一种面向无人机走廊的基站天线设置与上倾角优化方法与流程

本发明涉及无人机，尤其涉及一种面向无人机走廊的基站天线设置与上倾角优化方法。

背景技术：

1、无人机，也被称为无人驾驶飞行器，由于其广泛的应用前景，正在迅速获得关注。常见的无人机应用包括公共安全的搜索和救援、商业送货服务和监视等。目前，无人机走廊的概念越来越受到关注，它是无人机需要通过的空中通道，以实现无人机交通的安全和可靠流动。

2、为了支持走廊中无人机的超视距操作，蜂窝基站可以作为一个方便的基础设施。这类基站的广泛部署能提供无缝无线覆盖。然而，为了满足其地面用户的服务要求，现有蜂窝网络中的天线是向下倾斜的。如果它们也被用来为无人机服务，就会导致覆盖漏洞。

技术实现思路

1、鉴于此，本发明的目的在于提供一种面向无人机走廊的基站天线设置与上倾角优化方法，解决以下技术问题：

2、1)目前缺乏在蜂窝基站使用额外的上倾天线的情形下，如何优化天线设置与上倾角，从而实现高信干噪比、低中断概率与低设置成本间的平衡；

3、2)基站天线设置与上倾角的联合优化是一个多维度、高复杂性的混合整数非线性规划问题，因此需要研究有针对性的求解算法，减少优化迭代的时间。

4、为实现上述发明目的，本发明提供一种面向无人机走廊的基站天线设置与上倾角优化方法，所述方法包括以下步骤：

5、s101、对无人机走廊的基站天线优化场景进行分析，获得无人机走廊的多种无线覆盖情况和每种无线覆盖情况对应的判定条件；

6、s102、定义天线设置与上倾角的约束，在不相邻基站间的干扰忽略不计的假定下，分别计算出不同无线覆盖情况下的基站设置成本、中断概率和平均信噪比，利用混合整数非线性规划建模使得基站设置成本、中断概率、平均信噪比三者加权最小化的基站天线设置与上倾角优化问题；

7、s103、利用0-1符号串编码基站天线设置与上倾角方案，进行交叉操作时，分别对天线设置与上倾角的子编码进行交叉，使用交叉概率和变异概率自适应变化的遗传算法求解最优方案。

8、进一步的，步骤s101具体包括以下步骤：

9、s201、将基站天线设置备选点排序后构成备选点集，备选点集的表达式如下：

10、v＝{v1,...,vi,...,vn}u{v0}u{vn+1}＝v′u{v0}u{vn+1}

11、上式中，v′表示n个备选点构成的集合，v0表示无人机走廊的起点，vn+1表示终点，假定起点和终点处均已设置基站；

12、s202、计算不同备选点之间的距离，计算式如下所示：

13、

14、上式中，di,j表示备选点i和备选点j之间的距离，(xi,yi)和(xj,yj)分别表示备选点i和备选点j的二维坐标；

15、s203、计算两个基站波束的中心交叉点高度，其计算式如下所示：

16、

17、上式中，α表示基站天线的上倾角；

18、s204、计算两个基站波束的边缘交叉点高度，其计算式如下所示：

19、

20、上式中，β表示基站天线的波束宽度；

21、s205、基于步骤s203和s204的计算结果，分别定义多种无人机走廊无线覆盖情况的判定条件。

22、进一步的，步骤s205中，定义无人机走廊无线覆盖情况的判定条件为5种，其中情况一的判定条件为：

23、

24、上式中，h1表示无人机走廊的最低高度；

25、情况二的判定条件为：

26、

27、情况三的判定条件为：

28、

29、上式中，h2表示无人机走廊的最高高度；

30、情况四的判定条件为：

31、

32、情况五的判定条件为：

33、

34、进一步的，步骤s102具体包括以下步骤：

35、s301、定义备选点是否设置基站的决策变量取值范围约束为：

36、xi∈{0,1},1≤i≤n

37、其中xi表征第i个备选点是否设置基站的决策变量，当xi＝1时表示设置基站，当xi＝0时表示不设置基站；

38、s302、定义所有设置基站的备选点集合为：

39、ω＝{i|xi＝1,1≤i≤n}＝{i1,...,ik,...,i|ω|}

40、其中，i1、...、ik、...、i|ω|为按照序号从小到大的顺序排列，对任意集合s，|s|表示其元素个数；

41、s303、计算情况一下相邻两个基站间的中断概率

42、

43、上式中，i0＝0，i|ω|+1＝n+1，假设无人机在走廊中均匀分布；

44、计算情况一下相邻两个基站间的平均信干噪比

45、

46、s304、计算情况二下相邻两个基站间的中断概率

47、

48、计算情况二下相邻两个基站间的平均信干噪比

49、

50、上式中，g为最大天线增益，n0为噪声功率，其中，为发射功率，λ为波长；

51、s305、计算情况三下相邻两个基站间的中断概率

52、

53、计算情况三下相邻两个基站间的平均信干噪比

54、

55、s306、计算情况四下相邻两个基站间的中断概率

56、

57、计算情况四下相邻两个基站间的平均信干噪比

58、

59、s307、计算情况五下相邻两个基站间的中断概率

60、

61、计算情况五下相邻两个基站间的平均信干噪比

62、

63、s308、定义天线上倾角决策变量的取值范围约束为：

64、α＞0

65、定义主波束不超过90度约束为：

66、

67、s309、以基站设置成本、中断概率与平均信干噪比的加权最小化设置目标函数q为：

68、

69、上式中，casej表示情况j的判定条件，c表示单个基站的设置成本，σ1、σ2和σ3为权重系数，其中σ1,σ2,σ3≥0；

70、s310、结合步骤s301～s309，得到使得基站设置成本、中断概率与平均信干噪比的加权最小化的面向无人机走廊的基站天线设置与上倾角优化模型，所述模型属于混合整数非线性规划模型。

71、进一步的，步骤s103中，利用0-1符号串编码基站天线设置与上倾角方案，具体包括以下步骤：

72、s401、将基站天线设置方案编码为[x1,x2,...,xn]，n为基站天线设置方案总数；

73、s402、将上倾角方案编码为[α1,α2,...,αm]，α1,α2,...,αm为上倾角α的近似二进制展开，其中m用以控制近似的精度；

74、s403、结合基站天线设置方案编码和上倾角方案编码，得到完整的基站天线设置与上倾角方案的编码。

75、进一步的，步骤s103中，使用交叉概率和变异概率自适应变化的遗传算法求解最优方案，具体包括以下步骤：

76、s501、随机生成m个基站天线设置与上倾角方案的编码作为初始种群；

77、s502、将每个编码代入所述目标函数中，以作为适应度；

78、s503、使用指数排序选择法选择当前种群中的个体进行复制；

79、s504、将上一步骤生成的个体进行随机配对；

80、s505、分别对随机配对的两个编码的基站天线设置方案编码和上倾角方案编码采用交叉操作，交叉概率为γc；

81、s506、以变异概率执行变异操作γm；

82、s507、根据自适应规则更新γc和γm，以此迭代，直至迭代至第z代，输出此时适应度最大的编码，编码后得到最优基站天线设置和上倾角。

83、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

84、1)在蜂窝基站使用额外的上倾天线的情形下，建立了基站天线设置与上倾角的优化模型，从而能实现高信干噪比、低中断概率与低设置成本间的平衡；

85、2)提出了一种基于自适应遗传算法的基站天线设置与上倾角优化算法，该算法能在充分缩短计算时间的条件下，获得性能足够好的优化方案。