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無人機網絡的性能分析與優(yōu)化研究

發(fā)布時間:2022-12-23 04:50
  隨著科技的不斷發(fā)展,無人機在公共和民用領域的應用越來越廣泛。一方面無人機可以作為輔助設備協(xié)助傳統(tǒng)通信網絡進行通信,從而提升網絡性能;另一方面由于無人機具有部署便捷、配置靈活和成本低廉等優(yōu)點,因此可以快速搭建無人機網絡,為地面通信設施未覆蓋的設備提供連接。然而,無人機的高移動性和能量受限等特點也為無線通信帶來了許多性能方面的挑戰(zhàn)。為了提升無人機網絡的工作效率,本文將建立無人機網絡模型并進行性能分析,并提出兩種新型優(yōu)化算法提升無人機網絡的性能。本文的主要工作和創(chuàng)新點如下:(1)建立了中繼輔助的無人機通信網絡模型,綜合考慮了信道狀態(tài)、無人機飛行高度和飛行軌跡,研究影響無人機網絡性能的因素。在不同的中繼工作模式下,推導出了網絡中斷概率和吞吐量的表達式,總結了不同因素對中斷概率、吞吐量的影響規(guī)律,為無人機網絡性能的優(yōu)化建立基礎。(2)建立了信號源可移動的無人機網絡模型,以網絡吞吐量最大化為目標,對中繼無人機的軌跡進行優(yōu)化,提出了一種新型的基于序列凸規(guī)劃的軌跡規(guī)劃算法(Trajectory Planning based on Sequential Convex Programming Energy... 

【文章頁數】:81 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究現狀
        1.2.1 無人機網絡性能分析
        1.2.2 無人機軌跡規(guī)劃問題
        1.2.3 無線電力通信網絡能量效率最大化問題
    1.3 研究內容
        1.3.1 中繼輔助的無人機網絡性能分析
        1.3.2 基于軌跡規(guī)劃的無人機網絡吞吐量最大化
        1.3.3 多中繼無線電力通信網絡優(yōu)化
    1.4 文章結構
第二章 移動中繼與能量收集相關技術
    2.1 信道模型
        2.1.1 無人機網絡信道建模
        2.1.2 典型信道模型
    2.2 移動中繼通信技術
        2.2.1 軌跡規(guī)劃算法
        2.2.2 功率分配
    2.3 能量收集技術在無人機網絡中的應用
        2.3.1 能量收集技術
        2.3.2 典型無人機能量收集應用場景
    2.4 本章小結
第三章 中繼輔助無人機網絡的性能分析
    3.1 系統(tǒng)模型
    3.2 基于譯碼轉發(fā)協(xié)議的無人機網絡性能分析
    3.3 基于放大轉發(fā)協(xié)議的無人機網絡性能分析
    3.4 仿真分析
    3.5 本章小結
第四章 基于軌跡規(guī)劃的無人機網絡吞吐量最大化
    4.1 無人機網絡模型
    4.2 非凸優(yōu)化算法基礎
        4.2.1 連續(xù)凸逼近算法
        4.2.2 序列凸規(guī)劃算法
    4.3 基于序列凸規(guī)劃算法的軌跡規(guī)劃算法
    4.4 仿真結果分析
        4.4.1 仿真參數設置
        4.4.2 無人機飛行軌跡和網絡吞吐量
        4.4.3 不同軌跡規(guī)劃算法的性能比較
    4.5 本章小結
第五章 能量收集驅動的多無人機網絡能量效率最大化
    5.1 系統(tǒng)模型
        5.1.1 信道建模
        5.1.2 供電無人機吞吐量建模
        5.1.3 無人機網絡能量效率最大化問題
    5.2 聯合優(yōu)化算法基礎
        5.2.1 塊坐標下降算法
        5.2.2 丁克爾巴赫算法
    5.3 基于塊坐標下降法的聯合優(yōu)化算法
        5.3.1 用戶發(fā)射功率優(yōu)化
        5.3.2 能量收集時間優(yōu)化
        5.3.3 無人機軌跡優(yōu)化
        5.3.4 無人機發(fā)射功率優(yōu)化
        5.3.5 算法總結和收斂性證明
    5.4 仿真結果分析
        5.4.1 仿真參數設置
        5.4.2 優(yōu)化參數變化
        5.4.3 不同聯合優(yōu)化算法的性能比較
    5.5 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 論文總結
    6.2 未來研究展望
參考文獻
致謝
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本文編號:3724748

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