基于通信控制传能一体化的无人机无线能量传输优化方法

本发明属于通信传能一体化，具体涉及一种基于通信控制传能一体化的无人机无线能量传输优化方法。

背景技术：

1、在无线移动通信的下一个时代，大量的低功耗设备，如无线传感器，将涌入拥挤的网络，以监测环境。这对设备的能量补充提出了挑战。由于巨大的人工成本和有时环境的限制，手动给它们充电或更换电池是不切实际的。因此，无线充电被认为是一种有效的方法。电感耦合和磁共振耦合已经成为近场无线设备灵活的无线充电选择。然而，它们的充电距离太短(最多几分米)，无法为无线网络服务，而无线网络需要覆盖几到几十米。

2、射频(radio frequency)无线能量传输(wireless power transfer，wpt)使低功率设备能够从射频信号中获取无线能量。与感应式和磁共振式相比，射频wpt具有充电距离更远、可控性和方便性更高的优点，在未来的智能家居、智能农业和工业物联网(internetof things，iot)应用中具有广阔的前景。然而，由于无线信道中功率衰减严重，小功率器件接收到的射频信号功率很小，导致传输效率低下。为了解决这一问题，需要借助移动地面站或无人机等移动wpt发射机向专用设备动态移动，并提供近场能量补充，从而提高wpt效率。

3、与地面wpt系统相比，无人机辅助wpt具有更高的灵活性，易于在三维场景中实现避障。然而，由于不可避免的气流或环境的其他影响，无人机不能总是在固定位置悬停。这可能导致射频信号传输的波束错位，从而进一步降低wpt的性能。因此，对无人机的位置进行连续控制是十分必要的。由于控制信号需要来自基站，因此控制信号传输的通信性能会进一步影响无人机的控制性能。应研究无人机的综合通信与控制(integratedcommunication and control，icac)，以共同提高wpt性能。

4、icac即通信控制一体化。控制和通信是群体内部的两个重要支柱，因此控制和通信之间对有限资源的竞争需要在群体中得到有效协调。icac系统通常由控制器、执行器、设备和传感器组成，传感器负责监测设备的当前状态，帮助控制器产生相应的控制信号。然后，将控制信号无线传输到执行器，用于控制设备并更新其状态。在无人机集群中，头机作为控制器和传感器，后面各无人机作为执行器和设备。一方面，高动态条件下群体控制会消耗大量的通信资源，随着灵活性的增加，控制需求也会增加，机群交换信息的成本也会增加；另一方面，执行任务的数据传输也需要通信资源的保障，因此，无线通信的服务质量(qos)也影响着控制性能。例如，较高的bler(block error ratio)可能会增加控制信号的无效性，从而降低控制性能。

5、目前，无人机辅助wpt的icac研究领域还处于空白状态，基站发送给无人机的控制块的长度越长，控制信号误码率越低，但无人机位置随环境波动的时间有越长，无人机在单次控制周期内积累的误差越大；无人机控制信号长度越短，控制信号误码率越高，但是无人机在单次控制周期内积累的误差越小。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于通信控制传能一体化的无人机无线能量传输优化方法，能够缓解无人机与小功率器件之间的无线能量传输波束不对准导致的传能效率下降的情况，是一种在满足控制可靠性约束的情况下，求得控制信号最优长度使得平均能量收集功率下界最大的方法。

2、本发明采用的技术方案为：一种基于通信控制传能一体化的无人机无线能量传输优化方法，具体步骤如下：

3、s1、构建无人机无线能量传输系统场景模型；

4、s2、无人机辅助传输性能分析；

5、s3、无人机通信控制信号长度优化，完成无线能量传输性能优化。

6、进一步地，所述步骤s1具体如下：

7、s11、设置基于通信控制一体化的无人机无线能量传输系统场景；

8、设置基于通信控制一体化的无人机无线能量传输系统场景，即设置无人机辅助无线充电网络。

9、其中，所述无人机无线能量传输系统包括：设备系统，控制信号传输系统、无线电力传输系统、控制系统；所述无人机辅助无线充电网络包括：基站bs、无人机和无源低功耗设备。

10、设定利用现有传感技术在bs处完美估计无人机的位置，使bs根据无人机的位置状态产生控制信号。

11、无人机辅助无线电力传输的集成通信与控制的时间轴被分成几个时间段，每个时间段由(n+1)个时间片组成。每个槽位的持续时间为t0。在每个周期的前n个时间片中，bs向无人机发送无线控制信号，无线控制信号的块长为n。在第n个时间片接收到控制信号后，将在下一个时间片进行无人机的位置控制与更新。

12、s12、设备系统数学建模；

13、将无人机在第m个周期的第i个时间片内的悬停状态记为xm,i，则无人机悬停状态的离散时间控制模型中的悬停状态更新为：

14、xm,i+1＝axm,i+wm,i,i＝0,…,n-1 (1)

