， 对其取对数： 求导得到公式十三： S312： 同步骤S311， 可以得到： S313:考虑到得到俯仰角的闭合表达式为： 8.根据权利要求1所述的信道状态信息不准确下的无人机基站最佳高度计算方法， 其 特征在于， 根据步骤S3得到无人机基站最佳高度h， 信道误差在解析式中被抵消， 其变化对 无人机俯仰角度没有影响， 进而对飞行高度无影响， 信道误差系数 对中断概率性能影响 大， 随着信道误差系数的减小， 系统性能变好。 权利要求书 3/3 页 4 CN 109916372 A 4 信道状态信息不准确下的无人机基站最佳高度计算方法 技。

10、术领域 0001 本发明涉及无人机通信技术领域， 尤其涉及一种信道状态信息不准确下的无人机 基站最佳高度计算方法。 背景技术 0002 目前， 传统的蜂窝无线网络在一定程度上能够提供稳定可靠的通信质量， 但无法 满足一些快速移动的应急通信需求。 对于森林巡防、 交通监控、 货物运输、 临时战场等通信 场景， 传统的基站蜂窝通信网络由于受到覆盖范围的限制， 不能较好地解决因快速移动需 求所导致的网络覆盖范围变化的问题。 因此， 亟需寻求一种快速灵活的通信平台来解决无 线网络覆盖区域的移动问题。 0003 随着无人机平台的发展， 利用无人机作为移动基站， 辅以现有地面通信网络进行 无线信息传输， 。

11、可以实现特定区域的快速通信覆盖。 无人机作为通信基站具有以下优势： （1） 功能兼顾性强， 可根据任务需求灵活搭建通信设备， 满足多样化任务需求；（2） 系统部署 快速灵活， 可根据当前作业环境及时调整部署；（3） 不存在通信盲点， 有效提高组网方式的 灵活度；（4） 低成本， 广覆盖。 无人机作为空中基站， 其飞行高度对扩展网络覆盖范围、 提高 连通性以及降低网络损耗有显著作用。 因此， 很多文献对无人机飞行高度进行了研究。 0004 A. Al-Hourani等人以低空平台最大覆盖范围为目标， 提出了一种优化低空平台 高度的分析方法， 但是作者只是考虑了空-对地链路路径损耗， 并没有涉及链。

12、路的信道衰 落， 参见IEEE Wirel. Commun.Lett.文献。 M.Madhdi Azari等人将路径损耗和衰落信道均 考虑到空对地链路中， 推导了中断概率的解析表达式， 但是并没有考虑实际场景中信道存 在估计误差的问题， 参见IEEE Trans. Commun.。 发明内容 0005 本发明的目的在于， 针对实际场景中信道存在估计误差的问题， 通过建立无人机 基站空-地链路信道误差模型， 以中断概率为优化目标， 无人机俯仰角度及误差系数为优化 变量， 提出了一种信道状态信息不准确下的、 基于一维搜索的低复杂度无人机基站最佳高 度计算方法， 揭示了信道误差对最佳高度的作用机理。。

13、 0006 为了实现上述目的， 本发明采用以下技术方案： 一种信道状态信息不准确下的无人机基站最佳高度计算方法， 包括如下步骤： S1： 根据空-地无线链路传输特性建立无人机基站空-地链路信道误差模型； S2： 以无人机基站与地面用户俯仰角及信道误差系数为优化变量， 获取无人机基站空- 地传输信号中断概率函数表达式； S3： 以中断概率为优化目标， 获得基于一维搜索的低复杂度无人机基站最佳高度， 揭示 信道误差对最佳高度的作用机理。 0007 进一步的， 步骤S1中， 所述不准确信道状态信息下无人机基站空-地链路信 道模 型可建模为： 说明书 1/7 页 5 CN 109916372 A 5 。

14、0008 0009 0010其中， 为Rician衰落信道系数， g为信道误差， 服从均值为0， 方差为 2的高斯 分布， 为信道误差系数， PL为路径损耗， K为Rician因子， 定义为 接收信号直达径分量与散 射分量的平均能量比值，为散射分量系数。 0011 进一步的， 考虑到近地区域无人机飞行高度受到地形和地面物体等因素的 影响， 可采用直达径分量与散射分量的概率分布函数建立路径损耗模型， 即： 0012 PLdB( )PrLoS(h)PLLoS+PrNLoS(h)PLNLoS 公式三 0013 其中， PrLoS与PrNLoS分别为直达径和散射分量的概率分布函数， 可以表示为： A 。

15、exp( ) 公式五 其中， A、 B分别代表为常数， , 为地面环境的参数， PLLoS、 PLLNoS分别 为直达径分量和 散射分量的路径损耗， f为系统载波频率， c为光速，LoS与 NLoS分别为额外路径损耗分量系 数。 进一步的， 步骤S2中， 以无人机基站与地面用户俯仰角 及信道误差系数 为优化变 量， 得到不准确信道信息下无人机基站空-地传输信号中断概率函数为： 其中， GA为天线增益，为平均信噪比， PL( )为链路路径损耗； th为信噪比门限值。 进一步的， 步骤S3中， 以中断概率为优化目标， 无人机基站最佳高度h表 示为： hrtan( *)公式十 其中， *为最优俯仰角。

