無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈下行鏈路的時隙空分復(fù)用算法*

王 昭

（中國電子科技集團(tuán)公司第十研究所，四川 成都 610036）

0 引言

無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈[1]是無人機(jī)系統(tǒng)的神經(jīng)，作為連接無人機(jī)和地面控制站的紐帶，具有傳輸速率高、傳輸距離遠(yuǎn)、系統(tǒng)容量大、抗干擾性強(qiáng)等特點，為無人機(jī)在軍事作戰(zhàn)領(lǐng)域的各種應(yīng)用提供了有力的保障。在無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈中，通常利用下行鏈路傳輸無人機(jī)平臺獲取的信息，借助通信網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)無人機(jī)向地面裝備分發(fā)信息資源[2]。

隨著蜂群等密集型無人機(jī)應(yīng)用模式的開展，無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈的組網(wǎng)規(guī)模急劇增長[3]，從以往的幾架，擴(kuò)充到幾十架甚至上百架，而傳統(tǒng)頻域、時域、碼域的研究非常成熟，性能已經(jīng)接近理論極限，很難滿足大規(guī)模無人機(jī)組網(wǎng)的容量需求，因而需要使用新的方法來突破技術(shù)瓶頸。相較于傳統(tǒng)的多路復(fù)用和多址技術(shù)，空分復(fù)用（Space Division Multiplexing，SDM）在提高系統(tǒng)容量、提高系統(tǒng)頻譜使用效率、降低發(fā)射功率、減小用戶干擾等方面顯示了巨大的潛能，并逐漸成為無線通信技術(shù)領(lǐng)域研究的熱點[4]。

對于新型的一站多機(jī)無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈[5]，地面控制站配置多波束相控陣天線，根據(jù)期望信號的先驗知識，在期望信號的方向上適時地形成多個波束，分別持續(xù)跟蹤多架無人機(jī)的位置變動，并在每個時隙動態(tài)地改變波束的方向和形狀，從而避免了固定多波束技術(shù)中，用戶處于波束的邊緣時性能下降的問題。文獻(xiàn)[6]基于多波束通信系統(tǒng)思想，利用相控陣天線技術(shù)引入空間資源，提出了一種基于點波束指向逐包快速調(diào)整的空分復(fù)用技術(shù)。文獻(xiàn)[7]以均衡用戶排隊時延并最大化網(wǎng)絡(luò)總吞吐量為目標(biāo)，提出了一種低復(fù)雜度的聯(lián)合時延均衡和功率控制的最優(yōu)資源管理方法，并通過仿真證明該方法能夠大幅提升網(wǎng)絡(luò)性能。但針對無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈的高動態(tài)集群用戶組網(wǎng)場景，如何實時動態(tài)調(diào)度下行鏈路的波束和時隙資源，控制每個無人機(jī)節(jié)點的實時輻射功率，提高時隙的空分復(fù)用度，并能兼顧各無人機(jī)的時延均衡性能，仍是急需解決的瓶頸問題。由于波束分配和功率控制在空間維度上存在強(qiáng)耦合性，而且時隙分配和功率控制在時間維度上相互影響，因此聯(lián)合波束分配、時隙分配與功率控制的資源管理算法通常具有很高的復(fù)雜度。

本文的研究目的是，在地面控制站采用的多波束相控陣天線的無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈中，提出高效的時隙空分復(fù)用算法。首先，針對波束空分復(fù)用、波束數(shù)目限制與節(jié)點功率限制等多維約束條件，建模聯(lián)合波束分配、時隙分配和功率控制的隨機(jī)優(yōu)化問題，最大化下行鏈路的總吞吐量；其次，考慮到目標(biāo)函數(shù)在求解時間平均隨機(jī)優(yōu)化的特征，基于李雅普諾夫優(yōu)化方法，設(shè)計了一種低復(fù)雜度的聯(lián)合波束分配和功率控制的時隙空分復(fù)用算法（Beam Assignment and Power Control-Space division and Time Division Multiple Access，BAPC-STDMA），并利用該優(yōu)化問題的非凸數(shù)學(xué)特征，通過理論推導(dǎo)獲得最優(yōu)解在每個時隙的閉式表達(dá)式，從而大幅降低資源分配算法的復(fù)雜度；最后在典型場景配置下，仿真對比分析BAPC-STDMA 方法與其他方法的性能。

