面向用户公平性的无人机辅助光通感一体化资源分配方法

本发明涉及光通信网络领域，涉及一种面向用户公平性的无人机辅助光通感一体化资源分配方法。

背景技术：

1、6g网络对通信速率、时延以及可靠性提出了更高要求。传统射频通信虽然具有覆盖范围广、穿透能力强等优势，但其频谱资源日益紧张，抗干扰性能有限，难以满足复杂环境下的多样化需求。自由空间光（free space optical，fso）借助未授权频谱以及光波段短波长进行信息传输，可实现高速率通信以及高精度传感。然而，fso通信依赖视距（line ofsight，los），且容易受到天气以及障碍物影响。无人机（unmanned aerial vehicle，uav）凭借部署灵活、成本效益高以及易于建立los链路等优势，成为拓展无线网络覆盖与容量的重要技术。uav借助搭载机载通信节点，能够有效保障发射端与接收端之间的los链路不被阻断。然而，uav的动态性也进一步加剧了fso通信中本就严格的波束对准问题。

2、集成感知与通信（integrated sensing and communication,isac）通过共享频谱、硬件和信号处理平台，将雷达探测与通信功能深度融合于单一系统中，从而极大地提升资源利用效率、降低系统成本与功耗。与快速发展的射频isac相比，新兴的光通感一体（optical integrated sensing and communication, o-isac）技术带来了更高的通信速率、更强的感知精度以及更低的干扰。但现有的o-isac工作主要集中于为系统设计特定的信号波形，感知与通信多停留在业务共存层面，未充分探索功能层面的相互辅助。对于uav辅助的o-isac系统而言，虽然已有部分研究开始关注感知辅助通信机制，但通常在uav悬停或位置固定的假设下建立指向误差模型，难以准确表征动态轨迹下感知角度误差、光束偏转以及接收端径向偏移之间的关系。此外，uav辅助o-isac相关研究多侧重于提高系统整体传输速率，对多用户服务公平性的考虑仍不充分，容易使链路条件较差或位置较远的设备难以获得有效服务。

3、因此，如何在uav动态飞行场景中协调感知精度、通信传输性能以及多用户公平性，并进一步提升uav辅助o-isac系统的资源分配效率，仍是当前光通感一体资源优化研究亟待解决的问题。

4、经过检索，申请公开号cn120812715a，一种无人机辅助的通感算融合系统轨迹规划及资源分配方法，该方法包括：s1：建模无人机辅助的通感算融合系统场景；s2：建模信道模型；s3：建模通信速率；s4：建模通信用户数据队列及感知数据队列模型；s5：建模无人机轨迹不确定模型；s6：建模系统能耗模型；s7：建模窃听者错误检测概率；s8：建模系统约束条件；s9：基于系统能耗最小化确定无人机轨迹规划及资源分配策略。

5、该专利面向射频通感算融合系统，未涉及uav动态飞行过程中感知误差对fso光束指向误差的影响；同时，其感知功能主要用于获取感知数据并将其上传至基站进行计算处理，感知与通信仍以并行业务形式存在，未涉及感知辅助通信机制；此外，该方案以能耗最小化为主要目标，虽然设置了用户最低速率约束，但难以直接解决多用户服务公平性问题。

6、针对上述问题，本发明面向uav动态飞行场景，建立感知角度误差、光束偏转与接收端径向偏移之间的关系，并将其引入fso信道模型；同时，通过联合优化uav轨迹、地面终端关联调度和感知时间分配，最大化所有终端中的最小平均可达速率，从而提高多用户服务公平性。

技术实现思路

1、本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种面向用户公平性的无人机辅助光通感一体化资源分配方法。本发明的技术方案如下：

2、一种面向用户公平性的无人机辅助光通感一体资源分配方法。该方法面向灾后应急通信、临时网络覆盖和稀疏地面终端高速数据传输场景，通过将感知辅助波束对准机制与无人机轨迹规划、地面终端关联调度以及感知时间分配进行联合设计，提高多地面终端之间的通信公平性和系统资源利用效率。