16、度， 可由一维搜索算法求解如下解析表达式得到； 一维搜索算法如下： 步骤1:对以下参数进行初始化： 系统载波频率f、 信噪比门限值th、 天线 增益GA、 信号 发送功率Pu、 噪声功率N0、 选择环境参数A,B以及额外路径损耗 分量系数 LoS与 NLoS； 步骤2： 令f( )f1( )-f2( )， 其中f1( )、 f2( )分别按照公式十一和公式十二 计算得 到： 说明书 2/7 页 6 CN 109916372 A 6 步骤3： 设置俯仰角 一维搜索区间为 (00,89.90)， 计算f( l)和f( u)， 允许的最大 误差为 ； 步骤4： 令 c( l+ u)/2， 计算f( 。

17、c)， 若f( l)*f( u)0， 则 u c， f( u)f( c)； 否则 为： l c， f( l)f( c)； 步骤5： 判断| u- l| 是否成立， 成立则继续步骤6， 不成立则继续步骤4； 步骤6： 计算 *( u+ l)/2， 进而通过计算hrtan( *)得到无人机基站最佳 高度。 进一步的， 中断概率是衡量无线通信服务质量的一项重要指标， 定义为信号 输出信噪 比低于某一特定门限值th的概率， 即： 其中， GA为天线增益，为平均信噪比， m2+n2， 进一步的， 基于最小中断概率推导俯仰角的闭合表达式， 包括以下步骤： 为了便于计 算， 令： 其中， 公式十三等价于Po。

18、ut( )1-Q(x,y)， 对Pout( )求导得： 上式中， I0(xy)和I1(xy)是第一类零阶和一阶修正贝塞尔函数， S311： 计算为了便于计算， 对其取对数： 求导得到公式十三： 说明书 3/7 页 7 CN 109916372 A 7 S312： 同步骤S311， 可以得到： S313:考虑到得到俯仰角的闭合表达式为： 进一步的， 根据步骤S3得到无人机基站最佳高度h， 信道误差在解析式中 被抵消， 其变 化对无人机俯仰角度没有影响， 进而对飞行高度无影响， 信道误差 系数 对中断概率性能 影响大， 随着信道误差系数的减小， 系统性能变好。 0014 与现有技术相比， 本发明达。

19、到的有益效果为： 本发明公开了一种信道状态信息不准确下的无人机基站最佳高度计算方法， 包括以下 步骤： 根据空-地无线链路传输特性建立无人机基站空-地链路信道误差模型； 以无人机基 站与地面用户俯仰角及信道误差系数为优化变量， 推导无人机基站空-地传输信号中断概 率函数表达式； 以中断概率为优化目标， 获取基于一维搜索的低复杂度无人机基站最佳高 度计算方法， 揭示了信道误差对最佳高度的作用机理。 本发明提供的信道状态信息不准确 下的无人机基站最佳高度计算方法， 给出了符合空地无线传输特性的无人机基站中断概率 函数解析表达式， 揭示了实际场景中信道误差对无人机基站最佳高度的作用机理。 附图说明 。

20、0015 图1 为本发明的无人机通信系统模型图； 图2 为本发明的具体步骤流程图； 图3 为本发明的算法流程图； 图4 为本发明中信道误差系数对高度与中断概率的影响示意图； 图5 为本发明中信噪比门限值对高度与中断概率的影响示意图。 具体实施方式 0016 为了使本发明的目的和优点更清楚明白， 下面结合附图对本发明进行详细说明。 0017 如图1-5所示， 一种信道状态信息不准确下的无人机基站最佳高度计算方法， 包括 以下步骤： 针对实际场景中信道存在估计误差的问题， 先根据空-地无线链路传输特性建立了无 人机基站空-地链路信道误差模型； 推导以无人机基站与地面用户俯仰角及信道误差系数 为优化。

21、变量的空-地信号传输中断概率函数解析表达式； 以中断概率为优化目标， 获得基于 一维搜索的低复杂度无人机基站最佳高度， 揭示信道误差对最佳高度的作用机理。 0018 如图1所示， 本发明系统模型包括一个无人机基站 （UAV） 、 M个地面用户(GUs)， 无人 机基站与地面用户均配备单天线。 考虑到无人机基站同时服务于M个地面用户的场景， 因 说明书 4/7 页 8 CN 109916372 A 8 此， 为保证所有地面用户满足最小服务质量QoS要求， 边界中断概率应低于最小门限值。 0019 一种信道状态信息不准确下的无人机基站最佳高度计算方法， 包括以下步骤： S1： 根据空-地无线链路传。

