无人机信息采集系统的端到端吞吐量最大化研究

无人机具有按需快速部署、移动性高、可与地面用户建立起高质量的视距通信链路的优点,能在无线通信和物联网中得到重要的应用。本文研究了一个无人机信息采集系统,在该系统中无人机负责收集多个地面传感器的信息,并将信息回传至信息融合中心。为了最大化信息采集系统的端到端吞吐量,制定了一个联合优化传感器的发射功率、可用带宽的分配、无人机的传输功率和飞行轨迹的优化问题。该优化问题需满足最小信息传输量约束、信息−因果约束、平均和峰值传输功率约束、带宽分配约束和无人机机动性约束,是一个难以直接求解的非凸优化问题。为解决这个问题,本文基于块坐标下降法和连续凸优化方法提出了一个高效的交替优化算法,将问题分解为优化功率带宽和优化无人机飞行轨迹两个子问题,并通过引入松弛变量和一阶泰勒展开的方法将每个子问题变成易于求解的凸优化问题,从而进行交替迭代求解。计算机仿真结果显示所提出的优化算法能够权衡数据收集和数据转发这两段链路,显著提高了系统的端到端吞吐量。同时,通过与另外3种基准方案的性能对比,显示了联合优化功率、带宽和飞行轨迹的必要性。     

基于DDPG的无人机轨迹规划及功率控制算法

针对无人机辅助地面用户下行通信的场景，以用户的最小平均可达速率最大化为目标，提出了无人机轨迹约束、功率约束和用户接入调度的优化问题。考虑到约束条件的耦合性和优化问题的非凸性，将构建的优化问题建模为马可科夫决策过程，提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的无人机轨迹规划和功率控制算法。仿真结果表明，所提算法能够有效地提高用户的最小平均可达速率。     

基于Radau伪谱法和MPC的智能电动车辆生态驾驶

为优化智能电动车能源消耗,提出了基于Radau伪谱法和模型预测控制算法的智能电动车辆生态驾驶的方案。建立生态驾驶控制模型和能耗模型,结合边界约束和路径约束,构建生态驾驶能耗优化的最优控制问题。通过能耗优化得到最优车速轨迹,将此轨迹作为期望输入,基于模型预测控制( MPC)算法完成生态驾驶控制。实验结果表明：以纯电动车和实际规划路径为例,以最优车速自动行驶的能源消耗少于人工驾驶的能源消耗,验证了文中策略的有效性。     

基于伪谱法的小型超音速无人机轨迹优化

为了提高小型超音速无人机的经济性能,针对配备加力燃烧室导致设计复杂、油耗过大的问题,提出小型无加力燃烧室的超音速无人机. 利用马赫俯冲机动突破音障,基于hp自适应伪谱法的最优控制轨迹规划方法,求解达到超音速巡航飞行的最小油耗和最小时间2种轨迹最优化问题. 该方法将控制与状态变量离散化,结合无人机飞行的物理过程,将多约束最优控制问题转化为非线性规划问题. 将本文与传统飞行方案所得的结果进行比较,分析重要设计参数对最优轨迹的影响. 仿真结果表明,利用该方法能够有效地规划出无人机从高亚音速到超音速飞行过程中的可行轨迹,得到的最小油耗、最小爬升时间均优于传统飞行方案,最小油耗降低约11%,最小爬升时间降低约46%.     

威胁条件下机载纯方位定位的观测器优化轨迹

提出了约束条件下(目标防御系统的威胁)对运动目标纯方位定位的观测器轨迹优化问题;建立了该条件下观测器轨迹优化模型,性能指标函数的选取是基于Fisher信息矩阵(Fisher Information Matrix,FIM)行列式的最大化,运用遗传算法解该优化问题得到优化轨迹;最后采用高斯粒子滤波估计目标状态.为了说明优化轨迹对定位效果的影响,分别给定直线运动和蛇行机动两类轨迹,并在无威胁约束和有威胁约束的情况下,同优化轨迹定位效果作比较.Monte-Carlo仿真结果表明:优化轨迹的定位精度优于蛇行机动和直线运动;对于不同威胁度下的优化轨迹,威胁越小对应的定位精度越高.     

基于认知无线传感器网络的能效优化频谱检测机制研究

针对认知传感器网络中频谱资源匮乏的问题,提出一种认知传感器网络中基于动态频谱检测的联合能效优化机制,构建一种基于动态筛选机制的协作频谱检测模型,对频谱检测时间进行动态调整,避免不必要的频谱检测能耗;并引入信源端信息的失真度约束,将该问题转化成为检测率和误检率约束下的非线性最大最小值优化问题,对其进行求解,最终得到一种认知传感器网络的频谱检测能效优化方法.     

