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公开(公告)号：CN114339659A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111096349.6
申请日：2021-09-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 无人机基站凭借其高空部署能力带来的大概率视距链接和快速部署能力，成为空天地一体化网络中实现热点分流、盲点补充的重要网络单元。然而无人机的大概率视距链路在提高信号质量的同时，也带来了强跨层干扰，加剧了用户干扰拓扑的波动性，因此传统全向天线不再适用于天地一体化网络。本发明提出了一种无人机辅助网络定向天线参数设定方法，针对不同网络场景，调节无人机部署参数及天线波束宽度。具体的，无人机天线增益被建模为仰角及天线因子相关的非线性函数，仰角越大，用户接收功率越小，并获得网络覆盖性能。根据网络覆盖性能随无人机高度、密度和天线因子的变化关系，确定最优的无人机天线配置参数。
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公开(公告)号：CN111970046A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010840199.4
申请日：2020-08-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种面向无人机网络动态cache部署的协同传输方法。根据实时信道状态和文件请求热度分布，构建用户为中心的无人机群组，使用户始终感觉处于小区中心，并通过调整群组内的cache部署和文件传输方法，优化网络覆盖和容量性能。具体来说，热度文件存储在无人机群组的所有服务UAV站点内，并通过联合传输(joint transmission)的方式提升数据传输的鲁棒性。非热度文件依据一定概率存储在UAV群组中，以增加文件多样性和cache命中率。当用户请求非热度文件时，选择群组内存储该请求文件且信道条件最好的无人机作为其服务基站进行数据传输。每个传输间隔，UAV根据实时信道条件和文件请求概率分布动态调整无人机站点cache空间内热度文件的存储比例ρ，以优化网络覆盖性能。
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公开(公告)号：CN110401964A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910724874.4
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W24/06 , H04W52/22 , H04B7/0456
Abstract: 本发明提出了一个名为UcnNet的深度残差网络，拟合以用户为中心网络(UCN)下实数域的加权最小均方误差(WMMSE)算法。具体地，为了有效地管理UCN中的耦合干扰，推导多小区协作下基于WMMSE的实数域功率控制算法，用于产生接近系统总容量最优的训练标签；然后输入多级残差结构、批归一化层的网络进行训练，输出通过满足功率约束的激活函数，给定输入信道信息，预测各基站发射功率。UcnNet训练完成后，在输入全局信道信息的情况下，通过较少的计算可以产生与WMMSE类似的输出。实验仿真结果展示了UcnNet的高度拟合能力，拟合效率可达97.68％，同时实现了超过WMMSE迭代算法100倍的效率提升。
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公开(公告)号：CN110392350A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910720510.9
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 由于无人机基站的高动态移动性和大概率视距链路，无人机通信成为B5G/6G网络重要解决方案，然而，无人机基站的非理想Backhaul链路限制了用户数据的传输，成为网络容量提升的瓶颈。本发明实施例提供一种基于Backhaul容量感知的用户为中心无人机群组构建方法，基于无人机Backhaul链路容量大小和参考信号接收功率计算的BRSRP值，为用户动态构建无人机群组，使用户始终感觉处于小区中心。特殊地，网络中BRSRP值最大的N个无人机构成用户的无人机群组，群组中RSRP最大的无人机作为用户的服务站，从而实现backhaul链路容量的分集增益。仿真结果表明，网络信干比覆盖率随着群组大小的增加而增加。
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公开(公告)号：CN113993067B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111102929.1
申请日：2021-09-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W4/02 , H04W4/40 , H04W24/02 , H04W72/541
Abstract: 无人机凭借其大概率视距链路和快速部署能力，成为空天地一体化网络中实现热点分流重要网络单元。本发明实施提供了一种考虑无人机与宏基站空间约束的无人机辅助网络干扰协调方法，通过设定无人机与宏站的约束距离D确定小区中心区域与小区边缘区域.为避免跨层干扰，将无人机部署在小区边缘，并设计了三种服务模式：小区中心用户，由宏基站服务；小区边缘用户选择接收信号功率最强的无人机为其服务无人机，并判断其与宏站接收功率的比值γ′,若γ′大于给定阈值γ,则由无人机单独服务，若γ′小于给定阈值γ,则由宏站与无人机协同传输进行干扰管理。根据覆盖、容量性能，调整无人机高度、密度、约束半径、功率阈值等参数，最优化网络性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113993101A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111227382.8
