本发明属于无线通信，涉及一种无人机辅助的多播内容传输及目标感知方法。
背景技术：
1、无人机由于其高机动性、低成本、强隐蔽性和易于部署等特点，在军事和民用领域得到广泛应用。它们能够执行侦察、跟踪、精确制导、电磁干扰以及物资投放等多种任务。为了实现无人机在多机协同、高精度目标感知和高效信息交互方面的优势，部署通信感知模块变得至关重要。然而，目前面临着无人机辅助的多播内容传输和目标感知系统在通信和感知功能之间对频谱、功率和时隙等多维资源的竞争，以及系统内外的干扰问题。因此，设计有效的波束成形和资源分配策略，以优化系统性能，成为当前亟需解决的难题。
2、目前已有文献在解决无人机通信感知一体化问题方面进行了研究，其中一些文献基于感知系统接收端信干噪比限制条件，设计了资源分配方案，以优化通信系统的传输速率。另一些文献则在满足通信系统可容忍干扰的条件下，设计了感知系统的发送信号，以优化感知系统的信干噪比。然而，现有研究较少考虑到通信感知系统性能的联合优化，以及无人机多输入多输出通信系统的波束成形和多播传输设计问题，这使得在复杂场景下实现通信感知一体化系统性能优化变得困难。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种无人机辅助的多播内容传输及目标感知方法。针对包含j架无人机、k个用户和g个感知目标的系统场景，建模最大化最小用户平均通信速率和最大化最小感知互信息为优化目标，实现无人机波束成形、飞行轨迹、通信时间系数及关联策略的联合优化。
2、为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、一种无人机辅助的多播内容传输及目标感知方法，针对j架无人机、k个用户和g个感知目标的系统场景，具体包括以下步骤：
4、s1：建模无人机辅助的多播内容传输及目标感知系统系统模型；
5、s2：建模内容请求模型；
6、s3：建模无人机通信感知信道模型；
7、s4：建模用户分组模型；
8、s5：建模无人机通信感知发送信号；
9、s6：建模用户通信速率；
10、s7：建模感知目标互信息；
11、s8：建模无人机飞行能耗及飞行轨迹约束；
12、s9：建模无人机资源调度及发送功率约束；
13、s10：基于系统性能优化确定无人机波束成形、飞行轨迹、通信时间系数及关联策略。
14、进一步，步骤s1中，建模无人机辅助的多播内容传输及目标感知系统模型，具体包括：系统包含j架无人机、k个用户和g个感知目标，无人机发射天线数目为m，用户接收天线数目为n；无人机配置机载通信及雷达设备，可基于下行通信链路向用户发送数据，也可通过机载雷达向感知目标发送感知信号，并接收感知目标回波信号，感知目标状态；将系统时间离散化为t个时隙，每个系统时隙的长度为τ；第k个用户的坐标表示为：qk＝[xk,yk]，1≤k≤k，第g个感知目标坐标为：1≤g≤g，第j架无人机在第t个时隙的位置表示为：qj(t)＝[xj(t),yj(t)]；无人机在各时隙内的不同时段可执行通信或感知任务，令ξj(t)∈[0,1]表示第j架无人机第t个时隙的通信时间系数，则第j架无人机第t个时隙的通信时长为ξj(t)τ，第j架无人机第t个时隙的感知时长为(1-ξj(t))τ；处于通信状态的无人机可同时与多个用户通信，处于感知状态的无人机对感知目标进行感知。
15、进一步，步骤s2中，建模内容请求模型，具体包括：每个无人机均缓存相同的文件，令f表示文件的数目，第f个文件的大小为sf；令表示用户内容请求变量，表示第k个用户请求第f个文件，反之，
16、进一步，步骤s3中，建模无人机通信感知信道模型，具体包括：令表示第t个时隙第j架无人机的第m根天线与第k个用户的第n根天线之间链路的信道增益，考虑信道传输损耗及随机衰落，可建模为：
17、
