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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及一种基于NOMA的无人机通感一体化系统的用户聚类、波束成形和功率分配方法，属于无线通信技术领域。本发明通过聚类算法将任务区域的用户根据位置信息分成若干个簇，然后通过块坐标下降法将原始的非凸问题分解为两个子问题：在基于无人机固定功率分配比的情况下，对无人机的波束形成向量进行优化；在固定发射波束向量情况下，对功率分配比进行优化调整，最后通过交替迭代优化算法得到关于优化变量的近似最优解。本发明在对通信用户动态聚类和传输速率限制、对UAV功率限制、对感知目标信噪比和有效感知功率限制的条件下，优化UAV的波束成形向量和功率分配，在保证通感功能公平性的前提下，实现最大化最小用户传输速率与有效感知功率之和。
主权项：1.一种基于NOMA的无人机通感一体化系统的用户聚类、波束成形和功率分配方法，其特征在于：Step1：根据用户在地面的随机分布的位置情况，将所有用户分成若干个簇，并得到每个簇的簇心位置信息；Step2：根据对用户划分得到的若干个簇和NOMA技术，依次对每个簇内的用户使用连续干扰消除技术来减轻用户间的干扰，建立相应的通信模型；根据簇心位置和随机生成的感知目标位置，通过计算空间距离，得到与每个感知目标距离最近的簇心位置，建立相应的感知模型；Step3：根据通信模型和感知模型，考虑无人机对每个簇内通信用户的功率分配以及无人机的最大能量约束，建立相应的功率模型；Step4：根据通信模型、感知模型和功率模型，在无人机最低传输速率，最低感知信噪比，最小感知功率和用户分簇的约束下，通过联合优化波束形成向量和功率分配，以最大化最小用户传输速率和有效感知功率之和为目标，建立相应的非凸优化问题；Step5：对上述非凸优化问题利用块坐标下降法分解，引入辅助变量，采用泰勒展开和凸优化工具进行求解，得到无人机的最佳波束形成向量和功率分配方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于NOMA的无人机通感一体化系统的用户聚类、波束成形和功率分配方法
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