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第五代(5th-Generation,5G)移动通信是跨时代的技术且拥有三大应用场景,分别是增强移动宽带(Enhance Mobile Broadband,e MBB),高可靠低时延通信(Ultra-Reliable and Low Latency Communication,URLLC)和海量物联网通信(Massive Machine Type Communication,m MTC)。5G移动通信技术与物联网技术的无缝对接,使物联网的应用范围得到拓展,涉及城市管理、医疗卫生、智能电网、绿色农业、安防监控、智能家居等领域。但是物联网中的传感器节点数众多、储能少、远距离传输困难,导致全面覆盖的物联网通信系统较难构建。而无人机的机动性好和部署简单,可利用其可控的机动性,并结合现有的物联网通信技术,解决覆盖范围受限的问题,实现更灵活且多样化的物联网应用。功率作为无人机通信系统的重要资源,其分配问题将直接影响各条通信链路的性能。因此本文研究了无人机辅助的物联网中继通信系统的功率分配问题。本文的主要工作如下:1.针对无人机辅助的物联网多中继通信系统,建立以总的发射功率和每个中继发射功率受限为约束条件并以最大化系统吞吐量为目标函数的最优化问题,分别提出了基于已知瞬时信道状态信息(Channel State Information,CSI)和统计CSI的最优功率分配(Optimal Power Allocation,OPA)方案。然后,研究了基于部分中继参与的选择-放大转发(Selection Amplify-and-Forward,S-AF)方案。仿真结果表明,在低信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)环境下,基于瞬时CSI的优化方案性能优于统计CSI,并且在瞬时CSI已知的条件下,选择最佳中继进行传输时采用OPA方案可以获得最大的系统吞吐量。2.针对无人机辅助的认知物联网中继通信系统,首先,在中继节点处分别采用放大转发(Amplify-and-Forward,AF)和解码转发(Decode-and-Forward,DF)两种协议,并结合空时块码(Space-Time Block Code,STBC)技术来协作中继传输的情况下,建立以认知物联网用户传输功率受限和确保物联网主用户的服务质量为约束条件,最大化认知物联网中继网络吞吐量为目标函数的最优化问题。然后,利用拉格朗日乘子法与KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件相结合的方法得到最优的功率分配方案。最后,仿真结果表明,与AF中继协议相比,采用DF中继协议的认知物联网中继网络能够获得较大的系统吞吐量。3.针对能效最优准则下的无人机辅助中继的物联网通信系统,首先,在中继节点处采用AF协议的情况下,建立以总中继发射功率和每个中继发射功率受限为约束条件,最大化中继节点能效为目标函数的最优化问题。接着,利用拉格朗日乘子法与KKT条件相结合的方法得到系统的最优功率分配方案。最后,仿真结果表明,与等功率分配方案以及旨在优化信噪比的功率分配方案相比,所提出的功率分配方案能获得更大的系统能量效率。