基于非线性模型预测的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机轨迹跟踪控制器跟踪性能不稳定的问题,提出一种基于非线性模型预测控制(nolinear model predict control, NMPC)的轨迹跟踪算法。首先,建立四旋翼无人机的动力学模型,定义四旋翼无人机的位置和姿态为状态量,螺旋桨转速为控制输入量,建立非线性状态空间方程作为控制算法的预测模型。其次,定义最优化函数和四旋翼无人机控制约束,将轨迹跟踪控制问题转换为非线性最优化求解问题。最后,通过多重打靶法求解得到的最优控制量作为四旋翼无人机的输入信号。为验证NMPC算法的跟踪性能,在Matlab中搭建仿真平台进行对比实验,结果表明,与PID和串级模型预测控制(model predict control, MPC)及改进MPC方法相比,NMPC算法能够在满足约束的情况下完成轨迹跟踪任务,误差小、精度高,并具有抗干扰能力。     

变信赖域序列凸规划RLV再入轨迹在线重构

针对可重复使用运载器（RLV）的再入轨迹重构问题,提出一种基于变信赖域序列凸规划的RLV再入轨迹快速求解方法. 首先,通过离散化及对非凸约束的线性化处理,将RLV的非凸轨迹优化问题转换为凸优化问题,然后通过序列凸规划方法对凸优化问题进行求解. 在序列凸规划求解过程的初始迭代中,采用预测校正算法对初值猜测轨迹进行设计,确定轨迹求解的终端时间;在后续迭代过程中,设计基于优化性能指标的信赖域更新策略,提升算法的收敛性能. 在轨迹快速求解方法的基础上,考虑RLV再入过程中可能发生的突发事件,如实际轨迹大幅度偏离参考轨迹或目标点变更,基于变化的初值约束及终端约束在线重构轨迹,并结合重构轨迹和LQR（Linear quadratic regulator）方法设计再入制导律实现对重构轨迹的有效跟踪. 最后,将此设计方法与Gauss伪谱法及传统序列凸规划算法进行仿真对比验证. 仿真结果表明:变信赖域序列凸规划方法相较于伪谱法和传统的序列凸规划方法在轨迹求解实时性及收敛性方面有较大的提升,具备应用于轨迹在线重构的能力,此外,所提出的轨迹在线重构方法具备良好的鲁棒性以及抗扰性.     

基于改进MSCKF的无人机室内定位方法

针对无人机室内定位容易出现漂移的问题,提出基于改进多状态约束卡尔曼滤波器（MSCKF）的无人机（UAV）室内定位方法. 该方法在MSCKF的框架下,提出高鲁棒性、低时延的标志点检测方法. 利用在世界坐标系下坐标已知的标志点计算得到无人机位姿,实现惯性测量单元(IMU)信息与单目视觉信息融合以及无人机位姿修正. 对提出的定位方法进行测试. 测试结果表明,该方法的定位误差小于0.266 m,与OpenVins和LARVIO开源算法相比,定位精度提高了54.6%以上.     

基于智能反射表面辅助和信息年龄度量的安全状态更新

为满足万物互联和物理层安全的要求,针对存在多个窃听者和多个合法用户的状态更新系统的通信安全问题,提出了一种利用智能反射表面（IRS）辅助的安全波束成形设计方法实现主动防御。同时,考虑了状态更新场景下对于信息新鲜度的要求,引入平均保密年龄和保密年龄中断概率的信息年龄（AoI）性能指标,在发射功率、状态更新概率和IRS反射相移的约束下,联合优化基站发射波束成形矩阵、IRS相移和状态更新概率,从而保证状态更新的同时最大化系统安全性。针对系统的动态性和复杂性以及非凸优化问题的挑战性,提出了一种基于深度双Q网络（DDQN）算法的安全波束成形方法,以实现动态环境下针对窃听者的最优波束成形策略。仿真结果表明,本文提出的基于DDQN的安全波束成形方法可以显著提高IRS辅助状态更新系统的安全性。     

基于强化学习的无人机安全通信轨迹在线优化策略

物理层安全是无线通信实现安全通信的一种有效手段, 无人机基站在存在地面窃听者的情况下向地面合法用户传输机密信息时, 已有研究一般采用离线方法对无人机基站的飞行轨迹进行优化, 得到的轨迹是固定的, 保密传输缺乏应对通信环境变化的能力。针对该问题, 本文研究无人机飞行轨迹的在线优化策略, 使机密信息被安全传输的同时实现通信平均保密率最大化。文中采用了更符合实际的视距/非视距混合信道模型对空地通信链路进行建模, 提出一种基于Q-learning算法的保障无人机通信系统安全的飞行轨迹在线优化方法。仿真结果表明, 与两种基准算法相比, 本文提出的算法能够有效提高无人机通信的平均保密率。     