1 系統(tǒng)模型

本文研究無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)節(jié)點到地面控制站的下行鏈路[2]。地面控制站利用多波束天線以時分多址接入（Time Division Multiple Access，TDMA）的方式同時服務(wù)N個無人機(jī)節(jié)點，靈活調(diào)度多波束資源。接收數(shù)據(jù)時設(shè)置每個波束分別指向不同的無人機(jī)節(jié)點，從而允許在同一時隙內(nèi)接收多個無人機(jī)節(jié)點的下行數(shù)據(jù)，提升網(wǎng)絡(luò)的下行整體吞吐能力。該系統(tǒng)的模型如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)模型

地面控制站在調(diào)度多波束資源并行接收多路下行數(shù)據(jù)時，必須要考慮各無人機(jī)節(jié)點在同個時隙同頻復(fù)用情況下的相互干擾。時隙資源空分復(fù)用分配應(yīng)在保證地面控制站正常接收各路下行數(shù)據(jù)的情況下，合理安排每個無人機(jī)節(jié)點的發(fā)送時機(jī)與發(fā)射功率，盡量提升下行鏈路的空分復(fù)用度，從而提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

1.1 輸入條件

無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈下行鏈路的時隙資源空分調(diào)度問題是由時隙配置情況、無人機(jī)節(jié)點構(gòu)成、各無人機(jī)的傳輸容量需求、各無人機(jī)的空間位置分布這4 個輸入條件確定。

1.1.1 時隙配置情況

設(shè)時隙長度為τ，時隙分配周期為Ts，則分配周期內(nèi)任意時隙t可表示為t∈{1,2,3,…,Ts/τ}。

1.1.2 無人機(jī)節(jié)點構(gòu)成

設(shè)N為參與數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)的最大無人機(jī)節(jié)點數(shù)，則無人機(jī)節(jié)點集合U={1,2,…,N}。

1.1.3 各無人機(jī)節(jié)點的傳輸容量需求

網(wǎng)絡(luò)中各無人機(jī)均周期產(chǎn)生下行業(yè)務(wù)消息，只需要地面控制站接收，其余無人機(jī)無需接收。各無人機(jī)節(jié)點的傳輸容量需求用一維實數(shù)向量表示為M=[M1,M2,…,MN]，其中Mu表示無人機(jī)u的容量需求，單位為bit/s。

1.1.4 各無人機(jī)的空間位置分布

各無人機(jī)相對地面控制站的空間位置分布，直接影響著下行鏈路的數(shù)據(jù)傳輸能力；距離的差異直接影響下行鏈路的路徑損耗；空間角度直接決定彼此在同一時隙復(fù)用時的相互干擾電平。用三維坐標(biāo)(x,y,z)表示各節(jié)點的空間位置，由于考慮相對位置關(guān)系，不妨設(shè)地面控制站位于坐標(biāo)原點(0,0,0)，任意無人機(jī)節(jié)點u的空間位置用(xu,yu,zu)表示。

1.2 時隙空分復(fù)用分配表示

無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈下行鏈路的時隙資源空分調(diào)度的輸出結(jié)果包含時隙分配向量、發(fā)射功率向量與波束分配向量，分別定義如下：

（1）X(t)=[Xu(t)]u∈U為時隙t的時隙分配向量，其中Xu(t)=1 表示節(jié)點u占用時隙t，而Xu(t)=0 表示節(jié)點u未占用時隙。

（2）P(t)=[Pu(t)]u∈U為時隙t的發(fā)射功率向量，其中Pu(t)表示節(jié)點u在時隙t的發(fā)射功率。

（3）B(t)=[Bu(t)]u∈U為時隙t的波束分配向量，其中Bu(t)表示地面控制站接收節(jié)點u數(shù)據(jù)時所采用的波束對應(yīng)的編號。

1.3 假設(shè)和約束

根據(jù)無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈的實際使用環(huán)境，在下行鏈路時隙空分復(fù)用分配中作如下約束或假設(shè)。

1.3.1 信道傳輸模型的假設(shè)

假定時隙t內(nèi)各無人機(jī)節(jié)點u到地面控制站D的信道狀態(tài)為G(t)={gu,D(t)}u∈U，其中，gu,D(t)由無人機(jī)下行鏈路的信道損耗模型決定，本文主要考慮空間路徑損耗與多徑衰落等基本損耗。根據(jù)香農(nóng)公式，可得到無人機(jī)節(jié)點u在時隙t的傳輸數(shù)據(jù)量為：

