周婉旭，翟亞紅，崔峻瑋，賀權(quán)，呂勇

（湖北汽車工業(yè)學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院，湖北十堰 442002）

隨著自然災(zāi)害事件數(shù)量的不斷增加，應(yīng)急通信需求迅速增長(zhǎng)［1］。受災(zāi)地區(qū)的通信基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)常面臨不同程度的毀壞甚至完全無(wú)法工作，導(dǎo)致通信中斷，因此應(yīng)急通信對(duì)災(zāi)后及時(shí)救援意義重大［2］。無(wú)人機(jī)（unmanned aerial vehicle，UAV）憑借其抗干擾能力強(qiáng)、可移動(dòng)、小巧靈活、可操作、成本低等優(yōu)勢(shì)被國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者廣泛應(yīng)用于應(yīng)急通信中，用于替代被破壞的基站，極大地提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性，解決受災(zāi)地區(qū)通信受限的問(wèn)題［3-6］。徐馬蒙等人［7］提出了基于傳輸速率最大梯度變化的移動(dòng)策略，通過(guò)改變移動(dòng)策略，提高UAV的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)量，降低單位數(shù)據(jù)量消耗的能量，提升UAV執(zhí)行任務(wù)的效率。但該方案僅考慮了UAV 和蜂窩網(wǎng)絡(luò)用戶（cellular network user，CU）架構(gòu)，并不適用于應(yīng)急場(chǎng)景。郝立元等人［8］研究了基于UAV 的無(wú)線通信系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化策略方案。作者根據(jù)控制傳感器發(fā)射功率達(dá)到降低能耗的目的，但在此方案中作者只利用單個(gè)UAV 進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，無(wú)法滿足多用戶密集任務(wù)下的需求。作為單UAV 的補(bǔ)充，姚維等人［9］針對(duì)多UAV協(xié)同執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中計(jì)算量大和能耗高的問(wèn)題，提出了多UAV 自適應(yīng)任務(wù)卸載方案。At?eya［10］等人提出了UAV 卸載算法，但建模時(shí)沒(méi)有考慮實(shí)際情況中信道的周期性變化。Le Liang［11］等人在V2V（vehicle to vehicle）應(yīng)用場(chǎng)景中對(duì)通信過(guò)程建模時(shí)考慮了信道的周期性變化，但沒(méi)有將此理論延伸在UAV 的應(yīng)用場(chǎng)景中，不能滿足實(shí)際通信需求。文中針對(duì)應(yīng)急場(chǎng)景下多UAV通信傳輸速率低和能耗高的問(wèn)題，提出了應(yīng)急通信下優(yōu)化多UAV能效的方案；對(duì)CU和UAV相互協(xié)作形成聯(lián)盟的過(guò)程進(jìn)行建模分析，將此過(guò)程分為CU 分組過(guò)程和UAV頻譜資源分配過(guò)程；設(shè)計(jì)了CU聯(lián)盟形成算法和聯(lián)盟形成算法，使用仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方案的可行性和有效性。

1 系統(tǒng)模型

應(yīng)急場(chǎng)景下的多UAV 通信系統(tǒng)模型如圖1 所示。由K個(gè)CU、Q架UAV 和1 臺(tái)遠(yuǎn)端基站（base station，BS）組成。為了解決本地BS 受損無(wú)法工作的問(wèn)題，通信數(shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)發(fā)到具有計(jì)算能力和通信能力的UAV，由UAV 轉(zhuǎn)發(fā)到遠(yuǎn)端BS。假設(shè)CU 在受災(zāi)地區(qū)隨機(jī)分布，UAV 基于博弈論的資源分配方式?jīng)Q定是否轉(zhuǎn)發(fā)CU 數(shù)據(jù)［12］。將K個(gè)CU 分成N組，然后為每組用戶分配1 架UAV 進(jìn)行通信。同時(shí)假設(shè)UAV 與遠(yuǎn)端BS 間通信的頻譜是固定分配的，此段頻譜不會(huì)被共享。每個(gè)分組內(nèi)的所有用戶共享UAV 的同一段頻譜與本組的UAV 通信，其中1個(gè)用戶只能屬于1個(gè)分組，1個(gè)分組只能被分配1架UAV與遠(yuǎn)端BS進(jìn)行通信。

