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申请/专利权人：重庆理工大学

摘要：本发明涉及电通信技术领域，具体公开了一种UAV辅助物联网设备网络的资源分配方法及系统，为了解决现有的有限研究仅关注理想环境下的能量效率和信息时代AoI，而没有考虑实际无人机辅助物联网设备IoT网络中不完善的信道状态信息CSI的影响的问题，首先对UAV辅助物联网设备网络进行系统建模，然后基于AoI模型建立了以最大化EE为目标的随机优化模型，然后对随机优化模型进行简化，最后对简化的随机优化模型进行求解，得到优化模型的最优解。仿真结果表明，该方法在无人机辅助物联网中具有较好的干扰效率IE、AoI和EE能量效率。

主权项：1.UAV辅助物联网设备网络的资源分配方法，其特征在于，包括步骤：S1、构建UAV辅助物联网设备网络的系统模型；所述系统模型包括C个无人机即UAV，D个物联网设备即IoTD，以及J个子载波；D个物联网设备包括M个AoI容忍设备即ATD，以及N个AOI敏感设备即ASD，AoI指信息时代；无人机充当空中基站，在6G紧急场景中为物联网设备提供服务，物联网设备共享无人机的频谱资源；S2、基于所述系统模型，建立以EE最大化为目标的随机优化模型：maxR 其中，R表示总系统速率，max表示使最大，s.t.表示需满足，表示任意的；表示第n个ASN即ASDn在第j个子载波即子载波j上的分配因子，表示第m个ATD即ATDm在第j个子载波上的分配因子，当时，表示子载波j被分配给ASDn或ATDm；表示ASDn在子载波j上到UAV的发射功率，表示ATDm在子载波j上到UAV的发射功率；表示子载波j上ASDn和第c个UAV即UAVc之间的信道增益，表示子载波j上ATDm和UAVc之间的信道增益；表示在第j个子载波上从ASDn到UAV的可实现传输速率，表示在第j个子载波上从ATDm到UAV的可实现传输速率；是ASDn的最小速率阈值，表示ATDm的最小速率阈值；Ith表示预定干扰阈值；ξ表示ATD的速率概率阈值，ψ表示ASD的速率概率阈值；Pr{}表示{}中事件违规的概率，约束C1表示物联网设备和无人机之间频谱共享的约束条件；约束C2表示在AoI容忍服务下保证所有ATD的最小速率阈值约束；约束C3表示一个UAV的频谱能与多个IoTD共享；约束C4表示在AoI敏感的服务要求下的所有ASD的速率约束；S3、对所述随机优化模型进行简化，获得简化优化模型；在所述步骤S3中，所述简化优化模型表示为：maxR-μE, 其中，μ表示采用Dinkelbach方法引入的辅助变量，表示系统的功率总和，pcir表示系统中所有移动设备的电路功率；分别定义为： 其中，W表示每个信道的带宽，δs表示ASD的信道估计误差，δt表示ATD的信道估计误差，Q-1表示高斯反函数；是估计的和是ASDn在子载波j上到UAV的信道增益，是ATDm在子载波j上到UAV的信道增益，σ2表示噪声功率和无人机干扰之和；在所述简化优化模型中，目标函数R-μE展开为： 其中，中间参数ct、qs、cs、qt分别定义为： S4、对所述简化优化模型进行求解；所述步骤S4具体包括步骤：S41、根据对偶理论得到所述简化优化模型的拉格朗日对偶函数如下： 其中，α、m、χ和是各项式的非负乘数；S42、基于Γx将所述简化优化模型转化为拉格朗日对偶模型： S43、根据拉格朗日的KKT条件，获得发射功率和的解为： 其中，辅助参数和

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