18、其中，ρ0为参考距离为1m时的信道增益，lf为无人机飞行高度，为小尺度多输入多输出技术(mimo)天线性能增益，建模为均值为0，方差为1的复高斯分布随机变量；令表示第t个时隙第j架无人机与第k个用户之间的通信信道矩阵，则令表示第t个时隙第j架无人机的第m根天线与第g个感知目标之间链路的信道增益，考虑信道传输损耗及随机衰落，可建模为：
19、
20、其中，为小尺度感知性能增益，ζ为振幅系数，是与非起伏目标的横截面有关的参数，为小尺度mimo天线感知性能增益，建模为均值为0，方差为1的复高斯分布随机变量；令表示第t个时隙第j架无人机与第g个感知目标之间的感知信道矢量，则
21、进一步，步骤s4中，建模用户分组模型，具体包括：根据用户的地理位置及请求内容将用户分成l个组，令gl表示第l个组；令δk,l∈{0,1}表示用户分组变量，δk,l＝1表示第k个用户属于gl，反之，δk,l＝0；基于均值漂移算法对用户进行分组，令al表示gl的均值，可建模为：其中，dk,l为第k个用户和al之间的距离，即dk,l＝||qk-al||，b(dk,l)为第k个用户和gl的核函数，可建模为：其中，ρ为核参数；令dmax表示用户与用户组中心的最大距离限制；
22、具体步骤如下：
23、s401：初始化用户组，随机选择一个未分组的用户添加至新的用户组计算的al；
24、s402：若存在未分组的用户与al表的距离小于dmax表，且与表内的用户具有相同内容请求，则划分至中；
25、s403：更新的al；
26、s404：若的al不再移动，则形成用户组gl；
27、s405：重复上述步骤，直到所有用户均被分组。
28、进一步，步骤s5中，建模无人机通信感知发送信号，具体包括：令表示第t个时隙第j架无人机的通信信号，可建模为：其中，αl,j(t)∈{0,1}为通信关联变量，αl,j(t)＝1表示gl在第t个时隙与第j架无人机通信，反之，αl,j(t)＝0，ψl,f∈{0,1}为用户组内容请求变量，ψl,f＝1表示第l组请求第f个文件，反之，ψl,f＝0，可建模为：表示在第t个时隙第j架无人机发送文件至gl的对应的通信波束成形矢量，为发送第f个文件的信号；令表示第t个时隙第j架无人机的感知信号，可建模为：其中，βg,j(t)∈{0,1}表示感知关联变量，βg,j(t)＝1表示第t个时隙第j架无人机对第g个目标进行感知，反之，βg,j(t)＝0，表示第t个时隙第j架无人机的感知波束成形矢量，为第g个目标的感知信号。
29、进一步，步骤s6中，建模用户通信速率，具体包括：令yk(t)表示第k个用户在第t个时隙的接收信号，可建模为：其中，zk(t)表为噪声，功率为σ2表；令表示在第t个时隙第k个用户接收来自第j架无人机的信号的接收功率，可建模为：
30、
31、令表示第k个用户在第t个时隙与第j架无人机通信时收到的其他用户的干扰功率，可建模为：
32、
33、令表示在第t个时隙第k个用户接收来自第j架无人机的信号的信干噪比，可建模为：
34、
35、令表示第k个用户的平均通信速率，可建模为：
36、
37、进一步，步骤s7中，建模感知目标互信息，具体包括：令表示第j架无人机在感知第g个感知目标时雷达天线处的接收功率，可建模为：
38、
39、无人机在接收雷达回波时采用自干扰消除技术消除了干扰，则第t个时隙第j架无人机对第g个目标进行感知时对应的互信息可建模为：
40、
41、进一步，步骤s8中，建模无人机飞行能耗及飞行轨迹约束，具体包括：令表示第j架无人机飞行所消耗能量，可建模为：其中，为第j架无人机在第t个时隙飞行所需推进功率，可建模为：其中，k1,k2为无人机飞行能量系数；令表示无人机最大飞行能量，则无人机飞行能耗约束可以表示为：无人机完成通信感知任务后需飞回起始点，该约束可以表示为：令vmax表示无人机最大飞行速度，则无人机速度约束可以表示为：令dmin表示无人机之间最小安全距离，则无人机安全距离约束可以表示为：
