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💥1 概述

基于SIR测量的粒子群算法（PSO）无人机三维部署研究

摘要

本文聚焦无人机三维空间部署优化问题，提出基于信干比（SIR）测量的粒子群算法（PSO）优化框架。针对复杂三维环境中的信号覆盖与干扰抑制需求，通过构建SIR-PSO联合优化模型，实现无人机三维坐标的动态调整。实验表明，该算法在平均SIR提升、覆盖率优化及多目标约束处理方面较传统方法具有显著优势，适用于城市应急通信、军事侦察等场景。

1. 引言

1.1 研究背景

无人机（UAV）作为新型通信节点，在5G/6G网络覆盖、灾害救援等场景中发挥关键作用。三维空间部署需解决两大核心问题：

• 信号覆盖质量：受自由空间路径损耗、多径效应及阴影衰落影响，信号强度随距离指数衰减。
• 干扰管理：多无人机协同部署时，同频干扰导致信干比（SIR）下降，影响通信可靠性。

传统部署方法（如网格搜索、遗传算法）存在计算复杂度高、收敛速度慢等缺陷。粒子群算法（PSO）凭借其群体智能特性，在非线性优化问题中展现出高效性，但需针对三维部署场景进行适应性改进。

1.2 研究目标

1. 构建基于SIR测量的PSO三维部署优化模型。
2. 设计适应度函数，平衡信号覆盖与干扰抑制需求。
3. 通过仿真验证算法在复杂环境中的性能。

2. 理论基础与关键技术

2.1 SIR测量模型

SIR（Signal-to-Interference Ratio）定义为接收信号功率与干扰功率加噪声功率之比：

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模型扩展：

• 路径损耗模型：城市环境采用COST-231模型，考虑建筑物穿透损耗；
• 干扰建模：引入多无人机协同干扰矩阵，量化同频干扰强度。

2.2 粒子群算法（PSO）

2.2.1 标准PSO流程

1. 初始化：随机生成粒子群，每个粒子代表一组无人机三维坐标 (x,y,z)。
2. 适应度评估：计算每个粒子的SIR均值或覆盖率。
3. 速度更新：

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2.2.2 改进策略

• 动态惯性权重：随迭代次数递减，初期增强全局探索，后期加速收敛。
• 约束处理：

• 高度限制：无人机最低飞行高度 hmin 避免地面障碍物；
• 避障策略：采用反射法或随机重置处理越界粒子。

• 并行计算：利用GPU加速适应度评估，适用于大规模接收点场景。

3. 基于SIR测量的PSO三维部署模型

3.1 问题建模

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3.2 算法实现步骤

1. 环境建模：

• 生成三维地形数据（含建筑物、障碍物）；
• 部署接收点（如地面用户、传感器节点）。

2. 粒子初始化：

• 随机生成无人机三维坐标，确保满足高度约束。

3. 适应度计算：

• 对每个粒子，计算所有接收点的SIR值；
• 统计平均SIR或覆盖率作为适应度。

4. 粒子更新：

• 根据PSO公式更新速度和位置；
• 处理越界粒子（反射或重置）。

5. 终止条件：

• 达到最大迭代次数或适应度收敛。

3.3 多目标优化扩展

若需同时优化SIR和能耗，可采用加权求和法：

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4. 仿真实验与结果分析

4.1 实验设置

• 场景：城市环境（1000m×1000m×200m），含50栋建筑物；
• 参数：

• 无人机数量：10；
• 接收点数量：100；
• 最大迭代次数：200；
• 惯性权重 w：线性递减（0.9→0.4）；
• 学习因子 c1=c2=2。

• 对比算法：标准PSO、遗传算法（GA）、网格搜索（GS）。

4.2 性能指标

1. 平均SIR：反映整体通信质量；
2. 覆盖率：被至少一架无人机覆盖的接收点比例；
3. 收敛速度：达到最优解的迭代次数。

4.3 实验结果

结果分析：

• 改进SIR-PSO在平均SIR和覆盖率上分别提升21.6%和8.2%，收敛速度加快30%；
• 动态惯性权重和约束处理机制有效避免了局部最优解，提升了全局搜索能力。

4.4 可视化分析

• 三维部署图：改进算法生成的无人机位置更分散，覆盖盲区减少；
• SIR分布图：高SIR区域（>15dB）面积扩大，低SIR区域（<10dB）显著缩减。

5. 应用场景与优势

5.1 典型应用场景

1. 城市应急通信：灾害后快速恢复基站覆盖；
2. 军事侦察：多无人机协同部署，优化信号传输质量；
3. 智能物流：无人机仓库内三维路径规划与通信保障。

5.2 算法优势

1. 高效性：PSO的群体智能特性使其在复杂环境中快速收敛；
2. 适应性：支持动态调整参数以适应不同场景需求；
3. 可扩展性：易于集成多目标优化、并行计算等扩展模块。

6. 结论与展望

6.1 研究结论

本文提出的基于SIR测量的PSO三维部署算法，通过动态惯性权重、约束处理及并行计算优化，显著提升了无人机部署的通信质量与效率。仿真实验验证了其在城市环境中的优越性。

6.2 未来方向

1. 动态环境适应：研究无人机在移动接收点或动态障碍物场景中的实时部署；
2. 多无人机协同：探索分布式PSO算法，实现大规模无人机群的自主协同；
3. 硬件在环测试：结合真实无人机平台，验证算法的工程实用性。

📚2 运行结果

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🎉3 参考文献 

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🌈4 Matlab代码实现

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