馬津偉

（駐馬店職業(yè)技術(shù)學(xué)院繼續(xù)教育學(xué)院，河南 駐馬店 463000）

0 引言

因移動(dòng)方便，無(wú)人機(jī)（unmanned aerial vehicles，UAVs）已在多個(gè)領(lǐng)域廣泛使用［1-2］。同時(shí)，UAVs 的廣泛使用也造成了一些問(wèn)題，如在禁區(qū)內(nèi)飛行，非法錄像和拍照，為了提高公共安全，已要求UAVs 具有遠(yuǎn)程識(shí)別功能［3］。即處于飛行中的UAVs 支持遠(yuǎn)程識(shí)別，并周期地將自己的身份信息和位置傳輸至地面基站。

而那些不支持遠(yuǎn)程識(shí)別的UAVs 只能在限定空間區(qū)域內(nèi)飛行。對(duì)于這些不支持遠(yuǎn)程識(shí)別的UAVs就需安裝獨(dú)立模塊，利用這些獨(dú)立模塊實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程識(shí)別功能［4］。然而，為了減少飛行負(fù)擔(dān)，獨(dú)立模塊只具有有限的電池容量。為此，能量采集（energy harvesting，EH）成為支持UAV 的遠(yuǎn)程識(shí)別功能的有效技術(shù)。

為了提高網(wǎng)絡(luò)性能，文獻(xiàn)［5-7］將EH 與UAVs相結(jié)合。例如，文獻(xiàn)［6］通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化UAV 移動(dòng)軌跡和資源分配，提高EH-UAVs 網(wǎng)絡(luò)的上行鏈路吞吐量。

為此，本文考慮EH-UAVs 的識(shí)別網(wǎng)絡(luò)。在該識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中，UAVs 通過(guò)接收來(lái)自地面控制站（ground control stations，GCSs）傳輸?shù)纳漕l信號(hào)獲取能量，即采集能量。同時(shí)，UAVs 向地面接收站（ground receiver station，GRS）傳輸識(shí)別信息。并針對(duì)EH-UAVs 的識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，提出基于時(shí)間和帶寬資源分配的鏈路中斷概率優(yōu)化算法（time and bandwidth allocation-based outage probability optimal algorithm，TBAP）。主要工作如下：1）推導(dǎo)了鏈路中斷概率的閉合表達(dá)式；2）通過(guò)對(duì)時(shí)間和帶寬資源的分配，優(yōu)化了鏈路中斷概率；3）仿真分析了TBAP 算法的性能。

1 系統(tǒng)模型

1.1 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/h3>

考慮如圖1 所示的EH-UAVs 識(shí)別網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)有k 對(duì)UAV-GCS 鏈路對(duì)和一個(gè)GRS。UAV 采用單天線(xiàn)；而GCS 和GRS 分別配備了Nc架和Nr架天線(xiàn)。UAV 通過(guò)接收GCS 的射頻信號(hào)獲取能量，即充電。UAV 向GRS 傳輸識(shí)別信息（identification information，IIN）。

1.2 資源塊的劃分

圖2 資源塊劃分示意圖Fig.2 Sketch map of resource block division

2 鏈路中斷概率的閉合表達(dá)式

本章推導(dǎo)鏈路中斷概率的閉合表達(dá)式?？紤]的鏈路是指UAV 連向GRS 間的鏈路，即UAV-GRS鏈路。在UAV-GRS 鏈路中，只要UAV 端的傳輸速率高于所要求的傳輸率Ra，則認(rèn)為UAV 能夠?qū)⒆R(shí)別信號(hào)成功地傳輸至GRS。反之，若UAV 端的傳輸速率不及Ra，則認(rèn)為鏈路中斷。

式（9）定義了任意一個(gè)UAV 的傳輸速率不及Ra的概率：

4 性能分析

4.1 仿真參數(shù)

4.2 UAVs 的最小速率

分析了UAV-GCS 鏈路對(duì)數(shù)對(duì)UAVs 的最小速率的影響，如圖3 所示，其中，UAV-GCS 鏈路對(duì)數(shù)2～10 變化，即。，UAV 的最大飛行速度為20 m/s，即。從圖3 可知，相比于“等帶寬分配”和二分分配法，TBAP 算法能夠獲取更低的最小速率。并且TBAP 算法所獲取的最小速率逼近于最優(yōu)分配算法。

表1 仿真參數(shù)Table 1 Simulation parameters

4.3 中斷概率

分析TBAP 算法的中斷概率性能。從圖4 可知，當(dāng)飛行高度從20 m 增加至最大值（90 m）階段，中斷概率隨飛行高度下降。

此外，相比于二分分配法、等帶寬分配法，TBAP算法有效地降低了中斷概率。并且當(dāng)UAV 以1m/s速度飛行時(shí)，TBAP 算法的中斷概率性能接近于最優(yōu)分配法。值得注意的是，二分分配法和等帶寬分配法與最高的飛行速度無(wú)關(guān)，原因在于：這兩個(gè)分配算法中。

4.4 算法的收斂性能

分析TBAP 算法的收斂性能。通過(guò)迭代次數(shù)反映算法的收斂性能。迭代次數(shù)越低，算法的收斂性能越快。圖5 給出二分分配法和TBAP 算法的迭代次數(shù)，其中，UAV-GCS 鏈路對(duì)數(shù)2～10 變化，即K=2～10。，UAV 的最大飛行速度為20 m/s，即。

從圖5 可知，相比于二分分配法，TBAP 算法有效地縮短了迭代次數(shù)，并且隨著UAV-GCS 鏈路對(duì)數(shù)的增加，TBAP 算法在迭代次數(shù)方面的性能越優(yōu)于二分分配法。

圖5 迭代次數(shù)Fig.5 Number of iterations

5 結(jié)論

本文利用鏈路的中斷概率分析EH-UAVs 識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的性能，并運(yùn)用快速收斂算法計(jì)算最小化中斷概率的時(shí)間和帶寬分配策略。仿真結(jié)果表明，提出的TBAP 算法的性能逼近最優(yōu)分配算法的性能。同時(shí)，TBAP 算法只需低的迭代次數(shù)就能達(dá)到收斂。此外，UAV 飛行速度越快，TBAP 算法的性能越優(yōu)于傳統(tǒng)的二分分配法。