圖1 應(yīng)急場(chǎng)景下多UAV通信系統(tǒng)模型

1.1 通信過(guò)程建模

假設(shè)遠(yuǎn)端BS 位于地平面，高度為0，系統(tǒng)模型的位置坐標(biāo)固定不變。系統(tǒng)內(nèi)的UAV群在上空盤旋飛行，受災(zāi)區(qū)域的CU 位于地面。由于通信過(guò)程中所產(chǎn)生的干擾一般是針對(duì)接收端，與發(fā)送端無(wú)關(guān)，所以在CU 與UAV 間及UAV 與BS 間的雙向通信過(guò)程中，僅考慮UAV發(fā)送數(shù)據(jù)到BS和UAV回傳數(shù)據(jù)給CU的單向通信過(guò)程。

1）UAV 與BS 通信過(guò)程建模 根據(jù)文獻(xiàn)［13］提出的UAV與BS間的視距通信理論，應(yīng)急通信的系統(tǒng)模型中UAV與BS間的信道增益為

式中：Pq為UAV發(fā)射功率；σ2為噪聲功率。

2）UAV 與CU 通信過(guò)程建模 UAV 與CU 間鏈路的信道增益和信道的周期性變化與UAV與BS通信的表示方式相似。由式（1）～（3）推出UAV 與CU之間的信息傳輸速率為

式中：k為CU群的CU編號(hào)；k′為除了k以外的其他CU；n為CU 分組中的某個(gè)分組；βk′n為k′是否屬于分組n的關(guān)系表示；gq,k為q與k通信的信道增益；Pk′gk′,k為系統(tǒng)內(nèi)所有的其他編號(hào)為k的CU 對(duì)編號(hào)為k′的CU干擾。

1.2 能耗過(guò)程建模

對(duì)于UAV 而言，接收數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的能耗相比轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)和回傳數(shù)據(jù)產(chǎn)生的能耗小得多，所以忽略UAV 在通信過(guò)程中接收數(shù)據(jù)的能耗。通信過(guò)程中，UAV與BS通信所產(chǎn)生的能耗為

式中：Tq,B為編號(hào)為q的UAV轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)到BS所需要的時(shí)間。UAV與CU通信所產(chǎn)生的能耗為

式中：Tq,k為編號(hào)為q的UAV轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)到為編號(hào)為k的CU 所需要的時(shí)間。UAV 在整個(gè)通信過(guò)程中按照規(guī)劃路徑飛行，產(chǎn)生飛行過(guò)程能耗［14］為

式中：λ為飛行損耗系數(shù)；v為UAV的飛行速度。優(yōu)化UAV能效的模型為

式中：rk為編號(hào)為k的CU 的信噪比；r0為系統(tǒng)預(yù)設(shè)的最低信噪比。

2 基于博弈論的資源分配策略

利用聯(lián)盟形成博弈對(duì)CU 的頻譜資源分配進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。對(duì)于CU 分組，采用聯(lián)盟策略將干擾較大的CU 劃分為不同的組，使同組內(nèi)的CU 共享同一個(gè)UAV 的同一段頻譜。在可重用的UAV 頻譜資源中，利用聯(lián)盟博弈為每組CU 選擇合適的UAV，同時(shí)最小化所選UAV對(duì)各個(gè)CU分組的干擾。

2.1 CU分組

在此部分中，將CU 分組問(wèn)題建模為可轉(zhuǎn)移效用的聯(lián)盟博弈［15］。CU為博弈者，分組結(jié)果為聯(lián)盟。對(duì)于所有CU，只能加入其中1個(gè)聯(lián)盟。編號(hào)為k的CU 接收到來(lái)自同一聯(lián)盟內(nèi)其他編號(hào)為k′的CU 的總干擾越小，其對(duì)聯(lián)盟的個(gè)體貢獻(xiàn)值越大。聯(lián)盟Cn的效用函數(shù)為

