基于WPT的去蜂窝mMIMO系统中无人机轨迹与充放电联合优化方法

TN929.5; 在去蜂窝大规模多输入多输出(CF-mMIMO,cell-free massive multiple-input multiple-output)系统中,无人机(UAV,unmanned aerial vehicle)作为移动接入点(AP,access point),在通信和任务执行中发挥的作用越来越重要.为了提高UAV执行复杂任务时的续航能力,研究了基于无线电力传输(WPT,wireless power transmission)的CF-mMIMO的UAV能量收发和轨迹设计方法.以中断用户的通信公平性为优化目标,考虑在UAV任务执行过程中由接入点提供能量补给的能耗约束,对UA...

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Published in物联网学报 Vol. 8; no. 3; pp. 26 - 35
Main Authors 王琴, 宁洛函, 张钰瑄, 刘颖, 蔡艳, 赵海涛
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏 南京 210003%南京邮电大学物联网学院,江苏 南京 210003 2024
Subjects
unmanned aerial vehicle
去蜂窝大规模MIMO系统
动态覆盖
dynamic coverage
无人机
无线电力传输
轨迹设计
trajectory design
cell-free massive MIMO system
wireless power transmission
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ISSN2096-3750
DOI10.11959/j.issn.2096-3750.2024.00427

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Summary:TN929.5; 在去蜂窝大规模多输入多输出(CF-mMIMO,cell-free massive multiple-input multiple-output)系统中,无人机(UAV,unmanned aerial vehicle)作为移动接入点(AP,access point),在通信和任务执行中发挥的作用越来越重要.为了提高UAV执行复杂任务时的续航能力,研究了基于无线电力传输(WPT,wireless power transmission)的CF-mMIMO的UAV能量收发和轨迹设计方法.以中断用户的通信公平性为优化目标,考虑在UAV任务执行过程中由接入点提供能量补给的能耗约束,对UAV的飞行轨迹、充放电时隙以及波束成形进行联合优化.针对该复杂优化问题,采用基于角度搜索的通信辅助深度Q网络(DQN,deep Q-network)算法,通过限制搜索空间的角度范围,对问题进行有限空间搜索.仿真结果表明,在UAV兼顾续航以及通信情况下,该算法能显著提高UAV的使用率并增强中断用户设备(UE,user equipment)的通信公平性,实现区域动态覆盖.
ISSN:2096-3750
DOI:10.11959/j.issn.2096-3750.2024.00427