一种基于无人机辅助语义通信能效增强的资源调度方法

本发明涉及无线通信领域，具体的说是一种基于无人机辅助语义通信能效增强的资源调度方法的研究。

背景技术：

1、随着物联网、智慧交通、虚拟现实等新兴应用的普及，数据通信需求急剧增加，传统的无线通信网络面临着严重的带宽和容量挑战。语义通信作为打破香农极限全新的通信范式，它可以通过提取原始数据中的核心语义，显著减少通信过程中需要传输的数据量，缓解网络拥塞问题，有效地提高系统通信效率。尤其是在数据收集方面，这项技术不仅重塑了信息的编码和解码过程，使之更加高效和智能，而且还可以有效压缩所需上传的数据，从而减少数据上传时间并提高数据采集效率。

2、在数据收集方面，随着深度学习技术的不断深入研究以及语义模型变得轻量级，在网络边缘设备部署基于深度学习的语义通信deepsc模型逐渐成为可能。智能传感设备可以利用语义通信技术有效压缩需要上传的感知信息，从而有效缩短了数据传输时间和所需带宽，提高通信效率。然而，部署在网络边缘的大量智能传感设备由固定的能源电池供电，能量有限且不易更换，长距离的传输会消耗大量的能量，从而导致网络寿命减短。因此，如何最小化数据上传能耗是延长设备寿命、提高系统性能的关键。

3、近年来，无人机由于其快速移动性和部署灵活性在提高数据收集能源效率方面显示出巨大潜力。它可以快速地飞向每个设备附近，而不会被道路障碍物阻挡，与地面用户建立比地面通信链路更稳定、更强大的信道条件，提高语义信息传输的速率，使信息在接收机处可以得到更精确的恢复，从而节约每个语义设备的能量。但是，当前工作设计的基于比特的传输方案不适用于面向内容的语义信息传输。此外，在信息传输过程中信道条件会受到无人机移动性的影响，导致剧烈的波动，无法满足语义信息接收的准确度要求。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中的不足，本发明提供了一种基于无人机辅助语义通信能效增强的资源调度方法，解决了网络覆盖范围有限问题，同时在满足最低语义数据传输要求以及语义相似度阈值条件下，最小化所有用户中的最大能耗。

2、为了实现上述目的，本发明采用的具体方案为：一种基于无人机辅助语义通信能效增强的资源调度方法，包括如下步骤：

3、s1、构建无人机辅助的语义数据采集系统模型；

4、s2、考虑每个用户配备已训练好的deepsc模型，利用transformer提取文本底层的语义，并经过语义编码器和信道编码器获取语义信号；

5、s3、建立语义信息传输模型并设计用户调度准则，无人机根据用户调度准则使用时分多址传输协议在有限时间t内采集语义信息；

6、s4、建立联合用户调度和无人机轨迹优化问题，以最小化所有用户中的最大能耗，并考虑用户上传需求和语义相似度阈值；

7、s5、利用块坐标下降bcd以及连续凸逼近sca技术对优化问题进行求解。

8、作为一种优选方案，所述s1中的系统模型中包括1个无人机、m个地面设备，每个地面设备可视为一个用户，无人机作为数据采集器在固定高度从初始位置开始从m个地面设备采集压缩的语义信息，直至到达最终位置。

9、作为一种优选方案，所述s2包括如下步骤：

10、s2.1、在该模型中，用户m利用语义编码器和信道编码器将需要上传的句子s中的重要语义特征映射到一个语义符号向量x上，使其在无线信道上进行传输，无人机接收到信号；

11、s2.2、原始句子s通过信道解码器和语义解码器恢复引入语义相似度ε(k,γ)来评估文本语义信息传输的可靠性。

12、作为一种优选方案，所述s3包括如下步骤：

13、s3.1、使用时间离散化方法将整个飞行时间段t分成足够小的时间段n，每个时间段保证无人机速度为vmax时飞行位置大致保持不变，n表示时隙集，每个时隙集的长度表示为无人机的水平位置可以近似为：q[n]＝[x[n],y[n]]t，n∈n；

14、s3.2、假设无人机高机动性引起的多普勒效应在接收端能够得到很好的补偿，通过计算无人机与地面用户间的距离，确定在时隙n时，用户m和无人机之间的信道功率增益：

15、s3.3、设计用户调度准则，其中允许满足最低语义相似度要求的用户持续上传信息直至完成传输任务，并设置二进制变量bm[n]∈{0,1}为用户m在时隙n的调度因子。

