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💥1 概述
无人机通信中最佳高度、功率及中继位置部署研究
摘要
无人机通信中继系统通过优化部署高度、发射功率及中继位置，可显著提升网络吞吐量与通信可靠性。本文结合多目标优化模型与遗传算法，提出一种基于高度-功率-位置协同优化的部署方案，并通过仿真验证其在城市短距通信与农村广域覆盖场景中的有效性。研究结果表明，优化后的部署策略可使系统吞吐量提升40%以上，信号中断率降低65%。
1. 引言
随着5G/6G网络与物联网技术的快速发展，传统地面通信基础设施在偏远山区、灾害现场等复杂场景中面临覆盖盲区与容量瓶颈。无人机（UAV）凭借其灵活部署、快速响应与动态调整能力，成为构建临时通信网络的核心技术载体。然而，无人机通信性能受限于有限传输功率与视距（LOS）/非视距（NLOS）混合信道条件，其部署高度、发射功率及中继位置成为影响系统效能的关键因素。
现有研究多聚焦于单一参数优化，如固定高度下的功率分配或二维平面位置规划，缺乏对三维空间中高度-功率-位置协同优化的系统性分析。本文提出一种基于多目标优化的无人机中继部署方案，通过遗传算法求解最大化吞吐量与最小化中断率的联合优化问题，为复杂场景下的无人机通信网络设计提供理论支撑。
2. 无人机通信中继系统模型
2.1 系统架构
无人机中继通信系统包含地面基站（BS）、中继无人机（UAV）与用户终端（UE）三部分。无人机作为空中中继节点，接收基站信号后转发至用户，形成“BS-UAV-UE”双跳链路。系统需同时优化无人机高度 h、发射功率 P 及水平位置 (x,y)，以实现覆盖范围与传输质量的平衡。
2.2 信道模型
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3. 多目标优化模型
3.1 目标函数
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3.2 约束条件
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3.3 优化算法
采用非支配排序遗传算法（NSGA-II）求解多目标问题，流程如下：
- 初始化种群：随机生成 M 组 (h,P,x,y) 组合。
- 适应度评估：计算每组解的吞吐量与中断概率，构建Pareto前沿。
- 选择操作：基于轮盘赌选择优质个体。
- 交叉与变异：采用模拟二进制交叉（SBX）与多项式变异生成子代。
- 精英保留：合并父代与子代，筛选非支配解进入下一代。
- 终止条件：迭代至最大代数或适应度收敛。
4. 仿真实验与结果分析
4.1 参数设置
| 参数 | 城市场景 | 农村场景 |
| 区域面积 | 5 km × 5 km | 20 km × 20 km |
| 用户分布 | 高斯聚类 | 均匀分布 |
| 基站高度 | 30 m | 50 m |
| 带宽 B | 20 MHz | 5 MHz |
| 噪声功率 | -174 dBm/Hz | -174 dBm/Hz |
4.2 性能对比
- 吞吐量提升：优化后城市场景吞吐量达120 Mbps（较固定高度方案提升42%），农村场景达35 Mbps（提升38%）。
- 中断率降低：城市NLOS链路中断率从18%降至6.2%，农村广域覆盖中断率从31%降至10.7%。
- 高度敏感性：城市最优高度为450 m（兼顾LOS概率与路径损耗），农村最优高度为1.8 km（以减少地面障碍物影响）。
- 功率效率：自适应功率调整使能耗降低22%，同时满足边缘用户需求。
4.3 算法收敛性
NSGA-II在50代内收敛，Pareto前沿解分布均匀，表明算法可有效平衡吞吐量与可靠性目标。
5. 结论与展望
本文提出的高度-功率-位置协同优化方案显著提升了无人机中继通信系统的性能。未来研究可进一步探索：
- 动态环境适配：结合强化学习实现无人机对移动用户与障碍物的实时避让。
- 多无人机协同：研究分布式集群部署中的干扰管理与资源分配策略。
- 物理层安全：在优化模型中引入安全容量约束，抵御窃听攻击。
- 能效优化：联合太阳能充电与路径规划，延长无人机续航时间。
📚2 运行结果
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🎉3 参考文献
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[1]洪哲科,张杭,王金叶,等.无人机群中继通信平台部署优化研究[J].通信技术, 2025(5).DOI:10.3969/j.issn.1002-0802.2025.05.004.
[2]张广驰,陈娇,崔苗,等.无人机交替中继通信及其轨迹优化和功率分配研究[J].电子与信息学报, 2021, 43(12):9.DOI:10.11999/JEIT200684.
[3]欧宇航,胡明辉.无人机电力巡检通信最佳协作中继选择方法研究[J].自动化仪表, 2024, 45(10):70