42、进一步，步骤s9中，建模无人机资源调度及发送功率约束，具体包括：任意时隙每个用户组最多与一架无人机进行关联，该约束可以表示为：任意时隙每架无人机最多与一个用户组进行关联，该约束可以表示为：无人机需要完成用户请求文件的传输，该约束可以表示为：任意时隙每个感知目标最多由一架无人机进行感知，该约束可以表示为：任意时隙每架无人机最多感知一个感知目标，该约束可以表示为：表示第j架无人机在第t个时隙的通信信号发射功率，可建模为：令表示无人机的最大通信信号发射功率，则无人机通信信号发射功率约束可以表示为：表示第j架无人机在第t个时隙的感知信号发射功率，可建模为：令表示无人机的最大感知信号发射功率，则无人机感知信号发射功率约束可以表示为：
43、进一步，步骤s10中，基于系统性能优化确定无人机波束成形、飞行轨迹、通信时间系数及关联策略，具体包括：建模系统性能度量为：基于系统性能优化确定通信波束成形矩阵感知波束成形矩阵无人机飞行轨迹qj(t)，通信时间系数ξj(t)及关联策略αl,j(t)和βg,j(t)，即：
44、
45、其中，分别为最优通信波束成型矩阵、感知波束成型矩阵、无人机飞行轨迹、通信感知系数、通信关联变量及感知关联变量。
46、本发明的有益效果在于：本发明针对包含多架多天线主无人机、多个用户和多个感知目标的系统场景，建模最大化最小用户平均通信速率和最大化最小感知互信息为优化目标，实现无人机波束成形、飞行轨迹、通信时间系数及关联策略的联合优化。
47、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
1.一种无人机辅助的多播内容传输及目标感知方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种无人机辅助的多播内容传输及目标感知方法，其特征在于，步骤s1中，建模无人机辅助的多播内容传输及目标感知系统模型，具体包括：系统包含j架无人机、k个用户和g个感知目标，无人机发射天线数目为m，用户接收天线数目为n；无人机配置机载通信及雷达设备，可基于下行通信链路向用户发送数据，也可通过机载雷达向感知目标发送感知信号，并接收感知目标回波信号，感知目标状态；将系统时间离散化为t个时隙，每个系统时隙的长度为τ；第k个用户的坐标表示为：qk＝[xk,yk]，1≤k≤k，第g个感知目标坐标为：1≤g≤g，第j架无人机在第t个时隙的位置表示为：qj(t)＝[xj(t),yj(t)]；无人机在各时隙内的不同时段可执行通信或感知任务，令ξj(t)∈[0,1]表示第j架无人机第t个时隙的通信时间系数，则第j架无人机第t个时隙的通信时长为ξj(t)τ，第j架无人机第t个时隙的感知时长为(1-ξj(t))τ；处于通信状态的无人机可同时与多个用户通信，处于感知状态的无人机对感知目标进行感知。
3.根据权利要求2所述的一种无人机辅助的多播内容传输及目标感知方法，其特征在于，步骤s2中，建模内容请求模型，具体包括：每个无人机均缓存相同的文件，令f表示文件的数目，第f个文件的大小为sf；令表示用户内容请求变量，表示第k个用户请求第f个文件，反之，
4.根据权利要求3所述的一种无人机辅助的多播内容传输及目标感知方法，其特征在于，步骤s3中，建模无人机通信感知信道模型，具体包括：令表示第t个时隙第j架无人机的第m根天线与第k个用户的第n根天线之间链路的信道增益，考虑信道传输损耗及随机衰落，可建模为：