22、输特性建立无人机基站空-地链路信道误差模型。 0020 不准确信道状态信息下， 无人机基站空-地链路信道误差模型为： 0021 0022 0023其中， 为Rician衰落信道系数， K为Rician因子， 定义为接收信号直达径 分量与 散射分量的平均能量比值，为散射分量系数， g为信道误差， 服 从均值为0， 方差为 2的高斯分布， PL为路径损耗。 0024 考虑到近地区域无人机飞行高受到地形和地面物体等因素的影响， 可采用直 达 径分量与散射分量的概率分布函数建立路径损耗模型， 即： 0025 PLdB( )PrLoS(h)PLLoS+PrNLoS(h)PLNLoS 公式三 0026 其。

23、中， PrLoS与PrNLoS分别为直达径和散射分量的概率分布函数， 可以表 示为： 0027 A exp( ) 公式五 上式中， A、 B代表为常数， , 为地面环境的参数， PLLoS、 PLLNoS分别为 直达径分量和散 射分量的路径损耗， f为系统载波频率， c为光速, LoS与 NLoS分 别为额外路径损耗分量系 数。 S2： 以无人机基站与地面用户俯仰角及信道误差系数为优化变量， 推导无人 机基站 空-地传输信号中断概率函数表达式。 中断概率是衡量无线通信服务质量 的一项重要指 标， 定义为信号输出信噪比低于某一特定门限值th的概率， 即： 其中， GA为天线增益，为平均信噪比， 。

24、m2+n2， 说明书 5/7 页 9 CN 109916372 A 9 S3： 以中断概率为优化目标， 计算出无人机基站最佳高度h， 具体步骤如下： 步骤S3中， 以中断概率为优化目标， 无人机基站最佳高度h表示为： hrtan( *) 公式十 其中， *为最优俯仰角度， 可由一维搜索算法求解如下解析表达式得到； 一维搜索算法如下： 步骤1:对以下参数进行初始化： 系统载波频率f、 信噪比门限值th、 天线 增益GA、 信号 发送功率Pu、 噪声功率N0、 选择环境参数A,B以及额外路径损耗 分量系数 LoS与 NLoS； 步骤2： 令f( )f1( )-f2( )， 其中f1( )、 f2(。

25、 )分别按照公式十一和公式十二 计算得 到： 步骤3： 设置俯仰角 一维搜索区间为 (00,89.90)， 计算f( l)和f( u)， 允许的最大 误差为 ； 步骤4： 令 c( l+ u)/2， 计算f( c)， 若f( l)*f( u)0， 则 u c， f( u)f( c)； 否则 为： l c， f( l)f( c)； 步骤5： 判断| u- l| 是否成立， 成立则继续步骤6， 不成立则继续步骤4； 步骤6： 计算 *( u+ l)/2， 进而通过计算hrtan( *)得到无人机基站最佳高 度。 S31:基于最小中断概率推导俯仰角的闭合表达式。 为了便于计算， 令： 其中， 公式十。

26、三等价于Pout( )1-Q(x,y)， 对Pout( )求导得： 上式中， I0(xy)和I1(xy)是第一类零阶和一阶修正贝塞尔函数， S311:计算为了便于计算， 对其取对数： 求导得到公式十六： 说明书 6/7 页 10 CN 109916372 A 10 S312:同步骤S311， 可以得到： S313:考虑到得到俯仰角的闭合表达式为： S32:根据公式十五得到无人机俯仰角 的闭合表达式， 采用一维搜索算法 搜索到最优 俯仰角度 *， 最后根据hrtan( *)得到无人机基站最佳高度 h。 图2为具体步骤流程图， 图3为本发明的算法流程图， 为一维搜索算法流程 步骤,通过 此算法求解。

27、最优俯仰角度 ， 输入 i00、 u89.90， 允许的最大误差为 为0.00001。 图4为误差系数 2对高度与中断概率的影响仿真示意图。 参数选取如下： 发 送天线增 益GA3dB， 发送功率Pu15dB， 噪声功率N0-100dBm， 载波频率f2000MHz； 同时坏境参数 ( , , Los, NLos)(10.6,0.18,1,20)， 无人 机基站覆盖半径r1000m， 从图3可以看出， 随 着误差系数 2的增加， 中断 概率不断增大， 这是由于较大误差系数会导致链路性能的下 降。 此外， 根据公式 十五， 显然误差系数对最佳俯仰角没有影响， 最佳俯仰角度约为37.8 ， 进而导。

28、 致在覆盖半径r确定的情况下最佳高度是不变的。 图5为不同的覆盖半径对高度与中断概率的影响仿真示意图。 如图5所示， 随着覆盖半 径的增加， 无人机的飞行高度同时增加， 由图5可以看出(无人机高 度h， 覆盖半径r)分别为 (720m， 1000m)、 (1200m， 1500m)和(1650m， 2000m),由于较长的链路长度导致链路路径损耗 的加大， 造成中断概率性能下降。 0028 上述实施例不以任何形式限制本发明， 凡采用等同替换或等效变换的方式所获得 的技术方案， 均落在本发明的保护范围。 说明书 7/7 页 11 CN 109916372 A 11 图1 图2 说明书附图 1/3 页 12 CN 109916372 A 12 图3 说明书附图 2/3 页 13 CN 109916372 A 13 图4 图5 说明书附图 3/3 页 14 CN 109916372 A 14 。