式中：w為信道帶寬；τ為時隙長度；σ2為高斯噪聲功率。

1.3.2 空分復(fù)用條件和最大波束數(shù)目的約束

一方面，要求到達(dá)地面控制站信號處理端的有用信號電平與任意一路干擾信號電平的差值必須大于門限值Gth，才能進(jìn)行空分復(fù)用。另一方面，受限于地面控制站天線能力，同一時隙內(nèi)分配的節(jié)點數(shù)目必須小于等于波束數(shù)目限制Bth。則空分復(fù)用條件和最大波束數(shù)目的約束可表示為：

式中：D(t)=[Gu,j,D(t)]u.j∈U為波束空分增益向量，Gu,j,D(t)為鏈路u→D與鏈路j→D之間的波束空分增益，該增益取決于多波束天線的主瓣增益與旁瓣抑制能力。

1.3.3 節(jié)點的功率限制

受限于無人機(jī)節(jié)點的設(shè)備能力，節(jié)點的瞬時發(fā)射功率不能超過其允許的最大發(fā)射功率Pu,max，平均發(fā)射功率不能超過門限值Pu,mean，即：

式中：E表示數(shù)學(xué)期望。

1.4 優(yōu)化目標(biāo)

為實現(xiàn)下行數(shù)據(jù)排隊時延的均衡性，每個無人機(jī)發(fā)送節(jié)點u維護(hù)一個緩存接入數(shù)據(jù)的隊列，并采用動態(tài)接納控制方法保證隊列不溢出。根據(jù)排隊理論可知，在有限排隊時延的條件下，數(shù)據(jù)隊列將趨于穩(wěn)定狀態(tài)，從而在時間平均意義上，數(shù)據(jù)隊列的輸入數(shù)據(jù)量等于輸出數(shù)據(jù)量。因此，在隊列穩(wěn)定狀態(tài)下，可將節(jié)點u的吞吐量定義為：

式中：Qu(t)為發(fā)送節(jié)點u在時隙t時的數(shù)據(jù)隊列長度；ru(t)為隊列接納控制后的入隊數(shù)據(jù)量；Ru(t)為節(jié)點u在當(dāng)前時隙信道模型下的實際傳輸數(shù)據(jù)量。

根據(jù)上述對單個節(jié)點u的吞吐量分析，可以得到無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈下行鏈路的時隙空分復(fù)用分配的優(yōu)化目標(biāo)為，在滿足波束空分復(fù)用條件、波束數(shù)目限制與節(jié)點功率限制等多維約束條件的基礎(chǔ)上，最大化網(wǎng)絡(luò)總吞吐量，即所有無人機(jī)節(jié)點的吞吐量之和，其表達(dá)式為：

式中：r(t)=[ru(t)]u∈U，P(t)和X(t)為隨機(jī)優(yōu)化問題的控制變量。該優(yōu)化目標(biāo)是一個典型的多變量緊耦合的復(fù)雜優(yōu)化問題，任意節(jié)點在任意時隙的傳輸數(shù)據(jù)量大小都受自身信道狀態(tài)與其他節(jié)點功率控制結(jié)果的影響。

2 聯(lián)合波束分配和功率控制的時隙空分復(fù)用算法

本節(jié)利用李雅普諾夫優(yōu)化方法[8-9]在求解時間平均隨機(jī)優(yōu)化問題上的優(yōu)勢，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的瞬時狀態(tài)對每個時隙進(jìn)行分配決策。利用李雅普諾夫優(yōu)化方法，定義關(guān)于時間平均的功率約束的虛擬隊列Z(t)，并依據(jù)李雅普諾夫優(yōu)化定理[8]，構(gòu)造優(yōu)化問題P1 的李雅普諾夫優(yōu)化函數(shù)：

式中：S(t)=[Qu(t),Z(t)]為時隙t的隊列狀態(tài)信息。

可推導(dǎo)出優(yōu)化問題P1 的李雅普諾夫優(yōu)化函數(shù)的上界為：

式中：C為實際傳輸數(shù)據(jù)量、接入數(shù)據(jù)量、功率限制等多重因素決定的常量；V為接納控制過程中的隊列控制參數(shù)。

研究式（10）的構(gòu)成，優(yōu)化問題P1 的最大值等效于以下兩個優(yōu)化問題P2 與P3 的最小值優(yōu)化，即：

對于P2 問題的最小值優(yōu)化，參考文獻(xiàn)[7]，可以依據(jù)各用戶的數(shù)據(jù)隊列長度對當(dāng)前到達(dá)的數(shù)據(jù)進(jìn)行接納控制，并通過調(diào)整控制參數(shù)V來限制緩存隊列的最大容量，從而保障隊列的穩(wěn)定性。