3、本发明考虑灾后应急通信场景，目标区域内包含一架uav和k个地面终端（groundterminal，gt）。uav作为具有感知与通信双功能的空中基站，在任务周期内为多个地面终端提供感知辅助的下行数据传输服务。任务周期被划分为多个时隙，每个时隙进一步划分为感知子时隙和通信子时隙。在每个时隙内先uav通过感知子时隙获取被服务地面终端的方位角和俯仰角信息，再在通信子时隙内根据感知结果调整 fso波束方向并进行下行数据传输。

4、在感知阶段，uav扫描目标gt，以获取该gt对应的方位角以及俯仰角。但受扫描步长的限制，估计角度与真实角度之间会存在一定量化误差。因此，根据探测出的uav指向gt的方向向量与实际指向gt的方向向量间几何关系，本发明构建光束偏转角模型，推导fso光斑中心到gt接收透镜中心间的径向距离。

5、在通信阶段中，将感知阶段的径向距离引入fso信道模型用于描述指向误差对通信链路质量的影响。所建立的fso信道模型包括系统损耗、大气衰减、大气湍流衰落和指向误差。然后根据fso信道增益，建立gt的可达速率模型，并在此基础上构建gt在整个任务周期内的平均可达速率模型。

6、基于上述uav辅助的o-isac系统模型、感知模型以及通信模型，本发明在最大波束失准约束，感知时间约束及uav运动学约束下，通过联合优化uav轨迹、地面终端关联调度和感知时间分配，最大化所有gt中的最小平均可达速率，优化问题表示为：

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15、其中，为uav与gt间的关联变量的集合，为uav位置集合，为感知时间集合；为uav与地面终端的每时隙平均可达速率；表示在每个时隙内，最多只有一个地面终端被服务；表示在时隙处，uav是否服务地面终端；为fso光束在地面终端处的光斑中心到地面终端透镜中心的径向距离；为fso光束在地面终端处的光束宽度；感知子时隙时长，为通信子时隙时长，为时隙时长；为uav最大飞行速度；和分别为uav的起始位置和uav终点位置，和为区域边界。

16、由于关联变量为整数变量，并且可达速率呈非线性，以上问题是一个混合整数非线性规划问题。因此，提出了一种基于块坐标下降（block coordinate descent，bcd）方法的交替迭代优化算法来求解。将问题分解为为两个子问题，结合惩罚连续凸逼近（penatysuccessive convex approximation，p-sca)、闭式解和sca进行求解。

17、本发明的优点及有益效果如下：

18、本发明提出一种面向用户公平性的无人机辅助光通感一体资源分配方法，借助联合优化uav轨迹、地面终端关联调度以及感知时间分配，在满足最大波束失准约束、无人机飞行速度约束、飞行区域约束以及感知时间约束的条件下，最大化所有地面终端中的最小平均可达速率，从而有效提升多用户场景下的服务公平性以及系统资源利用效率。仿真结果证明了本发明在保证光束对准以及uav飞行可行的前提下，能够显著提高系统最小平均可达速率，改善多用户通信公平性，有较强的应用价值和发展潜力。

19、1、动态感知误差与fso指向误差的联合建模：针对现有研究对uav动态飞行场景下感知角度误差引起的光束偏转和接收端径向偏移考虑较少的问题，本发明在权利要求1、2及说明书步骤s1中，建立感知角度误差、光束偏转角与光斑径向偏移之间的关系，并将径向偏移进一步引入fso指向误差损失和最大波束失准约束，从而更准确地描述uav动态位置变化对光通信链路性能的影响。

20、2、面向用户公平性的联合优化：针对现有uav辅助o-isac场景资源分配方法多侧重系统总速率或能耗，容易造成弱用户服务不足的问题，本发明在权利要求4—8及说明书步骤s2—s3中，联合优化uav轨迹、地面终端关联调度和感知时间分配，以最大化所有地面终端中的最小平均可达速率，针对这个混合整数非线性规划问题，采用bcd结合p-sca、感知时间闭式解和sca进行求解，从而兼顾光束对准、飞行可行性和多用户公平性。

21、本发明将上述两方面的改进相结合，首先根据uav动态位置和感知角度误差，计算光束偏转及接收端径向偏移，并将其用于fso信道增益和波束失准约束建模；随后，综合考虑uav轨迹、关联调度及感知与通信时间之间的相互影响，构建联合优化模型。通过对关联调度、感知时间和uav轨迹进行交替求解，在保证光束对准和uav飞行约束的前提下，提高系统最小平均可达速率。