技术领域

[0001] 本发明涉及无线通信技术领域， 尤其涉及一种干扰最小化的移动组网方法与系 统。

背景技术

[0002] 随着无线通信技术的不断发展， 无线网络设备越来越多， 因此无线接入点的数 量也随着增长。 在 3G和 4G中， 小区覆盖范围变小， 基站数量增加， 使得小区边 缘变得模糊， 同吋高的频谱复用系数不可避免地带来严重的 小区间干扰。 如何 有效覆盖服务区域的同吋减小干扰， 提供高质量的通信服务， 是无线网络服务 提供商关注的重点。 在现有的组网方法中， 小区基站通常位于固定的位置， 当 小区内的用户数增大吋， 干扰也随之增大， 造成小区内用户通信质量的下降。

[0003] 传统的组网方法在高用户密度情况下都有干扰 大的问题， 而且基站不可移动。

技术问题

[0004] 在此处键入技术问题描述段落。

问题的解决方案

技术解决方案

[0005] 本发明提供了一种干扰最小化的移动组网方法 ， 包括如下步骤：

[0006] S1.无人机通过无线中继方式与地面基站建立连 接与通信；

[0007] S2.无人机之间通过无线自组网方式建立连接与 通信；

[0008] S3.多架无人机协作组成蜂窝网络为用户提供无 线网络服务；

[0009] S4.无人机接收由用户设备返回的接收信号强度 信息， 并测量用户设备信号的 波束到达角度信息；

[0010] S5.无人机之间共享步骤 S4中测量的信息， 对于特定的一架无人机， 将其服务 用户的蜂窝网络信号作为有用信号， 并且将其他无人机蜂窝网络信号作为干扰 信号， 运用移动干扰对齐和波束成形的方法， 将信号主瓣对准服务用户的来波 方向， 零陷对准干扰信号的来波方向， 从而找到一个最佳悬停位置； [0011] S6.当用户设备位置发生变化吋， 重复步骤 S4、 S5， 重新找到最佳悬停位置。

[0012] 作为本发明的进一步改进， 在所述步骤 S1中， 无人机通过无线中继方式与地面 基站建立连接与通信， 链路频率与子基站与用户之间通信的频率不同 。

[0013] 作为本发明的进一步改进， 所述步骤 S3中， 多架无人机协作， 分布式控制方式 决定各无人机的飞行， 每架无人机覆盖一定大小的区域， 为所在区域的用户提 供无线网络服务， 共同组成移动的蜂窝网络。

[0014] 作为本发明的进一步改进， 所述步骤 S4中包括：

[0015] S41.用户设备监测无人机信号的强度， 并将此信息通过网络反馈给无人机； [0016] S42.无人机接收来自其服务用户的信号， 运用 MUSIC算法， 估算用户设备的来 波方向。

[0017] 作为本发明的进一步改进， 所述步骤 S5中包括：

[0018] S51.无人机之间通过自身网络， 将步骤 S4中所获信息共享；

[0019] S52.利用基于移动的干扰对齐方法， 各无人机使用随机爬山算法寻找一个位置

， 使得其他无人机的蜂窝网络信号在该无人机所 在位置的干扰最小；

[0020] S53.利用波束成形技术， 使得每一架无人机的信号主瓣对准各自服务的 用户， 减小对其他用户设备的干扰；

[0021] S54.结合步骤 S52和 S53， 找到一个最佳的悬停位置。

[0022] 本发明还提供了一种干扰最小化的移动组网系 统， 包括：

[0023] 信号获取模块： 无人机配备多天线， 采集来自用户设备的信号， 同吋获得信道 状态信息；

[0024] 信号分析模块： 运用 MUSIC算法确定用户设备的来波方向；

[0025] 信号处理模块： 利用已知的信号状态信息， 运用预编码实现波束成形；

[0026] 位置寻找模块： 运用随机爬山算法， 无人机找到一个对于其他无人机干扰较小 的位置悬停。

[0027] 作为本发明的进一步改进， 所述信号获取模块包括：

[0028] 采集单元： 无人机采集收到的无线信号， 根据设备的工作频率， 使用带通滤波 器过滤噪声及带外干扰信号， 得到待处理信号， 同吋获取物理层的信道状态信 息。 [0029] 作为本发明的进一步改进， 所述信号分析模块包括：

[0030] 提取主路径信息单元： 利用多径信号在吋域上的色散， 功率延迟分布特性被用 来分离通过不同路径达到接收天线的多径成分 ， 设定一个功率阈值， 将上述用 户信号各路径信号大于该阈值的认为是主路径 信息； 将主路径信息通过傅里叶 变换从吋域转到频域；

[0031] 到达角度计算单元： 根据信号达到天线阵列的相位偏移， 可以计算信号到达不 同天线的吋间差， 利用信号在天线阵列到达吋间的不同， 运用 MUSIC算法可以 将用户信号直视路径的到达角度 Θ求出。

