一种基于虚拟阵列天线协作波束成形的无人机中继通信方法
阅读说明：本技术 一种基于虚拟阵列天线协作波束成形的无人机中继通信方法 (Unmanned aerial vehicle relay communication method based on virtual array antenna cooperation beam forming ) 是由 李家辉 孙庚� 郑晓雅 刘衍珩 梁爽 王爱民 于 2021-09-29 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于虚拟阵列天线协作波束成形的无人机中继通信方法,包括：一、确定组成无人机天线阵列的无人机节点的数量；二、根据无人机节点的位置和需要通信的远程基站的位置确定方位角和仰角；三、建立无人机天线阵列到接收基站的传输速率的计算模型、无人机天线阵列的最大旁瓣电平的计算模型和无人机能源消耗的计算模型；并且以无人机天线阵列到接收基站的传输速率最大、无人机天线阵列的最大旁瓣电平最小和无人机能源消耗最小为优化目标,确定无人机节点的最佳位置、与无人机天线阵列的通信的最佳基站以及最佳的激励电流权重；步骤四、无人机节点移动到最佳位置后,组成虚拟天线阵列并利用协作波束成形向最佳基站传输数据。(The invention discloses an unmanned aerial vehicle relay communication method based on virtual array antenna cooperation beam forming, which comprises the following steps: firstly, determining the number of unmanned aerial vehicle nodes forming an unmanned aerial vehicle antenna array; secondly, determining an azimuth angle and an elevation angle according to the position of the unmanned aerial vehicle node and the position of a remote base station needing communication; establishing a calculation model of the transmission rate from the unmanned aerial vehicle antenna array to the receiving base station, a calculation model of the maximum side lobe level of the unmanned aerial vehicle antenna array and a calculation model of the energy consumption of the unmanned aerial vehicle; determining the optimal position of an unmanned aerial vehicle node, the optimal base station for communication with the unmanned aerial vehicle antenna array and the optimal excitation current weight by taking the maximum transmission rate from the unmanned aerial vehicle antenna array to the receiving base station, the minimum maximum side lobe level of the unmanned aerial vehicle antenna array and the minimum energy consumption of the unmanned aerial vehicle as optimization targets; and step four, after the unmanned aerial vehicle node moves to the optimal position, forming a virtual antenna array and transmitting data to the optimal base station by utilizing cooperative beam forming.)