智能反射面和协作干扰的无人机安全通信算法

为了进一步增强无人机通信系统的保密率,提出了基于智能反射面和协作干扰的无人机安全通信系统。通过利用智能反射面动态地加强回传链路以及通过协作无人机引入人工噪声干扰非法窃听者,从物理层提高无人机通信系统的安全性。考虑源无人机轨迹、干扰无人机轨迹、功率控制和智能反射面相移,以最大化系统的保密率为目标提出联合优化问题。提出了一种交替优化算法,将原问题变为4个子问题,并通过连续凸逼近、半定松弛将原始的非凸问题转换为近似凸性子问题,使其可通过凸优化工具直接求解。仿真结果表明,所提优化算法能够快速收敛,相比于传统的非智能反射面辅助的通信网络,所提算法能显著地提高系统的安全保密率。     

无人机中继广播通信系统航迹优化方法

为了提高固定翼无人机中继广播通信系统链路传输的连通性,提出中继无人机航迹优化方法．首先分析了无人机中继广播通信系统单用户节点的中断概率近似计算公式,并以此为基础推导出了服务区域内所有用户节点平均中断概率的近似计算公式; 然后基于服务区域内用户节点平均中断概率最小化准则提出了中继无人机的航迹优化方法,并进一步给出了最优航迹下单个用户节点的精确中断概率计算公式;最后通过计算机仿真验证了所提出方法的有效性．     

DF-UAV中继广播通信系统航迹优化方法

无人机中继通信系统可以为用户提供高质量服务和多种业务辅助,而无人机航迹优化是无人机中继通信系统面临的关键技术问题之一。针对译码转发协议下的无人机中继广播通信系统,研究其航迹优化方法以提高系统链路传输性能。首先,建立了无人机中继通信系统模型,分析给出单用户链路中断概率和系统平均中断概率计算公式,在此基础上提出基于最大用户中断概率最小化准则的中继无人机航迹优化方法,并理论推导出系统的遍历容量精确数学表达式;接着通过计算机仿真分析验证了服务区域半径、最大转弯角、路径损耗因子、发射功率等系统特征参数对中继无人机最优航迹、系统中断性能和系统容量性能的影响,同时对比了相同的优化准则下两种中继转发协议的系统中断性能和容量性能。仿真实验表明,与放大转发协议相比,译码转发协议下的中断性能和容量性能均有明显提升,从而验证了所提航迹优化准则的有效性。     

无线充电无人机路径规划和通信资源管控算法

无人机因其低成本、部署灵活等优点而被广泛应用在无线通信系统中,有望在未来6 G通信网络中扮演重要角色,但无人机受尺寸和重量的限制导致其系统安全信息容量有限.此外,无人机与地面用户之间的无线信道的广播和视距传输特性导致空地通信极易被地面非法用户窃听.因此,本文基于无线能量传输和物理层安全技术提出一种无线充电无人机路径规划...     

缓存辅助边缘计算的卸载决策与资源优化

提出一种缓存辅助边缘计算的卸载决策制定与资源优化方案,以进一步降低移动边缘计算（MEC）系统中终端设备的能量消耗.首先,建立该优化问题为最小化用户在任务执行时最坏情况下的能耗值,并将这一混合整数规划问题转化为非凸的二次约束二次规划（QCQP）模型,使用半定松弛及随机概率映射方法获得缓存辅助下的预选卸载集合;其次,分别采用拉格朗日对偶分解法和二分法求得性能约束下的最优传输功率及边缘计算资源分配,从而通过对比该集合中的设备能耗得到理想的卸载决策集合与资源分配方案.实验数值结果表明,所提方案能够有效降低用户能量消耗,提升边缘计算系统的服务性能.     

认知反向散射网络通信容量公平的资源优化

为保证认知反向散射通信网络中物联网节点通信容量的公平性,提出一种基于最大最小准则的资源分配方案. 在考虑物联网节点动态电路能耗模型与非线性能量收集模型的基础上,通过联合优化发射功率、反射及时间分配系数构建一个最大最小物联网节点通信容量的非凸多维资源分配问题. 首先,采用反证法、连续凸近似及辅助变量等方法将原问题转换为凸优化问题;然后提出一种迭代算法来求解转换问题. 仿真结果表明,所提的资源分配方案在提升物联网节点通信容量的同时保障了节点通信的公平性.     

基于计算吞吐量最大化的能量采集边缘计算系统在线资源优化配置

在基于可再生能量收集技术的移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)系统中,可再生能量到达和计算卸载无线信道呈现较强的时空变化特性,因此该系统的无线及计算资源管理与用户任务计算之间存在着动态适配的挑战。针对此类问题,本文研究多时隙多用户的能量采集边缘计算系统,建立可再生能量随机到达和无线信道模型以及预测误差模型,以系统总计算吞吐量最大化为准则,通过逐时隙联合优化用户本地计算和计算卸载模块,提出了一种在线滑动窗设计方案, 需要通过调整滑动窗长度M来实现。该方案逐时隙求解凸优化问题,基于离线资源动态管控的最优结构,实时制定资源管理策略,具有较低的计算复杂度。仿真实验结果表明,提出的在线滑动窗设计方案在系统计算吞吐量性能方面优于已有的基准方案,并在对抗信道/能量状态信息预测误差方面有较好的鲁棒性能。