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（1）无人机辅助无线通信相关理论与技术

• 无人机通信理论基础：
  • 无人机通信的基本概念涉及到无人机在通信网络中的角色和作用。无人机可以作为空中的通信节点，在空中与地面终端或其他空中设备进行通信，拓展了通信的覆盖范围和灵活性。例如，在一些应急救援场景中，无人机可以快速飞抵受灾区域，建立临时通信链路，为救援工作提供通信支持。
  • 信道模型对于理解无人机与地面设备之间的信号传播特性至关重要。由于无人机的飞行高度和移动性，其信道环境与传统地面通信有很大不同。信号可能会受到多径衰落、阴影衰落以及大气环境等因素的影响。比如，在城市环境中，无人机与地面终端之间的信号可能会因为建筑物的遮挡而产生严重的衰落。
  • 无人机推进能耗模型描述了无人机在飞行过程中的能量消耗情况。无人机的飞行需要消耗能量来维持其高度、速度和姿态等，推进能耗与无人机的飞行速度、飞行高度、负载等因素密切相关。例如，当无人机需要快速飞行或携带较重的设备时，其推进能耗会显著增加。
  • 能效模型则用于评估无人机通信系统的能源利用效率。通过考虑通信传输功率、数据传输量、能耗等因素，能效模型可以衡量系统在实现通信功能的同时对能源的利用效率。比如，通过优化通信参数和飞行策略，提高能效模型的值，以实现更节能的通信。
• 移动边缘计算技术：
  • 基本概念是将计算资源和存储资源靠近用户侧，减少数据传输延迟，提高用户体验。在物联网场景中，移动边缘计算可以在网络边缘对数据进行处理和分析，而不需要将所有数据都传输到云端进行处理。
  • 网络架构包括边缘服务器、核心网络和用户设备等部分。边缘服务器部署在靠近用户的位置，如基站、路由器等设备中，负责处理本地的计算任务。核心网络则负责连接各个边缘服务器和云端，实现数据的传输和共享。用户设备可以将计算任务卸载到边缘服务器上进行处理。
  • 核心技术包括虚拟化技术、容器技术、分布式计算技术等。虚拟化技术可以将物理资源虚拟化为多个逻辑资源，提高资源利用率。容器技术则可以实现快速的应用部署和迁移。分布式计算技术可以将计算任务分配到多个节点上进行并行处理，提高计算效率。
  • 无人机在移动边缘计算网络中的三种作用分别是：作为移动边缘计算服务器，直接为用户设备提供计算资源；作为数据中继，将用户设备的数据转发到边缘服务器或云端；作为资源调度器，根据用户需求和网络状况，合理分配计算和通信资源。
• 无线供能通信技术：
  • 中继无线供能通信系统模型中，中继节点可以接收来自发射端的射频信号，同时将其转换为电能进行存储，并利用存储的电能将信息转发到接收端。这种模型可以扩大通信覆盖范围，提高通信质量。例如，在一些山区或偏远地区，通过部署中继无线供能通信设备，可以实现信号的覆盖和数据的传输。
  • 上下行无线供能通信系统模型包括下行能量传输和上行信息传输两个过程。在下行链路，发射端（如无人机）向用户设备传输射频能量，用户设备利用接收的能量进行充电。在上行链路，用户设备利用充好的电能向发射端传输信息。这种模型可以实现能量和信息的同时传输，为物联网设备提供持续的能量供应和通信功能。

（2）基于无线供能的无人机辅助移动边缘计算系统模型及优化方案

• 系统模型：无人机在该模型中具有双重角色，既是射频能量发射器为用户提供能量，又是移动边缘计算服务器辅助用户完成任务计算。用户可以在本地进行计算，也可以将任务卸载到无人机上进行处理。这种模型适用于用户自身能量和计算资源有限的场景，如一些野外监测设备或移动终端。
• 联合优化方案：以最小化系统计算能耗为目标，联合优化任务卸载决策和无人机轨迹设计。任务卸载决策决定了哪些任务在本地计算，哪些任务卸载到无人机上计算，需要考虑任务的计算量、用户设备的计算能力、无人机的计算资源以及通信链路的质量等因素。无人机轨迹设计则需要根据用户的位置和任务需求进行动态调整，以确保能量传输和任务计算的高效性。例如，当用户移动时，无人机需要调整轨迹，使其与用户保持良好的通信和能量传输距离。
• 解决问题的算法：针对非凸优化问题，采用低复杂度的交替迭代算法。将原问题分解为关于任务卸载决策变量的线性规划子问题和关于无人机轨迹的非凸子问题。在每次迭代中，先固定一个变量，求解另一个变量的子问题，然后交替进行，直到目标函数收敛。对于任务卸载决策的线性规划子问题，可以使用标准的线性规划求解算法，如单纯形法或内点法。对于无人机轨迹的非凸子问题，可以采用一些启发式算法或近似算法进行求解。
• 仿真结果分析：所提方案能够使无人机根据用户的移动自适应地改变飞行轨迹，提高了系统的灵活性和适应性。与基准方案相比，能够实现更低的系统计算能耗，表明了该方案在节能方面的优势。通过仿真可以分析不同参数对系统性能的影响，如用户数量、任务计算量、无人机的发射功率等，为系统的优化和部署提供参考。

