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面向空中无线覆盖网络的无人机位置部署与功率分配关键技术研究

发布时间:2021-05-11 22:37
  无线通信网络领域的大部分研究工作集中在陆地移动通信系统上,传统的蜂窝无线网络在面临森林巡防,临时战场等通信场景时,在一定程度上受到限制,无法有效解决交通受阻、电力中断等不利情况。因此,建立一种快速灵活的无线通信组网方式以确保通信传输畅通显得尤为重要。无人机通信相比于传统的基站蜂窝网络具有灵活机动等不可替代的优势,能够有效提高无线通信传输容量,进而改善通信的可靠性,完成更加复杂的网络任务,在军用与民用等领域有着巨大的应用潜力。然而,利用无人机进行通信时,复杂的环境会对通信可靠性造成影响。如何进行网络布局以及高效利用网络资源以提高系统可靠性是无人机网络的关键问题。在此背景下,本文主要研究了面向空中无线覆盖网络的无人机的位置部署与功率分配关键技术,可望解决无人机网络中的功率资源分配及无人机部署问题,达到提高系统可靠性的目标。本文的主要内容及创新点如下:首先,提出了一种基于无人机中继网络的无人机最佳高度与水平位置的联合优化方法。利用无人机作为中继节点,在给定地面源节点和目的节点传输距离的约束下,以无人机中继网络的通信链路损耗为优化目标,通过自适应惯性权重的遗传粒子群混合算法得到无人机的最佳高度... 

【文章来源】:南京邮电大学江苏省

【文章页数】:69 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
abstract
专用术语注释表
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文主要工作与贡献
    1.4 本文内容安排
第二章 相关背景知识介绍
    2.1 无人机中继通信网络架构
        2.1.1 中继系统模型
        2.1.2 中继转发策略
    2.2 无线衰落信道模型
        2.2.1 大尺度衰落模型
        2.2.2 小尺度衰落模型
        2.2.3 综合信道模型
第三章 空中无线网络的无人机中继位置部署研究
    3.1 引言
    3.2 系统模型
    3.3 无人机中继网络最小化通信损耗部署方案
        3.3.1 无人机中继通信的损耗最小化问题描述
        3.3.2 无人机中继位置部署的迭代优化算法
    3.4 仿真结果及性能分析
        3.4.1 仿真参数设置
        3.4.2 仿真分析
    3.5 本章小结
第四章 基于中断概率最小化的无人机中继功率资源分配研究
    4.1 引言
    4.2 系统模型
    4.3 无人机中继网络最小化中断概率功率分配方案
        4.3.1 无人机中继通信的中断概率最小化问题描述
        4.3.2 无人机中继功率分配的优化算法
    4.4 仿真结果及性能分析
        4.4.1 仿真参数设置
        4.4.2 仿真分析
    4.5 本章小结
    附录A 式(4.23)的具体推导过程
第五章 面向多用户无线覆盖的无人机基站位置部署研究
    5.1 引言
    5.2 系统模型
    5.3 无人机网络最小化中断概率部署方案
        5.3.1 无人机多用户通信的中断概率最小化问题描述
        5.3.2 无人机基站位置部署的迭代优化算法
    5.4 仿真结果及性能分析
        5.4.1 仿真参数设置
        5.4.2 仿真分析
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 未来展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利
致谢


【参考文献】:
期刊论文
[1]A Novel 3D Non-Stationary UAV-MIMO Channel Model and Its Statistical Properties[J]. Qiuming Zhu,Kaili Jiang,Xiaomin Chen,Weizhi Zhong,Ying Yang.  中国通信. 2018(12)
[2]Energy-Efficient Multi-UAV Coverage Deployment in UAV Networks:A Game-Theoretic Framework[J]. Lang Ruan,Jinlong Wang,Jin Chen,Yitao Xu,Yang Yang,Han Jiang,Yuli Zhang,Yuhua Xu.  中国通信. 2018(10)
[3]Mobile Jammer-Aided Secure UAV Communications via Trajectory Design and Power Control[J]. An Li,Wenjing Zhang.  中国通信. 2018(08)
[4]基于优化粒子群算法的无人机航路规划[J]. 张建南,刘以安,王刚.  传感器与微系统. 2017(03)
[5]Key techniques for 5G wireless communications:network architecture, physical layer,and MAC layer perspectives[J]. MA Zheng,ZHANG ZhengQuan,DING ZhiGuo,FAN PingZhi,LI HengChao.  Science China(Information Sciences). 2015(04)
[6]A Comprehensive Survey of TDD-Based Mobile Communications Systems from TD-SCDMA 3G to TDLTE-Advanced 4G and 5G directions[J]. CHEN Shanzhi,SUN Shaohui,WANG Yingmin,XIAO Guojun,Rakesh Tamrakar.  中国通信. 2015(02)
[7]三维装箱问题的偏随机密钥混合遗传算法[J]. 游伟,雷定猷,朱向.  计算机工程与应用. 2014(22)



本文编号:3182233

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