分析P3 問題的最小值優(yōu)化，對于每個時隙t，聯(lián)合波束分配和功率控制的時隙空分復(fù)用分配是基于信道狀態(tài)信息G(t)、波束增益信息D(t)和隊列狀態(tài)信息S(t)到時隙分配向量X(t)和發(fā)射功率向量P(t)的映射關(guān)系。值得注意的是，P3 的目標(biāo)函數(shù)為非凸函數(shù)，因為Ru(P(t),X(t))的信干噪比中，發(fā)射功率和時隙分配結(jié)果是緊密耦合的。為降低聯(lián)合時隙分配和功率控制的復(fù)雜度，本節(jié)點先在初始發(fā)射功率下執(zhí)行時隙空分復(fù)用分配，并基于時隙空分復(fù)用分配結(jié)果，再進(jìn)行優(yōu)化功率控制。定義下行鏈路的無人機(jī)初始發(fā)送功率向量，其中，且qu是與發(fā)送節(jié)點u的隊列狀態(tài)信息相關(guān)的函數(shù)。從而求解基于初始發(fā)射功率的時隙空分復(fù)用分配向量問題，可等效簡化為優(yōu)化問題P4。

本文采用循環(huán)迭代獲取最大化調(diào)度增益的時隙空分復(fù)用分配方法，來求解優(yōu)化問題P4。定義調(diào)度增益ρi(t)，用來表示當(dāng)時隙t調(diào)度到無人機(jī)節(jié)點i時，優(yōu)化問題P4 的目標(biāo)函數(shù)對應(yīng)的增值。首先，初始化發(fā)射功率向量P0(t)和時隙分配向量X(t)。其次，對于每個節(jié)點i，引入輔助向量X(i)(t)以復(fù)制當(dāng)前的向量X(t)，設(shè)置(t)=1，并計算節(jié)點i的調(diào)度增益。將向量X(i)(t)代入空分復(fù)用條件（式（2））和波束數(shù)目限制（式（3））中，如果空分復(fù)用條件（式（2））和波束數(shù)目限制（式（3））中任一條件不成立，則說明節(jié)點i不允許占用時隙t，將其調(diào)度增益設(shè)置為ρi(t)=-∞；否則，節(jié)點i允許占用時隙t，且節(jié)點i的調(diào)度增益為：

再次，完成各無人機(jī)節(jié)點的調(diào)度增益計算后，選擇具有最大正調(diào)度增益的節(jié)點i的輔助向量X(i)(t)作為當(dāng)前迭代的輸出結(jié)果。

最后，當(dāng)所有節(jié)點都沒有正調(diào)度增益時，結(jié)束時隙分配并輸出最終時隙分配向量X(t)，并針對每個時隙按照占有該時隙的節(jié)點號由小到大依次分配波束號，保證共享同一個時隙的節(jié)點均分配到互不相同的波束。

在上述過程利用初始功率完成時隙分配與波束分配后，需要進(jìn)一步對每個無人機(jī)節(jié)點的功率進(jìn)行優(yōu)化控制，以期獲得更佳的網(wǎng)絡(luò)吞吐能力。首先，將基于初始發(fā)射功率的計算結(jié)果時隙分配向量X(t)代入優(yōu)化問題P3，并將其轉(zhuǎn)換為僅關(guān)于功率控制的優(yōu)化問題P5。然而，功率控制中各節(jié)點發(fā)射功率與實際傳輸數(shù)據(jù)量的相互耦合關(guān)系使得目標(biāo)函數(shù)仍為非凸函數(shù)，本文采用連續(xù)性凸優(yōu)化[10]方法來獲得功率控制問題的局部最優(yōu)解。

其中，目標(biāo)函數(shù)的兩部分都符合凸函數(shù)特征，則有：

利用兩個凸函數(shù)相減的特征，本文采用持續(xù)凸優(yōu)化的方法來計算其局部最優(yōu)解。在選定發(fā)射功率向量P(t)的初始迭代值等于P0(t)后，依次按照以下計算步驟進(jìn)行求解：

（1）在進(jìn)行第k次迭代時，先對函數(shù)l(P(t))在點P(k)(t)上的梯度進(jìn)行求解，其表達(dá)式為：

因此，本文將兩個凸函數(shù)相減簡化為一個凸函數(shù)與一個線性函數(shù)相減的結(jié)構(gòu)，可將優(yōu)化問題P5的目標(biāo)函數(shù)下界作為凸近似問題進(jìn)行處理。

