【通信】无线信道、天气、推进和能量约束下优化无人机搭载的可重构智能表面系统Matlab仿真
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🔥 内容介绍
无人机搭载可重构智能表面（UAV-IRS）作为6G空天地一体化网络的核心候选技术，通过将无源智能反射阵列部署在无人机平台上，同时发挥无人机三维机动部署优势与IRS无线传播环境智能调控能力，能够在基站信号受遮挡的复杂场景下为地面用户提供高质量的增强通信覆盖。但该系统的性能优化同时受到三重强耦合约束的共同限制：时变无线信道的小尺度衰落与大尺度路径损耗、降雨/沙尘/大气衰减等复杂天气条件带来的额外信号损耗、无人机自身推进动力与机载能量的严格有限性，传统仅以通信速率最大化为单一目标的优化方案完全忽略三类约束的深度耦合，极易出现优化结果脱离物理现实、无人机能量耗尽提前坠毁的严重问题。本研究提出一种多约束联合优化框架，将无人机三维轨迹控制、IRS反射相移矩阵设计、机载能量动态分配三类变量进行统一建模，构建融合通信传输质量、天气衰减补偿、推进能量效率的多目标优化函数，采用改进的自适应真菌生长优化算法求解非凸联合优化问题。仿真结果表明，该方案在典型城市复杂场景下，相比传统固定轨迹仅优化IRS相移的基准方案，系统平均可达和速率提升37.2%，单位机载能量的通信吞吐量提升49.6%，在中雨与轻度沙尘的恶劣天气场景下依然能够稳定维持服务覆盖，完全满足复杂环境下机载IRS系统的长时间可靠运行需求。
关键词：机载可重构智能表面；无人机通信；多约束优化；天气衰减；推进能量管理；6G空天地网络
一、引言
随着6G通信技术研究从理论阶段逐步走向工程落地，空天地一体化异构网络成为未来全域无缝覆盖的核心架构，无人机作为高机动空中平台，凭借三维空间灵活部署的独特优势，已经在应急通信保障、区域覆盖补盲、边缘计算卸载等场景得到大规模应用。可重构智能表面（IRS）作为6G物理层的革命性技术，通过大量低成本无源反射单元动态调整入射电磁波的相位，无需额外发射功率即可重塑无线信号的传播路径，能够将原本被建筑物遮挡的微弱信号精准聚焦到目标用户区域，大幅提升通信链路质量。将IRS阵列部署在无人机平台上，构建机载可重构智能表面系统，彻底打破了传统地面IRS部署位置固定、覆盖范围受限的缺陷，相当于将一面可以自由移动的“智能电磁反射镜”部署在空中，能够根据用户分布与环境变化动态调整位置，为地面用户提供灵活的增强通信覆盖。
但机载IRS系统的实际落地应用面临着传统地面通信系统不存在的三重强耦合约束：第一是时变无线信道约束，无人机与基站、无人机与地面用户之间的级联信道同时受到视距路径、建筑物遮挡、小尺度快衰落的共同影响，信道状态随无人机位置快速动态变化；第二是复杂天气约束，降雨、雾霭、沙尘等恶劣天气会对电磁波产生额外的大气衰减，直接导致IRS反射信号强度大幅下降，严重时甚至会造成通信链路中断；第三是无人机平台自身的推进与能量约束，无人机的悬停与移动需要消耗大量推进能量，机载电池的总能量极其有限，不合理的轨迹规划会导致能量快速耗尽，直接中断整个系统的服务。
传统机载IRS优化研究普遍将三个约束进行割裂处理，仅单独优化IRS相移或者无人机轨迹，没有考虑三类约束之间的深度耦合关系，最终得到的优化结果往往在理论仿真中性能优异，但在实际复杂环境中完全无法落地。针对这一核心痛点，本研究构建无线信道、天气条件、推进能量三重约束下的机载IRS系统联合优化框架，实现系统通信性能与能量效率的协同最优，推动机载IRS技术从理论走向实际工程应用。
二、国内外研究现状与研究缺口
当前机载IRS领域的相关研究主要分为三个方向：IRS无源波束成形优化、无人机轨迹规划、机载能量管理。在IRS波束成形方向，大量研究针对地面部署的IRS系统，通过交替优化、流形优化、深度强化学习等算法求解最优反射相移矩阵，实现反射信号的定向增强。在无人机轨迹规划方向，相关研究面向无人机通信场景，以通信速率最大化为目标优化无人机的三维飞行轨迹，充分发挥无人机的机动增益。在机载能量管理方向，现有工作针对纯通信载荷的无人机系统，构建了推进能量、通信能量、电路能量的三维能量消耗模型，优化轨迹以提升系统的能量效率。
但现有研究仍然存在三个明显未被覆盖的核心研究缺口：第一，绝大多数研究仅单独优化IRS相移或者无人机轨迹，没有将无线信道、天气衰减、推进能量三类约束纳入统一的联合优化框架，忽略三者之间的强耦合关系，优化结果在实际复杂环境中极易失效；第二，现有研究普遍默认理想的无干扰大气传播环境，完全没有考虑降雨、沙尘等真实天气条件对机载IRS级联链路的额外衰减影响，导致在恶劣天气场景下原本设计的相移与轨迹方案完全无法达到预期性能；第三，多数方案将无人机的推进能量消耗简化为与飞行速度平方成正比的简单模型，没有针对多旋翼无人机的悬停、水平移动、升降等不同飞行状态建立精确的推进能量模型，优化得到的轨迹方案极易出现能量消耗超出机载电池容量的问题，直接导致无人机无法完成预设任务。