5.根据权利要求4所述的一种无人机辅助的多播内容传输及目标感知方法，其特征在于，步骤s4中，建模用户分组模型，具体包括：根据用户的地理位置及请求内容将用户分成l个组，令gl表示第l个组；令δk,l∈{0,1}表示用户分组变量，δk,l＝1表示第k个用户属于gl，反之，δk,l＝0；基于均值漂移算法对用户进行分组，令al表示gl的均值，可建模为：其中，dk,l为第k个用户和al之间的距离，即dk,l＝||qk-al||，b(dk,l)为第k个用户和gl的核函数，可建模为：其中，ρ为核参数；令dmax表示用户与用户组中心的最大距离限制；
6.根据权利要求5所述的一种无人机辅助的多播内容传输及目标感知方法，其特征在于，步骤s5中，建模无人机通信感知发送信号，具体包括：令表示第t个时隙第j架无人机的通信信号，可建模为：其中，αl,j(t)∈{0,1}为通信关联变量，αl,j(t)＝1表示gl在第t个时隙与第j架无人机通信，反之，αl,j(t)＝0，ψl,f∈{0,1}为用户组内容请求变量，ψl,f＝1表示第l组请求第f个文件，反之，ψl,f＝0，可建模为：表示在第t个时隙第j架无人机发送文件至gl的对应的通信波束成形矢量，为发送第f个文件的信号；令表示第t个时隙第j架无人机的感知信号，可建模为：其中，βg,j(t)∈{0,1}表示感知关联变量，βg,j(t)＝1表示第t个时隙第j架无人机对第g个目标进行感知，反之，βg,j(t)＝0，表示第t个时隙第j架无人机的感知波束成形矢量，为第g个目标的感知信号。
7.根据权利要求6所述的一种无人机辅助的多播内容传输及目标感知方法，其特征在于，步骤s6中，建模用户通信速率，具体包括：令yk(t)表示第k个用户在第t个时隙的接收信号，可建模为：其中，zk(t)为噪声，功率为σ2；令表示在第t个时隙第k个用户接收来自第j架无人机的信号的接收功率，可建模为：
8.根据权利要求7所述的一种无人机辅助的多播内容传输及目标感知方法，其特征在于，步骤s7中，建模感知目标互信息，具体包括：令表示第j架无人机在感知第g个感知目标时雷达天线处的接收功率，可建模为：
9.根据权利要求8所述的一种无人机辅助的多播内容传输及目标感知方法，其特征在于，步骤s8中，建模无人机飞行能耗及飞行轨迹约束，具体包括：令表示第j架无人机飞行所消耗能量，可建模为：其中，为第j架无人机在第t个时隙飞行所需推进功率，可建模为：其中，k1,k2为无人机飞行能量系数；令表示无人机最大飞行能量，则无人机飞行能耗约束可以表示为：无人机完成通信感知任务后需飞回起始点，该约束可以表示为：令vmax表示无人机最大飞行速度，则无人机速度约束可以表示为：令dmin表示无人机之间最小安全距离，则无人机安全距离约束可以表示为：
10.根据权利要求9所述的一种无人机辅助的多播内容传输及目标感知方法，其特征在于，步骤s9中，建模无人机资源调度及发送功率约束，具体包括：任意时隙每个用户组最多与一架无人机进行关联，该约束可以表示为：任意时隙每架无人机最多与一个用户组进行关联，该约束可以表示为：无人机需要完成用户请求文件的传输，该约束可以表示为：任意时隙每个感知目标最多由一架无人机进行感知，该约束可以表示为：任意时隙每架无人机最多感知一个感知目标，该约束可以表示为：令表示第j架无人机在第t个时隙的通信信号发射功率，可建模为：令表示无人机的最大通信信号发射功率，则无人机通信信号发射功率约束可以表示为：令表示第j架无人机在第t个时隙的感知信号发射功率，可建模为：令表示无人机的最大感知信号发射功率，则无人机感知信号发射功率约束可以表示为：
11.根据权利要求10所述的一种无人机辅助的多播内容传输及目标感知方法，其特征在于，步骤s10中，基于系统性能优化确定无人机波束成形、飞行轨迹、通信时间系数及关联策略，具体包括：建模系统性能度量为：基于系统性能优化确定通信波束成形矩阵感知波束成形矩阵无人机飞行轨迹qj(t)，通信时间系数ξj(t)及关联策略αl,j(t)和βg,j(t)，即：