（2）循環(huán)迭代求解近似后的凸優(yōu)化問題，獲得一個更優(yōu)的功率控制決策結(jié)果，并令P(k+1)將當(dāng)前結(jié)果代入下一次迭代。

（3）令k=k+1，重復(fù)執(zhí)行步驟（1）與步驟（2），進(jìn)行循環(huán)迭代。當(dāng)算法達(dá)到收斂狀態(tài)后，將最終的作為優(yōu)化問題P5 的局部最優(yōu)解進(jìn)行輸出，從而獲得優(yōu)化后的功率分配向量。

至此，本文針對系統(tǒng)模型構(gòu)建的優(yōu)化問題，通過對時隙空分復(fù)用分配的優(yōu)化目標(biāo)逐層分解并依次優(yōu)化求解，最終得到下行吞吐量最大化的時隙分配向量、波束分配與功率控制向量的各種分配結(jié)果。

3 仿真結(jié)果與分析

本節(jié)通過MATLAB 仿真驗證本文提出的聯(lián)合波束分配和功率控制的時隙空分復(fù)用算法（BAPCSTDMA）在網(wǎng)絡(luò)吞吐量與接入時延上的性能。為對比算法性能，本文將所提算法與另外2 種方法進(jìn)行對比，這2 種方法為：

（1）基于功率控制的時隙分配算法（Power Control -Time Division Multiple Access，PC-TDMA）。該方法的功率控制方法與BAPC-STDMA 相同，但是，該方法采用純TDMA 方式，未考慮空分復(fù)用，每個時隙僅允許單個無人機(jī)節(jié)點發(fā)送下行數(shù)據(jù)。

（2）聯(lián)合波束分配和恒定功率的時隙空分復(fù)用算法（Beam Assignment and Fixed Power -Space division and Time Division Multiple Access，BAFPSTDMA）。該方法的波束分配機(jī)制與BAPC-STDMA相同，但功率控制采用恒定功率的方式，無人機(jī)節(jié)點采用相同的功率發(fā)送下行數(shù)據(jù)。

3 種算法在典型場景上獨立運(yùn)行10 000 次，每次運(yùn)行使用不同的隨機(jī)種子產(chǎn)生在指定區(qū)域的無人機(jī)拓?fù)湮恢梅植?。開發(fā)環(huán)境為MATLAB?2015a，平臺環(huán)境為Windows 7 SP 1 操作系統(tǒng)，Intel?Core ?i5-6500@ 3.2 GHz 3.2 GHz 的CPU，以及8 GB的內(nèi)存。

3.1 仿真配置

考慮1 個以地面控制站為中心，高度層為8 000 m、半徑為300 km 的圓錐形空域，2～200 架無人機(jī)隨機(jī)分布在高度為4～8 km 的區(qū)域內(nèi)。信道基本參數(shù)設(shè)置參考外軍Link16 數(shù)據(jù)鏈[11]，工作頻率為1 GHz，信道帶寬為3 MHz，每個時隙長度為7.812 5 ms。無人機(jī)的瞬時功率約束為100 W，平均功率約束為70 W，接收機(jī)噪聲系數(shù)為6 dB，每個無人機(jī)的平均業(yè)務(wù)量為50 kbit/s。信道采用萊斯信道模型，萊斯因子K=10。地面控制站采用多波束相控陣天線，單個波束方位面寬度為10°，俯仰面為30°，平均增益為20 dB。任意兩個波束之間的水平投影夾角大于25°時，波束空分增益為50 dB；否則，波束空分增益為0。空分條件約束Gth為20 dB，波束數(shù)目限制Bth=4，隊列控制參數(shù)V=400。在仿真中，針對每個不同無人機(jī)節(jié)點數(shù)目的場景配置，隨機(jī)生成10 000 次拓?fù)?，在每個拓?fù)湎陋毩⑦\(yùn)行3 種算法，每次運(yùn)行1 536 個時隙，對每種算法下的網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行統(tǒng)計平均。