[0032] 作为本发明的进一步改进， 所述信号处理模块包括：

[0033] CSI处理单元： 将获取的 CSI数据进行平滑处理， 以去除信号相干性；

[0034] 波束成形单元： 基于平滑后的 CSI数据， 计算赋形矩阵， 信号主瓣对准用户信 号的来波方向， 零陷对准干扰信号的来波方向， 减小子基站的放射功率， 同吋 可以减小对其他用户的干扰。

[0035] 作为本发明的进一步改进， 所述位置寻找模块包括：

[0036] 场分布计算单元： 对于邻近的无人机， 根据已知的位置信息和无线信号在空间 中的标准传播模型， 估计无线信号在空间中的分布；

[0037] 位置寻找单元： 无人机运用随机爬山算法， 寻找相邻无人机信号强度较弱的位 置， 并在该位置悬停。

发明的有益效果

有益效果

[0038] 本发明的有益效果是： 通过无人机子基站的移动性， 减小相邻小区之间的干扰 ， 发明主要利用了现有的无线网络设备， 无需安装专业设备， 提出了一种干扰 最小化的移动组网方法， 具有极高的普遍适用性。

对附图的简要说明

附图说明

[0039] 图 1是本发明移动组网方法的实施流程示意图；

[0040] 图 2是本发明移动组网方法中的位置示意图；

[0041] 图 3是本发明移动组网系统框架示意图。 实施该发明的最佳实施例

本发明的最佳实施方式

[0042] 在此处键入本发明的最佳实施方式描述段落。

本发明的实施方式

[0043] 本发明公幵了一种干扰最小化的移动组网方法 ， 包括如下步骤：

[0044] S1.无人机通过无线中继方式与地面基站建立连 接与通信；

[0045] S2.无人机之间通过无线自组网方式建立连接与 通信；

[0046] S3.多架无人机协作组成蜂窝网络为用户提供无 线网络服务；

[0047] S4.无人机接收由用户设备返回的接收信号强度 信息 （Received Signal Strength

Indicator, RSSl) ， 并测量用户设备信号的波束到达角度信息 （Angle of Arrival,

AoA) ；

[0048] S5.无人机之间共享步骤 S4中测量的信息， 对于特定的一架无人机， 将其服务 用户的蜂窝网络信号作为有用信号， 并且将其他无人机蜂窝网络信号作为干扰 信号， 运用移动干扰对齐和波束成形的方法， 将信号主瓣对准服务用户的来波 方向， 零陷对准干扰信号的来波方向， 从而找到一个最佳悬停位置；

[0049] S6.当用户设备位置发生变化吋， 重复步骤 S4、 S5， 重新找到最佳悬停位置。

[0050] 在实际应用中， 我们使用多天线收发信机， 接收无线信号， 子基站为无人机。

该方法是基于无人机的移动， 在不同的位置上对其他无人机的干扰不同， 并用 波束成形的方法减小对其他用户的干扰。 工作于同一频率的基站之间会产生较 大的干扰， 带通滤波器并不能滤除同频干扰。 为了获得服务用户的来波方向,需 要将用户信号直视路径分量分离， 利用 MUSIC算法得到波束的到达角度。 通过 移动和波束成形， 可以将子基站之间和子基站对用户的干扰最小 化。

[0051] 具体地， 所述步骤 S1中， 无人机作为空中子基站， 无人机通过无线中继方式与 地面基站建立连接与通信， 同吋为了避免带来新的干扰， 该链路频率与子基站 与用户之间通信的频率不同。

[0052] 当本系统幵始工作吋， 位于网络边缘的无人机连接至离其最近的地面 基站， 上 下行链路频点与蜂窝网络频点不同。 [0053] 所述步骤 S2中， 子基站自组网， 子基站之间通过自组网方式连接并进行通信。

[0054] 所述步骤 S3中， 多架无人机协作， 分布式控制方式决定各无人机的飞行。 每架 无人机覆盖一定大小的区域， 为所在区域的用户提供无线网络服务。 共同组成 移动的蜂窝网络。

[0055] 室外环境下， 因为建筑物、 树木等反射物的存在， 信号从发射端到接收端的过 程会经历许多的路径， 不同的路径在达到吋间、 到达角度上都会有所不同。 信 号在不同的路径经历的衰减也是不同的， 他们在吋域上会发生色散。 较短路径 上的信号在到达天线阵列的吋间较早， 而较长的路径的信号到达天线阵列的吋 间较晚。 所以功率延迟分布可以被用来分离直视路径成 分和非直视路径成分。 通过预先设定的一个功率阈值， 将大于该阈值的信号认为是可能的直视路径成 分。 将选取延吋较短部分的信号作为直视路径分量 ， 通过 FFT将信号从吋域转换 到频率， 作为下一步骤的输入。

[0056] 所述步骤 S 4中， 计算用户信号到达角， 包括：

[0057] S41.用户设备监测无人机信号的强度， 并将此信息通过网络反馈给无人机； [0058] S42.无人机接收来自其服务用户的信号， 运用 MUSIC算法， 估算用户设备的来 波方向。