（3）基于大规模 MIMO 的无人机辅助无线供能通信系统模型及优化方案

• 系统模型：配备大量天线的无人机作为空中基站，通过波束形成技术向地面用户传输能量。地面用户利用采集到的能量在上行链路向无人机传输信息。这种模型利用了大规模 MIMO 的技术优势，提高了能量传输效率和通信质量。大规模 MIMO 可以通过多个天线同时向用户发送能量信号，形成能量聚焦，提高能量传输的距离和效率。同时，在接收用户上行信息时，可以利用天线阵列的空间分集和复用特性，提高通信的可靠性和数据速率。
• 联合优化方案：以最大化系统能效为目标，联合优化上下行子时隙分配和无人机轨迹设计。上下行子时隙分配决定了能量传输和信息传输的时间比例，需要考虑能量采集效率、信息传输速率以及无人机的能量消耗等因素。无人机轨迹设计则需要根据用户的分布和信道状况进行优化，以提高能量传输和信息接收的质量。例如，无人机可以根据用户的位置调整飞行高度和角度，使波束更好地覆盖用户。
• 解决问题的算法：同样采用低复杂度的交替迭代算法，将原优化问题分解为两个子问题，分别优化上下行子时隙和无人机轨迹。对于上下行子时隙的优化，可以通过分析能量和信息传输的效率，建立数学模型，采用优化算法求解最优的时隙分配比例。对于无人机轨迹的优化，可以根据用户的位置和信道质量，采用动态规划或其他优化算法进行求解。在每次迭代中，更新相应的变量，直到系统能效达到最优或收敛。
• 仿真结果分析：对于周期和单次飞行模式，所提方案具有良好的收敛性，说明算法能够在有限的迭代次数内找到较优的解决方案。与两种基准方案相比，能够显著提升系统能效，分别提升 14% 和 24%，表明了该方案在提高系统能源利用效率方面的有效性。通过仿真还可以研究不同参数对系统能效的影响，如天线数量、用户数量、飞行距离等，为系统的设计和优化提供依据。

% 定义一些基本参数
num_users = 5; % 用户数量
num_time_steps = 20; % 时间步数
height_drone = 100; % 无人机高度
power_max = 10; % 最大发射功率
bandwidth = 10; % 带宽
noise_power = 1; % 噪声功率
computing_capacity_drone = 10; % 无人机计算能力
computing_capacity_user = 5; % 用户本地计算能力
energy_harvesting_efficiency = 0.8; % 能量采集效率

% 初始化用户位置
user_positions = rand(num_users, 2) * 1000; % x,y坐标在0到1000范围内随机生成

% 初始化任务量
task_amounts = rand(num_users, 1) * 5; % 任务量在0到5之间随机生成

% 初始化无人机轨迹
drone_trajectory = zeros(num_time_steps, 2); % x,y坐标
for i = 1:num_time_steps
    drone_trajectory(i, 1) = rand() * 1000; % 随机生成x坐标
    drone_trajectory(i, 2) = rand() * 1000; % 随机生成y坐标
end

% 初始化任务卸载决策变量
task_offloading_decisions = rand(num_users, num_time_steps) > 0.5; % 随机生成0或1，表示是否卸载任务

% 迭代优化（基于无线供能的无人机辅助移动边缘计算系统模型）
for iter = 1:10 % 迭代次数
    % 固定无人机轨迹，优化任务卸载决策
    for j = 1:num_users
        for k = 1:num_time_steps
            % 计算本地计算能耗
            local_computing_energy = task_amounts(j) * computing_capacity_user;
            % 计算卸载计算能耗
            offloading_computing_energy = task_amounts(j) * computing_capacity_drone;
            % 计算通信能耗
            communication_energy = power_max * (drone_trajectory(k, :) - user_positions(j, :)).^2;
            % 如果卸载能耗小于本地计算能耗且通信能耗可接受，则卸载任务
            if offloading_computing_energy + communication_energy < local_computing_energy
                task_offloading_decisions(j, k) = 1;
            else
                task_offloading_decisions(j, k) = 0;
            end
        end
    end
    
