【摘 要】
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无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)具有移动性及可操作性等特点使得其具有广阔的军事、民用和公共安全等应用前景。与传统蜂窝网络相比,由于无人机在空中飞行且空中环境复杂多变,传统的自由空间损耗信道模型已经不再适用于无人机网络。另一方面,无人机相比于传统地面基站具有一定的高度,可以覆盖更多的用户具有更大的网络吞吐量;但若继续增加其高度路径损耗增大,故存在一个最优的无人机高度使
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无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)具有移动性及可操作性等特点使得其具有广阔的军事、民用和公共安全等应用前景。与传统蜂窝网络相比,由于无人机在空中飞行且空中环境复杂多变,传统的自由空间损耗信道模型已经不再适用于无人机网络。另一方面,无人机相比于传统地面基站具有一定的高度,可以覆盖更多的用户具有更大的网络吞吐量;但若继续增加其高度路径损耗增大,故存在一个最优的无人机高度使得通信功率增益最大。此外,无人需要靠电池供电续航能力有限,其推进能耗占总能耗比重很大,且推进能耗由是航迹半径和速度的函数,所以设计无人机网络中基于系统能量效率(Energy Efficiency,EE)优化的联合高度、速度、半径和发射功率多维资源分配算法。由于所建立多维资源联合优化模型的目标函数是非凸规划问题,使用分式规划理论将非凸目标函数转换为凸规划问题求解,然后用迭代算法、拉格朗日和次梯度法以及函数导数与极值关系可得多维资源分配策略下各变量最优解。无人机网络中除EE影响网络性能,频谱效率(Spectral efficiency,SE)也是影响网络性能的重要指标之一。然而,无线网络中频谱资源比较匮乏,本文使用非正交多址接入(Non--orthogonal Multiple Access,NOMA)技术来提高系统频谱效率。又本文所研究场景下系统使用NOMA技术会时产生边缘用户分配功率大能耗大的问题,为保证用户间的公平性建立具有公平性的能量效率和频谱效率联合优化模型,使用加权法和迭代法将多目标优化问题转换为单目标优化问题求解。最后基于MATLAB软件验证所提能量效率优化的多维资源分配算法以及具有公平性的能量效率与频谱效率联合优化方案,结果表明所提方案优于传统的优化部分资源分配方案以及边缘用户网络性能也得到了保障,验证了算法的有效性,为无人机辅助网络相关研究提供了支撑。
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