[0059] 在步骤 S5中， 寻找最小干扰位置， 包括：

[0060] S51.无人机之间通过自身网络， 将步骤 S4中所获信息共享；

[0061] S52.利用基于移动的干扰对齐方法， 各无人机使用随机爬山算法寻找一个位置

， 使得其他无人机的蜂窝网络信号在该无人机所 在位置的干扰最小；

[0062] S53.利用波束成形技术， 使得每一架无人机的信号主瓣对准各自服务的 用户， 减小对其他用户设备的干扰；

[0063] S54.结合步骤 S52和 S53， 找到一个最佳的悬停位置。

[0064] 具体地， 如附图 1所示， 实现室内干扰源定位的流程。

[0065] 1) 无人机使用与终端网络不同的频点连接到地面 基站；

[0066] 2) 无人机之间通过自组网方式互相连接并通信；

[0067] 3) 多台无人机组成移动的蜂窝网络， 为用户服务；

[0068] 4) 用户终端设备监测接收到的子基站的信号强度 ； [0069] 5) 子基站采集用户终端的信号；

[0070] 6) 通过 MUSIC算法得到用户终端的信号到达角；

[0071] 7) 根据上述到达角， 通过波束成形， 将基站信号主瓣对准用户方向， 减小其 他方向上用户的干扰；

[0072] 8) 根据子基站各自的位置， 无人机移动并找到对相邻基站干扰较小的位置 。

[0073] 本发明还公幵了一种干扰最小化的移动组网系 统， 包括：

[0074] 信号获取模块： 无人机配备多天线， 采集来自用户设备的信号， 同吋获得信道 状态信息 (Channel State Information

[0075] 信号分析模块： 运用 MUSIC算法确定用户设备的来波方向；

[0076] 信号处理模块： 利用已知的信号状态信息， 运用预编码实现波束成形；

[0077] 位置寻找模块： 运用随机爬山算法， 无人机找到一个对于其他无人机干扰较小 的位置悬停。

[0078] 无人机的天线数为 2根或 2根以上。

[0079] 如附图 3中所示， 进一步地， 所述信号获取模块包括：

[0080] 采集单元： 无人机采集收到的无线信号， 根据设备的工作频率， 使用带通滤波 器过滤噪声及带外干扰信号， 得到待处理信号， 同吋获取物理层的信道状态信 息；

[0081] 进一步地， 所述信号分析模块包括：

[0082] 提取主路径信息单元： 利用多径信号在吋域上的色散， 功率延迟分布特性被用 来分离通过不同路径达到接收天线的多径成分 ， 设定一个功率阈值， 将上述用 户信号各路径信号大于该阈值的认为是主路径 信息； 将主路径信息通过傅里叶 变换 （Fast Fourier Transform, FFT) 从吋域转到频域。

[0083] 到达角度计算单元： 根据信号达到天线阵列的相位偏移， 可以计算信号到达不 同天线的吋间差。 利用信号在天线阵列到达吋间的不同， 运用 MUSIC算法可以 将用户信号直视路径的到达角度 Θ求出。

[0084] 进一步地， 所述信号处理模块包括：

[0085] CSI处理单元： 将获取的 CSI数据进行平滑处理， 以去除信号相干性。

[0086] 波束成形单元： 基于平滑后的 CSI数据， 计算赋形矩阵， 信号主瓣对准用户信 号的来波方向， 零陷对准干扰信号的来波方向， 减小子基站的放射功率， 同吋 可以减小对其他用户的干扰。

[0087] 进一步地， 所述位置寻找模块包括：

[0088] 场分布计算单元： 对于邻近的无人机， 根据已知的位置信息和无线信号在空间 中的标准传播模型， 估计无线信号在空间中的分布。

[0089] 位置寻找单元： 无人机运用随机爬山算法， 寻找相邻无人机信号强度较弱的位 置， 并在该位置悬停。

[0090] 无人机具有机动灵活， 成本低等优点， 将无人机作为空中子基站可以对服务区 域很好额覆盖， 同吋可以利用移动性可以对覆盖区域进行控制 ， 对相邻小区干 扰降低。 随着 MIMO技术的发展， 得益于多天线的使用， 使得波束成形等干扰管 理方法得以使用。

[0091] 通过无人机子基站的移动性， 减小相邻小区之间的干扰， 发明主要利用了现有 的无线网络设备， 无需安装专业设备， 提出了一种干扰最小化的移动组网方法

， 具有极高的普遍适用性。

[0092] 以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明 所作的进一步详细说明， 不能认 定本发明的具体实施只局限于这些说明。 对于本发明所属技术领域的普通技术 人员来说， 在不脱离本发明构思的前提下， 还可以做出若干简单推演或替换， 都应当视为属于本发明的保护范围。

工业实用性

[0093] 在此处键入工业实用性描述段落。

序列表自由内容

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