16、s3.4、利用转换公式将语义信息传输速率等同于基于比特的信息传输速率。

17、作为一种优选方案，所述s4包括如下步骤：

18、s4.1、通过联合优化用户调度和无人机轨迹，最小化所有用户中的最大能耗以减少用户非必要的能量消耗，同时利用数据回归方法获得的封闭表达式重新表述语义相似度，并引入松弛变量η，表示所有用户中的最大能量消耗，具体为：

19、

20、

21、

22、

23、

24、

25、

26、qi＝q[1]

27、qf＝q[n]

28、||q[n+1]-q[n]||2≤(vmaxδ)2,n＝1,...,n-1

29、约束条件依次为：

30、数据上传要求、最小语义相似度要求、每个时隙只能调度一个用户、无人机的飞行轨迹约束。

31、作为一种优选方案，所述s5中利用bcd和sca技术将对用户调度b和无人机轨迹q进行交替求解，直至收敛，具体包括如下步骤：

32、1、初始化无人机的轨迹为q0，令迭代次数l＝0；

33、2、对于给定的轨迹ql，利用松弛变量法求得最优的用户调度bl；

34、3、对于给定的用户调度bl，利用sca技术迭代求解无人机最佳轨迹ql+1；

35、4、更新迭代次数l＝l+1；

36、5、直到相邻两次迭代的目标函数值之间的差值小于可容忍的精度。

37、有益效果：

38、1、本发明将无人机作为空中动态基站收集来自地面设备所感知到的语义数据，通过对无人机轨迹和设备接入时长的联合优化控制而设计了具有高能效的用户调度机制，其中允许满足最低语义相似度要求的用户持续上传信息直至完成传输任务，有效地解决了网络覆盖范围有限的问题，并显著减少了地面设备的能量消耗。

39、2、考虑地面用户的数据上传需求和接收到的语义信息的准确性约束，本发明以最小化所有地面设备的最大能耗为目标，而建立了无人机轨迹和用户调度的联合优化问题。同时提出了一种有效的迭代算法来获得可行的次优解。首先使用bcd技术将优化问题分成两个子问题，然后利用sca技术在每次迭代中获得无人机的最优轨迹，最后两个子问题交替迭代直至收敛；

40、3、本发明的框架结构简单、算法高效，具有严谨的理论保证与实验验证，并且所提方案与传统的比特信息传输方案和非优化方案相比，该方案在所有设备的能耗方面都获得了更好的系统性能增益。

技术特征：

1.一种基于无人机辅助语义通信能效增强的资源调度方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的基于无人机辅助语义通信能效增强的资源调度方法，其特征在于：所述s1中的系统模型中包括1个无人机、m个地面设备，每个地面设备可视为一个用户，无人机作为数据采集器在固定高度从初始位置开始从m个地面设备采集压缩的语义信息，直至到达最终位置。

3.如权利要求2所述的基于无人机辅助语义通信能效增强的资源调度方法，其特征在于：所述s2包括如下步骤：

4.如权利要求3所述的基于无人机辅助语义通信能效增强的资源调度方法，其特征在于：所述s3包括如下步骤：

5.如权利要求4所述的基于无人机辅助语义通信能效增强的资源调度方法，其特征在于：所述s4包括如下步骤：

6.如权利要求5所述的基于无人机辅助语义通信能效增强的资源调度方法，其特征在于：所述s5中利用bcd和sca技术将对用户调度b和无人机轨迹q进行交替求解，直至收敛，具体包括如下步骤：

技术总结
本发明提供了一种基于无人机辅助语义通信能效增强的资源调度方法，构建无人机辅助的语义数据采集系统模型；考虑每个用户配备已训练好的DeepSC模型，利用transformer提取文本底层的语义，并经过语义编码器和信道编码器获取语义信号；建立语义信息传输模型并设计用户调度准则，无人机根据用户调度准则使用时分多址传输协议在有限时间内采集语义信息；建立联合用户调度和无人机轨迹优化问题，以最小化所有用户中的最大能耗，并考虑用户上传需求和语义相似度阈值；利用块坐标下降BCD以及连续凸逼近SCA技术对优化问题进行求解。本发明解决了网络覆盖范围有限问题，同时在满足最低语义数据传输要求以及语义相似度阈值条件下，最小化所有用户中的最大能耗。

技术研发人员：谢萍,张瑜,孙含笑,邢玲,吴猛,李凡,马华红,吴红海
受保护的技术使用者：河南科技大学
技术研发日：
技术公布日：2024/7/18