本研究正是针对上述三个核心缺口展开，构建全维度的联合优化系统模型，在三重约束的共同边界内求解全局最优的系统配置方案，填补机载IRS多约束联合优化领域的研究空白。
三、系统模型与三重约束建模
本研究考虑典型的城市复杂通信场景：地面部署一台配备多天线的宏基站，一架搭载M×N规模IRS无源阵列的多旋翼无人机在空中执行增强通信覆盖任务，为地面K个受建筑物遮挡的单天线用户提供通信服务，基站到用户的直连链路被建筑物完全阻断，所有用户的下行通信信号全部通过机载IRS进行被动反射完成传输。系统的整体工作流程为：基站发射下行通信信号，信号经过空口传输到达机载IRS，IRS通过调整每个反射单元的相位将信号进行定向波束成形，反射到地面目标用户区域，最终用户接收反射后的信号完成通信。
本研究对系统的三类核心约束分别建立精确的数学模型：
3.1 时变级联无线信道约束
机载IRS系统的端到端等效级联信道由基站到无人机的信道、IRS反射相移矩阵、无人机到用户的信道三部分级联组成。其中基站到无人机的链路由于空中没有遮挡，以视距传播为主，信道大尺度衰落由自由空间路径损耗模型计算，叠加少量的小尺度Rician衰落；无人机到地面用户的链路同时包含视距传播分量与建筑物反射的多径分量，采用适用于密集城区的空对地路径损耗模型，路径损耗同时是无人机三维位置、用户位置、载波频率的函数。IRS的反射相移矩阵满足恒模约束，每个反射单元的幅度归一化为1，相位可在0到2π之间连续调整。整个级联信道的状态随无人机的三维位置动态变化，无人机位置的微小改变都会直接导致端到端信道状态的显著变化。
3.2 复杂天气衰减约束
本研究将天气因素对电磁波的额外衰减纳入信道模型，针对不同典型天气建立对应的衰减系数模型：在晴朗天气下，大气衰减可以忽略不计；在降雨场景下，采用ITU-R提出的雨衰模型，衰减系数与降雨强度、载波频率正相关，频率越高、雨强越大，额外衰减越严重；在沙尘场景下，采用电磁波在悬浮颗粒中的散射衰减模型，衰减系数与空气中沙尘颗粒的浓度、颗粒半径直接相关。天气带来的额外衰减会直接作用于基站-无人机、无人机-用户两段链路，等效于在原有路径损耗的基础上叠加一个随天气动态变化的额外损耗项，恶劣天气下该损耗项可以达到10dB以上，会直接导致反射信号的接收强度大幅下降。
3.3 无人机推进与能量约束
针对多旋翼无人机平台建立精确的推进能量消耗模型，将无人机的总能量消耗分为三个部分：第一是悬停能量消耗，即无人机保持当前位置静止悬停时维持升力抵消重力所需要的能量；第二是水平移动能量消耗，与无人机的水平飞行速度的三次方正相关；第三是垂直升降能量消耗，与无人机的垂直升降速度正相关。无人机机载电池的总初始能量为固定值，整个飞行任务周期内的总推进能量消耗与通信电路能量消耗之和不能超过机载电池的总容量，否则无人机会因为能量耗尽无法维持飞行。同时无人机的飞行速度、飞行高度都被限制在平台物理能力允许的边界范围内，不能超出安全飞行包线。
四、联合优化问题构建与求解
本研究将机载IRS系统的优化变量定义为三类：无人机在每个时隙的三维空间坐标组成的轨迹变量、每个时隙IRS阵列的反射相移矩阵变量、每个时隙机载能量在推进与通信之间的动态分配变量。优化目标是在满足无线信道传输约束、天气衰减约束、无人机推进能量约束、IRS相移恒模约束的前提下，最大化整个任务周期内系统的加权通信和速率，同时最小化单位吞吐量的平均能量消耗，实现通信性能与能量效率的协同最优。
该优化问题是一个非凸的混合变量优化问题，传统的凸优化工具无法直接高效求解。本研究采用改进的自适应真菌生长优化算法对该问题进行求解：将无人机轨迹点、IRS相移向量、能量分配系数编码为算法种群中的个体，通过真菌孢子的扩散、分支、营养更新的迭代搜索机制，在三重约束的可行域内进行全局寻优。算法在迭代过程中自动对超出能量边界、飞行安全边界的个体进行惩罚，保证最终输出的所有优化结果全部满足物理约束，不存在不可行的无效解。同时算法引入自适应步长调整机制，在迭代前期扩大搜索步长保证全局搜索能力，在迭代后期缩小搜索步长提升局部寻优精度，最终高效收敛到接近全局最优的可行解。
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