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W4/40 , H04W16/18 , H04W16/26 , H04L67/568
Abstract: 本发明公开了一种适用于带有缓存空间的无人机在辅助地面基站的情况下，利用随机几何工具取得最佳文件缓存分布的方法。本发明是在无人机处于用户中心网络下，作为微站辅助宏站进行文件传输、热点覆盖，用户访问文件首先通过查询为其服务的无人机群组缓存空间里面是否有所请求的文件，当请求得不到响应后，再向地面基站请求该文件，将对应请求方式进行建模后，通过最小化请求失败概率来得到无人机中的最佳的缓存分布概率情况。使用上述方法，可以减缓信道回程拥塞，提高网络内用户的覆盖率。
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公开(公告)号：CN113645634A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110918709.X
申请日：2021-08-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 由于无人机大概率视距链路在提高通信链路质量的同时，也为邻小区用户带来强干扰。因此，本发明提出了一种6G下多天线无人机网络部署参数设定方法。具体如下：首先根据环境参数，确定无人机基站群组的部署中心和部署高度，确定为地面用户服务的无人机基站的范围；其次引入多天线模型，通过伽马近似计算干扰信号与有用信号的功率强度；然后基于该多天线无人机网络的有用和干扰信号强度，获取网络覆盖范围内的地面用户的平均遍历速率，并探索地面用户的平均遍历速率随无人机的群组半径和无人机基站负载因子的变化情况；最后设置遍历精度,对无人机群组半径和负载因子进行遍历，选择地面用户平均遍历速率最高的参数，得到最优的无人机基站部署方案。
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公开(公告)号：CN113242566A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110381913.2
申请日：2021-04-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明研究和讨论了密集城区下建筑物的遮挡问题，提出了一种遮挡效应下无人机基站选择方法，该方法考虑了波束穿透一次建筑物后仍具有一定能量，即穿透损耗因子不为零的情况，根据密集城区环境参数及穿透损耗因子，确定用户与可连接范围内无人机基站间链路的遮挡情况及链路的穿透损耗。用户选择可连接范围内最近的未被建筑物遮挡的无人机基站作为服务无人机基站，当不存在未被建筑物遮挡无人机基站时，选择最近的被建筑物遮挡一次的无人机基站作为服务基站。在单个无人机基站的覆盖范围较小时，即无人机天线角度较小时，基于提出的考虑遮挡效应的无人机基站选择方法，考虑被建筑物遮挡的无人机基站对用户的服务将有效地提高覆盖率。
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公开(公告)号：CN110401964B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201910724874.4
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W24/06 , H04W52/22 , H04B7/0456
Abstract: 本发明提出了一个名为UcnNet的深度残差网络，拟合以用户为中心网络(UCN)下实数域的加权最小均方误差(WMMSE)算法。具体地，为了有效地管理UCN中的耦合干扰，推导多小区协作下基于WMMSE的实数域功率控制算法，用于产生接近系统总容量最优的训练标签；然后输入多级残差结构、批归一化层的网络进行训练，输出通过满足功率约束的激活函数，给定输入信道信息，预测各基站发射功率。UcnNet训练完成后，在输入全局信道信息的情况下，通过较少的计算可以产生与WMMSE类似的输出。实验仿真结果展示了UcnNet的高度拟合能力，拟合效率可达97.68％，同时实现了超过WMMSE迭代算法100倍的效率提升。
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公开(公告)号：CN112838885A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011195692.1
申请日：2020-10-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 无人机基站凭借其大概率视距链接和快速部署能力，成为未来6G的重要研究方向。然而，考虑到无人机的飞行安全及降低LoS互干扰链路的生成概率，无人机的位置部署存在排斥关系，即个体间存在距离约束。本发明实施例提供一种考虑无人机间距离约束的部署参数设定方法，基于设置的排斥距离D，调整无人机部署数量及部署位置。特别地，根据无人机的初始部署位置参数，将无人机划分为不同集合，同时引入权值因子μ(0≤μ＜1)，对不满足排斥关系的无人机节点进行删除，从而实现考虑距离约束的无人机网络部署。通过仿真，提取性能指标随无人机基站高度、密度、排斥距离等参数变化规律的特征，通过调整系统设置参数，最优化网络性能。
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