15、xm+1，0＝axm，n+bum+wm，n (2)

16、其中，a和b表示控制系统参数矩阵，um表示第m个周期的第n个时间片接收到的控制信号，wm，i表示均值为0，方差为w的高斯控制噪声。

17、s13、控制信号传输系统数学建模；

18、在产生控制信号um后，基站通过无线信道将其传输给无人机。

19、可实现的数据速率r表达式如下：

20、

21、其中，n表示控制信号长度，γ表示信噪比(snr)，c＝log2(1+γ)表示信道容量，表示信道色散，∈表示控制信号的错误概率(bler)，q-1(x)表示函数的反函数，设定基站进行动态功率调整，使信噪比保持不变，则∈重新描述为：

22、

23、s14、无线电力传输系统建模；

24、无人机与低功耗设备在第m个周期内第i个时间片内的无线信道表示为：pr，m，i＝pt|gm，i|2＝pt|gf|2|gm，i，p|2|gm，i，a|2。

25、其中，r表示接收无人机能量的低功耗设备，gm，i，p表示路径损耗，gf表示取恒定值的多径衰落，gm，i，a表示波束失调衰落，pt表示无人机发射功率，gm，i表示无线电力传输过程中的信道衰落。

26、则无人机与低功耗设备之间的路径损耗gm，i，p表示为：

27、

28、其中，gt和gr分别表示发射和接收天线增益，c表示光速，f表示发射频率，d0表示假设自由空间信号传播的近场范围，lm，i表示波束失调，β表示路径损耗指数，h表示无人机与低功耗设备的垂直距离。

29、则波束失调衰落表达式如下：

30、

31、其中，s0＝(1-q(ξ))2，rd和ru分别表示无人机和低功耗设备的波束半径。

32、s15、控制系统建模；

33、控制信号在每个周期开始时发送，在第n个时隙接收。将第m周期开始时传输的控制信号记为μm，则应根据预测状态产生，表达式如下：

34、

35、其中，k表示控制增益，则接受信号um表达式如下：

36、

37、其中，δm表示控制信号是否成功接收，δm＝1表示第m周期传输的控制信号解码成功，δm＝0表示解码失败。

38、进一步地，所述步骤s2具体如下：

39、将控制mse矩阵定义为则控制mse表示为jm，i的迹jm，i＝tr(jm，i)。

40、其中，表示对矩阵求均值，t表示矩阵的转置操作，tr表示对矩阵求迹。

41、对于无人机的一个位置更新周期来说，当时间片i＝1，…，n，时，无人机的位置表达式如下：

42、

43、其中，t表示从无人机的控制周期开始到i时间片积累的时隙数量；则控制mse矩阵表达式如下：

44、

45、其中，w表示噪声环境噪声的方差。

46、当i＝0时，此时无人机的位置状态表达式如下：

47、

48、考虑控制信号传输误码率的情况，控制mse矩阵表达式如下：

49、

50、其中，第m个周期的第i个时间片的波束偏差表示为函数且函数ζ(·)具体由无人机悬停状态确定。

51、选取平均eh功率作为评价无线电力传输性能的指标，表达式如下：

52、

53、其中，t1表示低功耗设备接收无线能量传输的总时间。

54、进一步的，所述步骤s3具体如下：

55、s31、建立优化问题；

56、基于步骤s2，建立优化问题表达式如下：

57、(p1)

58、约束条件：

59、1-(1-∈)m≤∈t (15)

60、

61、其中，∈t表示控制信号接收的误码率，z+表示正整数，式(15)约束整个控制过程的可靠性。

62、s32、优化问题转化；

63、eh功率pr，m，i关于波束偏差的均方是单调递减的，则将式(14)的问题(p1)转换为问题(p2)，且问题(p2)的最优解是问题(p1)目标值的下界，问题(p2)表达式如下：

64、(p2)

65、s.t.1-(1-∈)m≤∈t (18)

66、

67、s33、通过电脑上的仿真软件对步骤s32得到的优化问题(p2)进行穷举法求解，完成无线能量传输性能优化。

68、本发明的有益效果：本发明的方法首先构建无人机无线能量传输系统模型，再对无人机辅助传输性能进行分析，最后通过对无人机通信控制信号长度优化，完成无线能量传输性能优化。本发明的方法研究了无人机辅助无线能量传输系统的通信与控制集成，揭示了通信性能、控制性能和无线能量传输性能之间的关系，在满足控制可靠性约束的前提下，获得了无人机辅助无线能量传输系统的控制信号的最优块长，以使给定时间内平均能量收集量的下界最大化，能够缓解无人机与小功率器件之间的wpt波束不对准导致的传能效率下降的情况，有效的提升了无人机辅助无线电力传输的效率。