    % 固定任务卸载决策，优化无人机轨迹
    for l = 1:num_time_steps
        % 计算所有用户的总能耗（这里是简化计算，实际需要更复杂的公式）
        total_energy = 0;
        for m = 1:num_users
            if task_offloading_decisions(m, l) == 1
                total_energy = total_energy + power_max * (drone_trajectory(l, :) - user_positions(m, :)).^2 +...
                    task_amounts(m) * computing_capacity_drone;
            else
                total_energy = total_energy + task_amounts(m) * computing_capacity_user;
            end
        end
        % 根据总能耗调整无人机位置（这里是简单的示例，实际可能需要更复杂的算法）
        if total_energy > desired_max_energy
            direction = mean(user_positions(task_offloading_decisions(:, l) == 1, :)) -...
                drone_trajectory(l, :);
            drone_trajectory(l, :) = drone_trajectory(l, :) + 0.1 * direction; % 调整步长为0.1
        end
    end
end

% 输出最终结果（基于无线供能的无人机辅助移动边缘计算系统模型）
disp('最终无人机轨迹：');
disp(drone_trajectory);
disp('任务卸载决策：');
disp(task_offloading_decisions);

% 以下是基于大规模MIMO的无人机辅助无线供能通信系统模型的代码示例（部分）

% 定义一些新的参数（基于大规模MIMO的无人机辅助无线供能通信系统模型）
num_antennas = 16; % 无人机天线数量
downlink_time_slot = 0.5; % 下行时隙初始值
uplink_time_slot = 0.5; % 上行时隙初始值
channel_matrix = randn(num_users, num_antennas) + 1i * randn(num_users, num_antennas); % 信道矩阵

% 迭代优化（基于大规模MIMO的无人机辅助无线供能通信系统模型）
for iter = 1:10 % 迭代次数
    % 固定无人机轨迹，优化上下行子时隙分配
    for n = 1:num_users
        % 计算下行能量传输效率
        downlink_energy_efficiency = energy_harvesting_efficiency * abs(channel_matrix(n, :) * sqrt(power_max) * downlink_time_slot).^2;
        % 计算上行信息传输速率
        uplink_data_rate = bandwidth * log2(1 + (power_max * uplink_time_slot * abs(channel_matrix(n, :)' * sqrt(power_max) * downlink_time_slot).^2) /...
            (noise_power + power_max * uplink_time_slot * sum(abs(channel_matrix(:, :)' * sqrt(power_max) * downlink_time_slot).^2, 2) - abs(channel_matrix(n, :)' * sqrt(power_max) * downlink_time_slot).^2))));
        % 根据能效公式调整上下行时隙（这里是简化示例，实际需要更准确的能效公式和优化算法）
        if downlink_energy_efficiency * uplink_data_rate < desired_system_efficiency
            downlink_time_slot = downlink_time_slot - 0.01;
            uplink_time_slot = 1 - downlink_time_slot;
        end
    end
    
    % 固定上下行子时隙分配，优化无人机轨迹
    for o = 1:num_time_steps
        % 计算所有用户的总能效（这里是简化计算，实际需要更复杂的公式）
        total_system_efficiency = 0;
        for p = 1:num_users
            downlink_energy_efficiency = energy_harvesting_efficiency * abs(channel_matrix(p, :) * sqrt(power_max) * downlink_time_slot).^2;
            uplink_data_rate = bandwidth * log2(1 + (power_max * uplink_time_slot * abs(channel_matrix(p, :)' * sqrt(power_max) * downlink_time_slot).^2) /...
                (noise_power + power_max * uplink_time_slot * sum(abs(channel_matrix(:, :)' * sqrt(power_max) * downlink_time_slot).^2, 2) - abs(channel_matrix(p, :)' * sqrt(power_max) * downlink_time_slot).^2))));
            total_system_efficiency = total_system_efficiency + downlink_energy_efficiency * uplink_data_rate;
        end
        % 根据总能效调整无人机位置（这里是简单的示例，实际可能需要更复杂的算法）
        if total_system_efficiency < desired_max_system_efficiency
            direction = mean(user_positions) - drone_trajectory(o, :);
            drone_trajectory(o, :) = drone_trajectory(o, :) + 0.1 * direction; % 调整步长为0.1
        end
    end
end

% 输出最终结果（基于大规模MIMO的无人机辅助无线供能通信系统模型）
disp('最终无人机轨迹：');
disp(drone_trajectory);
disp('下行时隙分配：');
disp(downlink_time_slot);
disp('上行时隙分配：');
disp(uplink_time_slot);
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