面向UAV协助的CRN吞吐量优化策略

doi:10.12060/j.issn.1000-7202.2023.05.13

宇航计测技术 ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (5): 82-87.doi: 10.12060/j.issn.1000-7202.2023.05.13

面向UAV协助的CRN吞吐量优化策略

孙士兵¹，马佩勋^2,*

1.长沙民政职业技术学院软件学院，长沙 410004；2.湖南环境生物职业技术学院生态宜居学院，衡阳 421005

出版日期:2023-11-15 发布日期:2023-12-09
通讯作者: 马佩勋（1978-），男，副教授，硕士，主要研究方向：网络通信算法、数据挖掘及智能信息处理技术。
作者简介:孙士兵（1977-），男，副教授，硕士，主要研究方向：数据挖掘、信息安全与处理及软件工程。
基金资助:
湖南省自然科学基金科教联合基金项目(2017JJ5038)；中国残联课题研究项目（2021CDPFAT-06）资助。

Throughput Optimization Strategy for Unmanned Aerial Vehicles Assistance-Cognitive Radio Networks

SUN Shi-bing¹,MA Pei-xun^2,*

1.School of Software,Changsha Social Work College,Changsha 410004,China;
2.Hunan Polytechnic of Environment and Biology,Ecological Livable College,Hengyang 421005,China

Online:2023-11-15 Published:2023-12-09

摘要/Abstract

摘要： 利用无人机作为空中移动基站可以有效地提高网络吞吐量，提升对用户的覆盖率。因此，针对无人机协助转发的认知无线电网络（Cognitive Radio Network,CRN）的吞吐量优化问题，提出基于无人机功率分配和最大化主网络区和次网络区吞吐量的算法。首先，分别建立主网络区和次网络区的吞吐量目标函数，再对目标函数进行非凸化处理。然后，再利用对数不等式求解，进而得到最优的UAV发射功率和UAV数量。性能分析表明，提出的吞吐量优化算法提升了主网络区和次网络区吞吐量。

关键词: 无人机, 主网络区, 次网络区, 最大化吞吐量, 对数不等式

Abstract: Using the Unmanned Aerial Vehicle(UAV) as a mobile base station in the air can effectively increase the amount of transmitted data and improve the coverage of users.Therefore,for throughput optimization of Cognitive Radio Network(CRN) assisted by UAV,a strategy to maximize the throughput of primary and secondary network regions based on UAV power allocation and numbers of UAV is proposed in this paper.Firstly,the throughput objective function of the primary and secondary network regions is established.And the objective function is dealt with by non-convex.The logarithm inequality is used to solve the objective function.Finally,the optimal power of UAV and numbers of UAV are obtained.The performance analysis shows that the proposed throughput optimization strategy can maximize the network throughput.

Key words: Unmanned Aerial Vehicles(UAV), Primary network, Secondary network, Throughput maximization, Logarithm inequalities

中图分类号:

TN911

孙士兵, 马佩勋. 面向UAV协助的CRN吞吐量优化策略[J]. 宇航计测技术, 2023, 43(5): 82-87.

SUN Shi-bing, MA Pei-xun. Throughput Optimization Strategy for Unmanned Aerial Vehicles Assistance-Cognitive Radio Networks[J]. Journal of Astronautic Metrology and Measurement, 2023, 43(5): 82-87.

[1]	马佩勋. 基于智能反射面辅助的UAV转发应急通信网络性能分析[J]. 宇航计测技术, 2023, 43(5): 94-100.
[2]	谢海波, 邱春荣, 唐金鹏. 无人机协助无线通信系统的链路仿真分析[J]. 宇航计测技术, 2023, 43(3): 78-84.
[3]	谢英辉, 彭维捷, 苏秀芝, 邱春荣, 杨洪朝. 无人机辅助车联网的无人机部署算法[J]. 宇航计测技术, 2022, 42(3): 80-85.
[4]	赵育良, 黎志强, 黄诘. 一种无人机地面综合检测设备模拟训练系统的研制[J]. 宇航计测技术, 2021, 41(6): 28-33.
[5]	杨柳庆, 张勇, 孙丽慧, 肖前贵, . 基于TDD协议的单载波频带靶机测控系统[J]. 宇航计测技术, 2020, 40(6): 37-42.
[6]	吕晓林. 无人机红外辐射特性测量方法[J]. 宇航计测技术, 2019, 39(4): 89-92.
[7]	汪洋；沈力；周述勇. 一种基于系留无人机的图像遥测系统设计[J]. 宇航计测技术, 2019, 39(4): 73-78.
[8]	黎琼炜, 李效辉, 刘旋, 朱春阳. 无人机动态校准系统研究[J]. 宇航计测技术, 2019, 39(1): 57-61.
[9]	索炜；宋旸. 天线阵方向图无人机测试系统研究[J]. 宇航计测技术, 2018, 38(1): 42-47.
[10]	吕事桂；孙浩谋；刘学业. 基于Labview的磁罗盘测试系统设计与实现[J]. 宇航计测技术, 2017, 37(5): 44-47.
[11]	蒋志华；田新锋. 基于COTS的某型大气数据计算机设计[J]. 宇航计测技术, 2016, 36(2): 57-60.
[12]	陈峰. 基于磁滞电机的无人机舵回路设计[J]. 宇航计测技术, 2015, 35(4): 48-53.
[13]	薛艳峰；薛鹏. 基于VxWorks的无人机模拟器设计与实现[J]. 宇航计测技术, 2015, 35(3): 76-80.
[14]	付莉；赵民. 某型无人机数据通信系统设计与实现[J]. 宇航计测技术, 2015, 35(2): 72-75.
[15]	阳再清；刘志强. 舰载无人机飞行安全性评估方法研究[J]. 宇航计测技术, 2014, 34(6): 84-88.

面向UAV协助的CRN吞吐量优化策略

Throughput Optimization Strategy for Unmanned Aerial Vehicles Assistance-Cognitive Radio Networks

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