面向无人机识别网络中链路中断概率的优化算法*

2023-04-12马津伟

火力与指挥控制 2023年2期

马津伟

（驻马店职业技术学院继续教育学院，河南驻马店 463000）

0 引言

因移动方便，无人机（unmanned aerial vehicles，UAVs）已在多个领域广泛使用［1-2］。同时，UAVs 的广泛使用也造成了一些问题，如在禁区内飞行，非法录像和拍照，为了提高公共安全，已要求UAVs 具有远程识别功能［3］。即处于飞行中的UAVs 支持远程识别，并周期地将自己的身份信息和位置传输至地面基站。

而那些不支持远程识别的UAVs 只能在限定空间区域内飞行。对于这些不支持远程识别的UAVs就需安装独立模块，利用这些独立模块实现远程识别功能［4］。然而，为了减少飞行负担，独立模块只具有有限的电池容量。为此，能量采集（energy harvesting，EH）成为支持UAV 的远程识别功能的有效技术。

为了提高网络性能，文献［5-7］将EH 与UAVs相结合。例如，文献［6］通过联合优化UAV 移动轨迹和资源分配，提高EH-UAVs 网络的上行链路吞吐量。

为此，本文考虑EH-UAVs 的识别网络。在该识别网络中，UAVs 通过接收来自地面控制站（ground control stations，GCSs）传输的射频信号获取能量，即采集能量。同时，UAVs 向地面接收站（ground receiver station，GRS）传输识别信息。并针对EH-UAVs 的识别网络，提出基于时间和带宽资源分配的链路中断概率优化算法（time and bandwidth allocation-based outage probability optimal algorithm，TBAP）。主要工作如下：1）推导了链路中断概率的闭合表达式；2）通过对时间和带宽资源的分配，优化了链路中断概率；3）仿真分析了TBAP 算法的性能。

1 系统模型

1.1 网络拓扑

考虑如图1 所示的EH-UAVs 识别网络。网络内有k 对UAV-GCS 链路对和一个GRS。UAV 采用单天线；而GCS 和GRS 分别配备了Nc架和Nr架天线。UAV 通过接收GCS 的射频信号获取能量，即充电。UAV 向GRS 传输识别信息（identification information，IIN）。

1.2 资源块的划分

图2 资源块划分示意图Fig.2 Sketch map of resource block division

2 链路中断概率的闭合表达式

本章推导链路中断概率的闭合表达式。考虑的链路是指UAV 连向GRS 间的链路，即UAV-GRS链路。在UAV-GRS 链路中，只要UAV 端的传输速率高于所要求的传输率Ra，则认为UAV 能够将识别信号成功地传输至GRS。反之，若UAV 端的传输速率不及Ra，则认为链路中断。

式（9）定义了任意一个UAV 的传输速率不及Ra的概率：

4 性能分析

4.1 仿真参数

4.2 UAVs 的最小速率

分析了UAV-GCS 链路对数对UAVs 的最小速率的影响，如图3 所示，其中，UAV-GCS 链路对数2～10 变化，即。，UAV 的最大飞行速度为20 m/s，即。从图3 可知，相比于“等带宽分配”和二分分配法，TBAP 算法能够获取更低的最小速率。并且TBAP 算法所获取的最小速率逼近于最优分配算法。

表1 仿真参数Table 1 Simulation parameters

4.3 中断概率

分析TBAP 算法的中断概率性能。从图4 可知，当飞行高度从20 m 增加至最大值（90 m）阶段，中断概率随飞行高度下降。

此外，相比于二分分配法、等带宽分配法，TBAP算法有效地降低了中断概率。并且当UAV 以1m/s速度飞行时，TBAP 算法的中断概率性能接近于最优分配法。值得注意的是，二分分配法和等带宽分配法与最高的飞行速度无关，原因在于：这两个分配算法中。

4.4 算法的收敛性能

分析TBAP 算法的收敛性能。通过迭代次数反映算法的收敛性能。迭代次数越低，算法的收敛性能越快。图5 给出二分分配法和TBAP 算法的迭代次数，其中，UAV-GCS 链路对数2～10 变化，即K=2～10。，UAV 的最大飞行速度为20 m/s，即。

从图5 可知，相比于二分分配法，TBAP 算法有效地缩短了迭代次数，并且随着UAV-GCS 链路对数的增加，TBAP 算法在迭代次数方面的性能越优于二分分配法。

图5 迭代次数Fig.5 Number of iterations

5 结论

本文利用链路的中断概率分析EH-UAVs 识别网络的性能，并运用快速收敛算法计算最小化中断概率的时间和带宽分配策略。仿真结果表明，提出的TBAP 算法的性能逼近最优分配算法的性能。同时，TBAP 算法只需低的迭代次数就能达到收敛。此外，UAV 飞行速度越快，TBAP 算法的性能越优于传统的二分分配法。