IRS辅助机会型认知无人机网络波束追踪方法

针对无人机的高速移动，信道状态急剧改变，最终导致波束指向偏离，出现波束失准问题。本发明提出一种新颖的智能反射面辅助机会型认知无人机网络波束追踪方法。首先，采用了基于注意力机制的长短期记忆模型模型对无人机潜在移动区域的空间角度信息进行预测，根据预测的结果设计自适应双波束覆盖范围和双波束对准中心。其次，构建了以实现最大化无人机和速率为目标、联合设计了频谱感知时长、两个阶段的智能反射面相移矩阵以及次基站波束赋形的优化问题。由于优化变量具有高度耦合性，因此，该复杂非凸优化问题被解耦为四个子问题，使用二分搜索法、拉格朗日乘数法和连续凸逼近法来解决四个子问题，最后，利用交替迭代算法进行交替迭代获得高质量的次优解。最后通过对最优次基站波束成形矢量和数据传输阶段的智能反射面相移矩阵进行线性加权，实现次基站与智能反射面到无人机的双波束对准。仿真结果表明，与传统波束对准方案相比，所提方案不仅缓解了频谱授权不足的问题还有着更稳定的通信性能。