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优化无人机到HAP的信道分配、用户功率和无人机三维位置来研究上行安全传输解决非凸问题#xff0c;采用K-means聚类算法#xff0c;将成对的用户划分成不同的组#xff0c;每个簇可以有相应的无人机服务#xff0c;然后将构造… 文章目录 摘要相关模型仿真实验仿真结果 摘要
优化无人机到HAP的信道分配、用户功率和无人机三维位置来研究上行安全传输解决非凸问题采用K-means聚类算法将成对的用户划分成不同的组每个簇可以有相应的无人机服务然后将构造的优化问题化解成三个子问题并基于块坐标下降算法进行迭代求解最后进行仿真。
相关模型
城市宏蜂窝(UMa)模型表示用户-无人机链路中的路径损耗PL P L D U 28.0 22 l g ( d D U [ M ] ) 20 l g ( f c [ G H z ] ) 1.0005 ∗ 1 0 − 4 h u 2 − 0.0286 h u 10.5169 PL_{DU}28.022lg(d_{DU}[M])20lg(f_c[GHz])1.0005*10^{-4}h_{u}^{2}-0.0286h_u10.5169 PLDU28.022lg(dDU[M])20lg(fc[GHz])1.0005∗10−4hu2−0.0286hu10.5169通过率损失2NOMA对中的相邻用户和远处用户到UAV或EVE的可达速率34UAV到EVE或HAP的速率5相邻用户和远程用户的安全速率6优化问题(7)-(12)
仿真实验
参数数据用户随机分布用户数量为40信道随机分配功率P最大值无人机高度:HHAP和用户之间的中间值UAV数量:M4信道数量:K5每个用户带宽B180kHz载波频率2.1GHzHAP坐标[500,500,950]EVE(偷听设备)[400,800,500]UAV最小距离、最高距离50/500m用户设备最小和最大功率0.1/1W
定量分析功率一定(1)、高度一定(150m处悬停)、NOMA相关有利情况下选择NOMA无礼情况下选择NMA、NOMA随机随机配对选择频谱、正交频分多址接入(OFDMA用户独立访问子信道)
仿真结果
UAV 3D位置图 安全和速度与迭代之间的关系 提出算法安全性能更高。 所消耗的时间 提出的方案系统性能提高但是时间成本消耗高 Wang, D.; Wu, M.; He, Y.; Pang, L.; Xu, Q.; Zhang, R. An HAP and UAVs Collaboration Framework for Uplink Secure Rate Maximization in NOMA-Enabled IoT Networks. Remote Sens. 2022, 14, 4501. https://doi.org/10.3390/rs14184501