技术领域
本发明属于无线网络技术领域，特别涉及一种基于虚拟阵列天线协作波束成形的无人机中继通信方法。
背景技术
在无线网络领域，无人机可作为空中基站以及空中中继来协助地面网络，为地面用户提供可靠且高效的无线通信服务。在无人机作为空中中继场景中，发射基站需要与一个远程基站集群建立通信连接，由于远程基站之间可以直接通信，所以只需要从远程基站集群中选择一个基站来接收信息，将负责通信的基站看作通信接入点。远程通信接入点之间链接的建立可以通过单跳或者多跳的方法实现，但是这种方法可能会造成链路故障以及能源消耗的增加，同时又由于信道的开放性，系统中不乏有已知以及未知窃听者妄图截取发送基站和远程接收基站之间的数据并进行恶意篡改或破坏，进而导致严重的通信安全问题。采用上层加密的方式可以实现无线网络中的机密通信，但是频繁的加密和解密需要较高的计算能力，这给具有有限硬件资源的无人机带来了严峻的挑战。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于虚拟阵列天线协作波束成形的无人机中继通信方法，基于无人机天线阵列的协作波束成形方法来实现安全中继通信，能够提高无线网络通信安全性和可靠性。
本发明提供的技术方案为：
一种基于虚拟阵列天线协作波束成形的无人机中继通信方法，包括如下步骤：
步骤一、确定组成无人机天线阵列的无人机节点的数量；
步骤二、根据所述无人机节点的位置和需要通信的远程基站的位置确定主瓣的方位角和仰角；
步骤三、建立无人机天线阵列到接收基站的保密传输速率的计算模型、无人机天线阵列的最大旁瓣电平的计算模型和无人机能源消耗的计算模型；
并且以无人机天线阵列到接收基站的传输速率最大、无人机天线阵列的最大旁瓣电平最小和无人机能源消耗最小为优化目标，确定所述无人机节点的最佳位置、与所述无人机天线阵列的通信的最佳基站以及最佳的激励电流权重；
步骤四、无人机节点移动到最佳位置后，发射基站向所述无人机节点传输控制信息，所述无人机节点发出响应消息；发射基站成功收到所有无人机节点的响应消息后，所述无人机节点组成虚拟天线阵列并利用协作波束成形向所述最佳基站传输数据。
优选的是，所述无人机天线阵列到接收基站的保密传输速率的计算模型为：
其中，
式中，R[BS]表示无人机阵列到远程基站的传输速率，表示无人机阵列到已知窃听者i的传输速率；GU指代地面用户， B表示传输带宽，Pt表示无人机天线阵列的总发射功率，K0表示恒径损耗系数，d[GU]表示无人机天线阵列原点和地面用户之间的距离，α表示路径损耗指数，σ2表示噪音功率；G[GU]为天线阵列增益；(θ[GU]，φ[GU])代表地面用户的方向，ω(θ，φ)表示各无人机节点远场波束方向图的大小，η∈[0，1]表示天线阵列效率；F为阵列因子，Nm为无人机的数量，Im表示无人机天线阵列中第m台无人机的激励电流权重，λ表示波长，k＝2π/λ表示相位常数，θ和分别表示仰角和方位角，表示无人机节点的位置。
优选的是，所述无人机天线阵列的最大旁瓣电平的计算模型为：
式中，(θSL，φSL)分别表示旁瓣的方位角和仰角，(θML，φML)分别表示主瓣的方位角和仰角；F(θsL，φSL)表示旁瓣电平，F(θML，φML)表示主瓣电平。
优选的是，所述无人机能源消耗的计算模型为：
其中，
式中，Tperf表示无人机群形成无人机天线阵列的时间，表示第m台无人机的能量消耗；v(t)表示无人机在时刻t的速度，T表示飞行的结束时间，mD表示无人机的重量，g表示重力加速度；P(v)表示无人机在二维水平空间飞行时的推进能源消耗，PB和PI分别表示悬停状态下的叶片轮廓和诱导功率，v表示无人机的速度，vtip表示旋翼叶片的叶尖速度，v0表示在悬停状态下的平均旋翼叶片诱导速度，d0和s分别表示机身阻力比和旋翼叶片坚硬度，ρ和A分别表示空气密度和旋翼圆盘面积。
