【摘 要】
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在5G时代的今天,无人机以其高机动性、低成本性、可操控性以及可以构建良好的视距（line of sight,Los）信道等特征,受到了广泛关注,其能够提供更加可靠的通信服务,并实现了许多地面通信系统难以实现的功能。而将无人机与无线携能通信（simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT）技术结合,让无人机拥有了传输能量的能力,可
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在5G时代的今天,无人机以其高机动性、低成本性、可操控性以及可以构建良好的视距（line of sight,Los）信道等特征,受到了广泛关注,其能够提供更加可靠的通信服务,并实现了许多地面通信系统难以实现的功能。而将无人机与无线携能通信（simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT）技术结合,让无人机拥有了传输能量的能力,可以解决无线传感器网络中的节点电池更换难的问题,有效延长整个网络的寿命。在无人机SWIPT系统相关研究中,已有的资源分配方案都是基于线性能量收集模型提出的,而实际的能量收集模型却是非线性的,存在一个饱和值,目前与非线性能量收集模型相关的研究还十分欠缺。基于这样的背景,本文展开如下研究:（1）研究了基于非线性能量收集模型的无人机SWIPT系统在采用下功率分割（power splitting,PS）协议时的资源分配方案。该方案在考虑实际终端节点的能量接收机存在饱和特性的前提下,以终端节点收集能量最大化为目标,对无人机飞行轨迹和节点接收机的PS系数进行联合优化。通过仿真,与线性能量收集模型下提出的最优PS方案对比,结果表明线性模型对系统的能量收集能力存在错估,且在非线性模型下,该PS方案存在对资源的浪费。仿真结果还表明无人机的最优飞行轨迹为飞行-悬停-飞行式,无人机在飞行期间只传输信息,在各节点上方悬停时进行SWIPT,传输信息和能量;以及,PS协议并不适合用于非线性能量收集模型下的资源分配方案设计。（2）研究了基于非线性能量收集模型的无人机SWIPT系统在采用时隙切换（Time Switching,TS）协议时的资源分配。该方案以最大化系统在悬停阶段的平均信息传输速率为目标,对无人机的悬停时间分配以及各个时隙内各节点的接收机工作状态联合优化。由于优化变量之间存在耦合关联,以及每个时隙中终端节点接收机工作状态取值的二元性,优化问题是非凸的。本文提出了一种特殊的分步优化算法来分别优化两个耦合的变量,并在优化过程中使用了拆分思想、时分强对偶定理和拉格朗日对偶法等方法来帮助求解。仿真结果表明,无人机更倾向于在离各节点总距离更近的节点上方悬停更久的时间。而在节点的分布扩大到一定范围后,优化悬停时间分配对系统性能的影响会变得很小。此外,在进行SWIPT的悬停阶段的每个时隙中,终端节点接收机在信道功率增益较大或较小时,切换到信息接收机,在信道功率增益适中时,切换到能量接收机。
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