3.2 仿真結(jié)果分析

圖2描述了無人機(jī)節(jié)點數(shù)目與網(wǎng)絡(luò)總吞吐量的關(guān)系。

如圖2 所示，在無人機(jī)節(jié)點數(shù)目較少時，網(wǎng)絡(luò)總吞吐量隨著無人機(jī)節(jié)點數(shù)目的增加而增加，這是由于輸入到整個網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)量線性增加。當(dāng)無人機(jī)節(jié)點數(shù)目超過140 時，3 種方法下的時隙利用率均達(dá)到極限值，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)總吞吐量趨于飽和狀態(tài)。此外，對比PC-TDMA 方法，本文提出的BAPCSTDMA 方法充分利用了空分復(fù)用帶來的增益，成倍增加了網(wǎng)絡(luò)總吞吐量；對比BAFP-STDMA 方法，本文提出的BAPC-STDMA 方法利用功率控制對空分復(fù)用進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，獲得了更高的空分復(fù)用增益，進(jìn)一步提升了網(wǎng)絡(luò)總吞吐量，在同等條件下容納更多的無人機(jī)節(jié)點。

圖2 無人機(jī)節(jié)點數(shù)目與網(wǎng)絡(luò)總吞吐量的關(guān)系

圖3 描述了無人機(jī)節(jié)點數(shù)目與平均接入時延的關(guān)系。

圖3 無人機(jī)節(jié)點數(shù)目與平均接入時延的關(guān)系

如圖3 所示，在無人機(jī)節(jié)點數(shù)目較少時，平均接入時延基本保持恒定，這是由于網(wǎng)絡(luò)輸入的業(yè)務(wù)量小于網(wǎng)絡(luò)吞吐能力，數(shù)據(jù)包在隊列中不會產(chǎn)生累積排隊時延。當(dāng)無人機(jī)節(jié)點數(shù)目較多時，隨著網(wǎng)絡(luò)輸入業(yè)務(wù)量的逐漸增大，平均接入時延直線上升。此外，對比PC-TDMA 方法和BAFP-STDMA 方法，本文提出的BAPC-STDMA 方法在無人機(jī)節(jié)點數(shù)目較少時，接入時延性能改善不明顯，但在無人機(jī)節(jié)點數(shù)目增大后，接入時延性能得到明顯改善，不僅上升拐點大幅推后，上升斜率也有所下降。為滿足無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈的接入時延要求，如不大于500 ms，PC-TDMA 最多容納50 個節(jié)點，BAFP-STDMA 最多容納100 個節(jié)點，而本文提出的BAPC-STDMA方法可容納130 個節(jié)點，有效提高了無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈的組網(wǎng)規(guī)模。

圖4 給出了BAPC-STDMA 算法在無人機(jī)節(jié)點數(shù)配置為100 場景下的某一次運(yùn)行得到的時隙復(fù)用分配結(jié)果，時隙分配周期為64 個時隙。

圖4 BAPC-STDMA 時隙復(fù)用分配結(jié)果

從分配結(jié)果可以看出，本文提出的BAPCSTDMA 方法支持將同一個時隙分配給多個無人機(jī)節(jié)點，圖中第38 號時隙同時分配給了節(jié)點21、49、57、66 共4 個節(jié)點，地面控制站分別采用波束1、2、3、4 對應(yīng)接收節(jié)點21、49、57、66 的下行數(shù)據(jù)，大幅提升了時隙利用率。此外，各節(jié)點的時隙分配相對均勻，具有較好的時延均衡特性。

4 結(jié)語

在無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈中，優(yōu)化下行時隙分配對提高網(wǎng)絡(luò)性能非常重要。本文針對地面控制站配置多波束相控陣天線的無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)的下行鏈路，考慮信道衰落的隨機(jī)性、業(yè)務(wù)到達(dá)的動態(tài)性以及波束空分復(fù)用條件，提出了一種低復(fù)雜度的聯(lián)合波束分配和功率控制的時隙空分復(fù)用算法（BAPCSTDMA），以期最大化網(wǎng)絡(luò)總吞吐量，并滿足數(shù)據(jù)隊列穩(wěn)定性與無人機(jī)節(jié)點的功率約束。仿真結(jié)果表明，本文提出的BAPC-STDMA 方法能夠顯著提升網(wǎng)絡(luò)總吞吐量并降低接入時延，容納更多的無人機(jī)節(jié)點，在無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈的大規(guī)模密集組網(wǎng)上具有較強(qiáng)的工程應(yīng)用價值，為其提供了一種高效的資源分配途徑。后續(xù)將考慮更復(fù)雜的多站多機(jī)組網(wǎng)場景，并引入更逼真的多波束天線與信道模型，對時隙空分復(fù)用算法開展進(jìn)一步的研究。