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申请/专利权人：四川大学

摘要：本发明涉及通信领域，是一种基于Pareto最优解集的空天地通信资源多目标优化方法，解决了现有技术中通信资源分配方案不合理的问题。本发明涉及地面物联网终端、无人机、低轨卫星，包括以下步骤：一计算地面物联网终端到低轨卫星的上行信道容量；二优化目标函数建模：以步骤一中每个类别物联网终端的最小上行信道容量作为待优化目标；三在基于进化算法的框架基础上进行迭代寻优；本发明通过灵活设计无人机的部署位置和各物联网设备间的带宽分配方案，采用有方向性的资源调整方案，以公平地优化各类地面物联网终端通过无人机中继到低轨卫星的上行信道容量，使得同类物联网设备间的上行信道容量尽量相等且各类物联网设备的上行信道容量尽量大。

主权项：1.一种基于Pareto最优解集的空天地通信资源多目标优化方法，涉及地面物联网终端、空中中继网络和卫星网络；所述空中中继网络可为高空平台设备，可为无人机、飞机；所述卫星网络可由低轨卫星构成，其特征在于：包括以下步骤：一、计算地面物联网终端到地低轨卫星的上行信道容量；二、优化目标函数建模：以步骤一中每个类别物联网终端的最小上行信道容量作为待优化目标；三、在基于进化算法的框架基础上进行迭代寻优：3.1、设置算法参数：迭代终止条件、种群数量、邻域大小；3.2、初始化外部种群EP集合，即ExternalPopulation，以及邻域中的权重向量；3.3、随机初始化初代种群：即无人机的部署位置、不同类别地面物联网终端的带宽分配比例以及同类地面物联网终端内的带宽分配比例；3.4根据3.3中得到的初代种群初始化全局最优解；3.5获得新的资源分配方案：对于不同类别终端的资源占有比例，使用随机高斯变异进行调整；对于同类别内的终端的资源占用比例，通过资源向低信道容量的终端转移的方式进行调整，从而获得新的资源分配方案；此外，每一次迭代的调整量会随着迭代次数动态指数衰减；3.6判断新的资源分配方案与全局最优解的加权切比雪夫距离，若其距离小于全局最优解个体，则用新的资源分配方案替换全局最优解个体；3.7将新的资源分配方案加入到外部种群EP集合中，并不断筛选掉被支配的解；3.8直到迭代终止条件达成，迭代结束，输出包含多个相互非支配的可行解集合。

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百度查询： 四川大学 一种基于Pareto最优解集的空天地通信资源多目标优化方法