基于聯(lián)盟形成博弈分析，提出CU聯(lián)盟形成算法。

2.2 UAV頻譜資源分配

將可重用的UAV 頻譜資源分配問(wèn)題建模為1個(gè)可轉(zhuǎn)移效用的聯(lián)盟博弈，選擇合適的UAV 加入已經(jīng)分配好的CU 的聯(lián)盟。系統(tǒng)中所有UAV 為博弈者，分組集合為聯(lián)盟。遠(yuǎn)端BS為每個(gè)CU的聯(lián)盟選擇1 個(gè)UAV，剩余的UAV 加入輔助聯(lián)盟CN+1。UAV的效用函數(shù)為

式中：Q為所有UAV 集合；N為所有CU 聯(lián)盟集合。對(duì)偏好順序?yàn)?/p>

式中：?q,q′為編號(hào)為q的UAV能夠?qū)λ兴赡軐儆诘穆?lián)盟Cn建立的偏好關(guān)系；sn為某個(gè)聯(lián)盟；sn′為除了sn外的其他聯(lián)盟。根據(jù)上述偏好順序，交換操作定義為如果編號(hào)為q的UAV 根據(jù)偏好順序選擇離開聯(lián)盟Cn加入聯(lián)盟Cn′，更新當(dāng)前的Ω?為

基于聯(lián)盟形成博弈分析，提出UAY聯(lián)盟形成算法。

3 仿真分析

為驗(yàn)證所提算法的效果，給出了基于博弈論的資源分配策略和其他策略的對(duì)比結(jié)果。仿真的主要參數(shù)如表3所示。圖2描述了在8 km×8 km被測(cè)區(qū)域內(nèi)，3架UAV和10臺(tái)CU終端組成的應(yīng)急場(chǎng)景實(shí)例。CU 終端隨機(jī)分布在被測(cè)區(qū)域，其位置在一定時(shí)間內(nèi)保持不變，UAV 在飛行同時(shí)執(zhí)行與遠(yuǎn)端BS和CU的通信任務(wù)。

圖2 3架UAV和10臺(tái)CU組成的實(shí)例

表3 仿真主要參數(shù)

圖3a 為在10 臺(tái)CU 終端下，隨著分組數(shù)量增加，不同策略下的系統(tǒng)傳輸速率變化情況。文中提出的基于博弈論的策略標(biāo)記為策略A，CU 與BS 通信的策略標(biāo)記為策略B，CU 與UAV 通信的策略標(biāo)記為策略C。隨著分組數(shù)量的增加，基于策略A的總信息傳輸速率越來(lái)越高，當(dāng)分組個(gè)數(shù)為10時(shí)，策略A的傳輸速率達(dá)到432 bit·s?1，策略B的傳輸速率為374 bit·s?1，策略C的傳輸速率為365 bit·s?1。圖3b 給出了在10 臺(tái)CU 終端下，隨著分組數(shù)量增加，不同策略下UAV 總能耗的變化情況?；谝苿?dòng)邊緣計(jì)算策略標(biāo)記為策略D。根據(jù)圖3b可以看出，策略A的UAV總能耗最低，當(dāng)分組個(gè)數(shù)為8時(shí)，UAV 總能耗降低到2139 J；策略D的UAV 總能耗降低到2372 J；策略C的UAV的總能耗為3176 J。

圖3 不同策略下的總傳輸速率和UAV總能耗曲線

4 結(jié)論

針對(duì)應(yīng)急通信下優(yōu)化UAV 能效的問(wèn)題，用1階高斯-馬爾可夫過(guò)程對(duì)信道的周期性變化進(jìn)行建模，CU 和UAV 相互協(xié)作形成聯(lián)盟，設(shè)計(jì)基于博弈論的CU 聯(lián)盟形成算法和聯(lián)盟形成算法。相較于其他的典型策略，基于博弈論的策略能夠在有效降低系統(tǒng)UAV 能耗的同時(shí)提高信息傳輸速率，實(shí)現(xiàn)UAV的能效優(yōu)化。