基于RIS的UAV认知网络次用户优化资源分配方法及系统

    公开(公告)号:CN118510046A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410910882.9

    申请日:2024-07-09

    Abstract: 本发明涉及计算机无线通信技术领域,公开了基于RIS的UAV认知网络次用户优化资源分配方法及系统,包括:根据位置信息,建立莱斯信道模型和次用户的下行速率模型;建立次用户加权和速率最大化模型,建立最大可容忍阈值约束;将次用户加权和速率最大化模型解耦为优化子问题;利用cvx工具分别求局部的近似解,将三个局部的近似解进行迭代得到次用户加权和速率最大化问题的近似最优解,获得最优资源分配策略。本发明提供方法显著提高无人机认知网络中次用户的加权和速率。确保了次用户在复杂的通信环境中获得更高的数据传输速率,提升整体网络性能,减少了计算复杂度。优化信号传播路径,提高信号质量。

    一种无人机的震荡鲁棒性提升方法、系统、存储介质及计算设备

    公开(公告)号:CN116545489B

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202310807678.X

    申请日:2023-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种无人机的震荡鲁棒性提升方法、系统、存储介质及计算设备,该方法包括定义无人机震荡变量,建立考虑无人机震荡变量的用户信噪比,基于基站波束赋形、可重构智能反射面反射系数以及无人机和用户坐标,计算用户信噪比的期望,作为用户的信噪比辅助变量;基于用户的信噪比辅助变量,计算用户的基站波束赋形;基于用户的信噪比辅助变量和基站波束赋形,计算可重构智能反射面反射系数,按上述方式进行迭代计算,直至达到终止条件,输出多用户的加权和速率。本发明通过优化可重构智能反射面的反射系数以及多天线基站的波束赋形,克服无人机在空中的不确定震荡的影响,提升了多用户的加权和速率,而且提升了系统的无人机(56)对比文件Zhencong Dai et al..A CapacityEnhanced AP-RIS Joint Optimization Schemefor Irregular Intelligent Surface-Assisted Cell-Free Massive MIMOSystems.2022 IEEE 8th InternationalConference on Computer and Communications(ICCC).2023,全文.Taniya Shafique et al..Optimizationof Wireless Relaying With Flexible UAV-Borne Reflecting Surfaces.IEEETransactions on Communications.2020,第69卷(第1期),全文.Placido Mursia et al..RISe of Flight:RIS-Empowered UAV Communications forRobust and Reliable Air-to-GroundNetworks.IEEE Open Journal of theCommunications Society.2021,第2卷全文.王兆瑞;刘亮;李航;崔曙光.面向6G物联网的智能反射表面设计.物联网学报.2020,(第02期),全文.

    一种无人机的震荡鲁棒性提升方法、系统、存储介质及计算设备

    公开(公告)号:CN116545489A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310807678.X

    申请日:2023-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种无人机的震荡鲁棒性提升方法、系统、存储介质及计算设备,该方法包括定义无人机震荡变量,建立考虑无人机震荡变量的用户信噪比,基于基站波束赋形、可重构智能反射面反射系数以及无人机和用户坐标,计算用户信噪比的期望,作为用户的信噪比辅助变量;基于用户的信噪比辅助变量,计算用户的基站波束赋形;基于用户的信噪比辅助变量和基站波束赋形,计算可重构智能反射面反射系数,按上述方式进行迭代计算,直至达到终止条件,输出多用户的加权和速率。本发明通过优化可重构智能反射面的反射系数以及多天线基站的波束赋形,克服无人机在空中的不确定震荡的影响,提升了多用户的加权和速率,而且提升了系统的无人机震荡鲁棒性。

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