优选的是，在所述步骤一中，通过如下公式计算得到无人机节点数量的最小值为：
其中，Nm＞Nm-min；
式中，Nm表示无人机节点的数量，PT表示发送基站到远程基站发送一条数据需要的总功率，Pm-max表示单个无人机节点的最大功率。
优选的是，在所述步骤二中，以无人机阵列的中心为原点，以所述原点与远程基站的中心的连线作为主瓣方向；
其中，所述主瓣方向与水平方向的夹角为所述方位角，所述主瓣方向与竖直方向的夹角为所述仰角。
优选的是，在所述步骤四中，还包括：
如果发射基站没有收到所述无人机节点的响应信息，发射基站再次传输控制信息，直到所述发射基站收到所有无人机协作节点的响应消息。
本发明的有益效果是：
本发明提供的基于虚拟阵列天线协作波束成形的无人机中继通信方法，利用无人机节点组成虚拟天线阵列并利用更高增益及更高方向性的波束，不经多跳而直接与基站等接收端进行通信，使波束的主瓣方向指向所选的远程基站的方向；通过降低旁瓣电平并且使旁瓣方向指向窃听者的方向，使得窃听者方向的信号强度不足而使其无法进行数据的截取及篡改从而提高安全性能；另外通过控制天线阵列的激励电流的方式使得主瓣方向的信号强度增强进而达到提高主瓣方向上的信号增益的目的，通过选择合适的接收基站，提高了传输速率；从而达到无线网络通信安全性和可靠性的目的。
附图说明
图1为基于无人机天线阵列的协作波束成形安全高效通信的示意图。
图2为基于无人机天线阵列的协作波束成形安全高效通信方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
如图1-2所示，本发明提供了基于虚拟阵列天线协作波束成形的无人机中继通信方法。发射基站(源节点)需要通过无人机天线阵列协作波束成形向远程基站发送数据，这些实现协作波束成形的无人机被称为是协作结点(无人机节点)，通信方案的具体过程如下：
一、确定组成无人机天线阵列的无人机节点数目Nm。
首先，通过如下公式计算得到无人机节点数量的最小值Nm-min；
其中，Nm＞Nm-min；
式中，Nm表示无人机节点的数量，PT表示发送基站到远程基站发送一条数据需要的总功率，Pm-max表示单个无人机节点的最大功率。
二、根据需要通信的远程基站的位置和无人机节点的位置，确定主瓣的方位角和仰角，其值决定了希望获得的虚拟阵列天线方向图的主瓣指向。
确定主瓣的方向角和仰角的方法为：以无人机阵列的中心为原点，以所述原点与远程基站的中心(多个待接收信息的远程基站的中心位置)的连线作为主瓣方向；其中，所述主瓣方向与水平方向的夹角为主瓣的方位角，所述主瓣方向与竖直方向的夹角为主瓣的仰角。
三、设计无人机天线阵列中每台无人机的最佳位置并选择出与无人机天线阵列通信的最佳基站，以及设计出最佳的激励电流权重。
(1)建立无人机天线阵列到接收基站的保密传输速率的计算模型
其中，R[BS]和通过如下公式进行计算：
式中，表示m台无人机的位置，表示m台无人机的激励电流权重，表示选择通信的远程基站；R表示传输速率，表示无人机阵列到地面用户的最小保密传输速率，R[BS]表示到远程基站的传输速率，表示阵列到已知窃听者i的传输速率，GU指代地面用户，B表示传输带宽，Pt表示无人机天线阵列的总发射功率，K0表示恒径损耗系数，d[GU]表示无人机天线阵列原点和地面用户之间的距离，α表示路径损耗指数，σ2表示噪音功率；G[GU]为天线阵列增益，其中，(θ[GU]，φ[GU])代表地面用户的方向，ω(θ，φ)表示各无人机单元远场波束方向图的大小，η∈[0，1]是天线阵列效率；F为阵列因子，Nm为无人机的数量，Im表示无人机天线阵列中第m台无人机的激励电流权重，λ表示波长，k＝2π/λ表示相位常数，θ和分别表示仰角和方位角，表示无人机的位置。
(2)建立无人机天线阵列的最大旁瓣电平计算模型
其中，表示m台无人机的位置，表示m台无人机的激励电流权重，表示选择通信的远程基站；(θSL，φSL)和(θML，φML)分别表示旁瓣和主瓣的方向。
