Präcodierung und Trajektoriendesign für UAV-unterstützte integrierte Kommunikations- und Sensorsysteme

Durch die Eigenschaften von hoher Mobilität, niedrigen Kosten und einfacher Bereitstellung können unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) in drahtlosen Kommunikationssystemen als mobile Basisstationen (BSs) eingesetzt werden, um die Kommunikationsleistung der Nutzer zu verbessern. Darüber hinaus wird erwartet, dass UAVs, die Kommunikations- und Sensortechnologie ausstatten und einen effizienten Ressourcenaustausch unterstützen, als leistungsstarke Luftplattformen fungieren, die Kommunikations- und Sensortechnologien integrieren. In diesem Papier wird ein Multi-Antenne-UAV-unterstütztes gemeinsames Kommunikations- und Sensorszenario untersucht, indem die Flugenergie der UAV, Mehrantennensendungen und die Nutzeranforderungen gemeinsam betrachtet werden. Zwei Optimierungsprobleme werden jeweils für verschiedene UAV-Zustände formuliert. Insbesondere wird das Problem der Kommunikationspräcodierung und der Optimierung der UAV-Flugtrajektorie als ein Problem zur Maximierung der minimalen Benutzerquote formuliert, und das gemeinsame Optimierungsproblem der UAV-Sensoreinstellungen, Kommunikations- und Sensorspräcodierung wird als ein Problem zur Maximierung der minimalen Zielerkennungswahrscheinlichkeit formuliert. Da das Problem der Minimierungsrate eine nicht-konvexe Optimierungsproblem ist, das sich schwer direkt lösen lässt, zerlegen wir das ursprüngliche Optimierungsproblem in ein Unterproblem für das Design der Kommunikationspräcodierung und ein Unterproblem für das Design der UAV-Trajektorie und lösen die beiden Unterprobleme sukzessiv durch Anwendung einer alternierenden Iterationsmethode. Insbesondere wird ein Zero Forcing (ZF) Algorithmus vorgeschlagen, um das Unterproblem für das Design der Kommunikationspräcodierung zu lösen. Ein successive convex approximation (SCA) Algorithmus wird angewendet, um die optimale Trajektorie des UAV zu bestimmen. Basierend auf der optimalen Trajektorie des UAV wird das Optimierungsproblem der Sensorposition als ein Problem der gewichteten Distanzminimierung modelliert, und dann wird ein heuristischer Algorithmus vorgeschlagen, um die optimalen Positionen zu erhalten. Schließlich wird eine auf dem ZF-Algorithmus basierende gemeinsame Kommunikations- und Sensorspräcodierung vorgestellt. Die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Algorithmus wird durch Simulationen verifiziert.