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申请/专利权人：清华大学

摘要：本发明提供一种无人机通信网络拓扑优化方法及系统，方法包括：根据无人机通信网络中无人机位置的初始值及用户位置的统计分布信息，获取无人机与用户之间的大尺度信道衰落因子；根据大尺度信道衰落因子获取无人机通信网络的总信道容量和总信道容量针对无人机位置的当前梯度值；基于随机梯度下降法获取当前梯度值的下降步长，并根据当前梯度值及下降步长迭代更新无人机位置，以对无人机通信网络拓扑进行优化。所述系统用于执行上述方法。本发明提供的无人机通信网络拓扑优化方法及系统主要应用于应急无人机通信网络中，能够在已知用户的分布的前提下快速计算出合理的无人机编队构型，并能根据用户位置分布的变化实时调整无人机的拓扑结构。

主权项：1.一种无人机通信网络拓扑优化方法，其特征在于，包括：根据无人机通信网络中无人机位置的初始值及用户位置的统计分布信息，获取无人机与用户之间的大尺度信道衰落因子；根据所述大尺度信道衰落因子获取无人机通信网络的总信道容量和所述总信道容量针对所述无人机位置的当前梯度值；基于随机梯度下降法获取所述当前梯度值的下降步长，并根据所述当前梯度值及所述下降步长迭代更新所述无人机位置，以对无人机通信网络拓扑进行优化；所述根据所述大尺度信道衰落因子获取无人机通信网络的总信道容量，包括：根据所述大尺度信道衰落因子，获取第二中间变量和第三中间变量；根据所述第二中间变量、所述第三中间变量、所述大尺度信道衰落因子、用户数量、无人机数量、每个用户的天线数量、每台无人机的天线数量、每个用户通信时的功率及无人机通信网络的系统噪声功率，获取所述总信道容量；所述根据所述大尺度信道衰落因子，获取第二中间变量和第三中间变量，包括：根据无人机通信网络中的用户数量、无人机数量及所述大尺度信道衰落因子获取第一中间变量；根据所述第一中间变量、每个用户的天线数量、每台无人机的天线数量、每个用户通信时的功率、所述无人机通信网络的系统噪声功率、所述用户数量及所述无人机数量，获取所述第二中间变量；根据所述第二中间变量、所述大尺度信道衰落因子、所述无人机数量、所述每个用户的天线数量、所述每台无人机的天线数量、所述每个用户通信时的功率及所述系统噪声功率，获取所述第三中间变量；所述根据所述大尺度信道衰落因子获取所述总信道容量针对所述无人机位置的当前梯度值，包括：根据所述第一中间变量、所述第二中间变量、所述第三中间变量、所述大尺度信道衰落因子、大尺度信道衰落因子对无人机位置的偏导数、第二中间变量对无人机位置的偏导数、第三中间变量对无人机位置的偏导数、所述每个用户的天线数量、所述每台无人机的天线数量、所述无人机数量及所述用户数量，获取所述总信道容量针对所述无人机位置的当前梯度值。

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百度查询： 清华大学 无人机通信网络拓扑优化方法及系统