确定旁瓣的方向角和仰角的方法为：以无人机阵列的中心为原点，以所述原点与已知窃听者方向的连线作为旁瓣方向；其中，所述旁瓣方向与水平方向的夹角为旁瓣的方位角，所述旁瓣方向与竖直方向的夹角为旁瓣的仰角。
(3)建立无人机能源消耗计算模型
其中，通过如下公式进行计算：
式中，表示m台无人机的位置，表示选择通信的远程基站；Tperf表示无人机群形成无人机天线阵列的时间，表示第m台无人机的能量消耗，v(t)表示无人机在时刻t的速度，T表示飞行的结束时间，mD表示无人机的重量，g表示重力加速度；P(v)表示无人机在二维水平空间飞行时的推进能源消耗，PB和PI是两个常数，分别表示悬停状态下的叶片轮廓和诱导功率，v表示无人机的速度，vtip表示旋翼叶片的叶尖速度，v0表示在悬停状态下的平均旋翼叶片诱导速度，d0和s分别表示机身阻力比和旋翼叶片坚硬度，ρ和A分别表示空气密度和旋翼圆盘面积。
(4)以min F＝{-f1，f2，f3}为目标函数，对无人机天线阵列到接收基站的传输速率的计算模型、无人机天线阵列的最大旁瓣电平计算模型和无人机能源消耗计算模型进行优化，得到每台无人机的最佳位置并、与无人机天线阵列通信的最佳基站，以及最佳的激励电流权重。
在本实施例中，利用改进的多目标多宇宙优化算法设计无人机天线阵列中每台无人机的最佳位置并选择出与无人机天线阵列通信的最佳基站。具体过程如下：
改进的多目标多宇宙优化算法的输入参数为：种群规模Npop(无人机组成无人机天线阵列的无人机节点数目Nm)，最大迭代次数tmax，存档集Archive和目标函数。
输出参数为：帕累托最优解，对应每台无人机的最佳位置和无人机天线阵列通信的最佳基站。
算法原理的原理为：改进的IMOMVO算法引入了基于正交的解初始化和多重力混合解更新方法。
基于正交的解初始化方法：产生的初始种群在搜索空间内具有平衡且确定的分布。
多重力混合解更新方法：在每一次的迭代过程中，一起更新连续解(无人机的位置，激励电流权重)和离散解(基站)。
更新算法的具体步骤：
1).利用基于正交的解初始化方法初始化种群的解。
xp，q＝lbq+oap，q×(ubq-lbq)；
式中，oam，n表示正交矩阵OA中第p行，第q列的元素；lbq和ubq分别表示第q维解的下界和上界。
2).对于每一次迭代：
a.利用当前解计算目标函数值并找到非支配解；
b.根据非支配解更新存档集；
c.更新相关参数；
d.利用多重力混合解更新方法来更新种群中的解。
·利用下列公式更新无人机位置：
式中，表示当前第m台无人机第i维解的位置；表示上一次迭代第m台无人机第i维解的位置；表示虚拟天线阵列的中心位置，作为一个黑洞；表示目标基站的位置，作为另一个黑洞；表示第m台无人机的初始位置，作为第三个黑洞；ζ，ζ2和ζ3表示平衡这些性质权重的参数。
·利用下列公式更新激励电流权重：
式中，xa，b′表示当前第a个解xa的第b维分量，xa，b表示上一次迭代第a个解xa的第b维分量；xbest，b表示第b维的最优解；Δx＝TDR×((ubb-lbb)×R4+lbb)；WEP和TDR分别是冲动存在概率和旅行距离率，R2，R3，R4表示用于平衡算法探索和开采阶段的随机值；ubb表示第b维分量的上界，lbb表示第b维分量的下界。
·利用下列公式更新所选择的远程基站：
式中，表示这t次迭代中的最佳远程基站，表示第t次迭代所选择出的远程基站，rand表示表示随机函数，randi(β)表示使用rand函数从β中随机选择一个元素，σ1和σ2表示平衡因子权重的参数。
3).返回存档集。(存档集里面放置的就是无人机位置和所选地面基站的最优解)
四、每台无人机移动到最佳位置。
五、发射基站向无人机节点(协作节点)传输控制信息，无人机节点应该在延迟时间后响应此信息，如果发射基站在延迟时间后成功收到所有的响应消息，那么协作结点将组成虚拟天线阵列并利用协作波束成形向所选择的接收基站传输数据。
反之，如果发射基站在延迟时间后没有收到来自协作节点的响应信息，那么迭代步骤五，即发射基站再一次向无人机节点传输控制信息，直到它收到所有无人机节点(协作节点)的响应消息，再进行协作波束成形传输数据。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。