【无人机通信】基于机器学习求解4G网络无人机基站布局优化问题附Matlab代码-Toy模板网

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🔥 内容介绍

随着无人机技术的飞速发展，无人机通信在应急通信、灾害救援、偏远地区覆盖等领域展现出广阔的应用前景。本文提出一种基于机器学习的4G网络无人机基站布局优化方法，通过机器学习算法预测网络覆盖质量，并结合遗传算法优化基站位置，实现网络覆盖质量最优。

引言

无人机基站具有部署灵活、成本低廉等优势，可以有效解决偏远地区或灾害现场的通信覆盖问题。然而，无人机基站的布局对网络覆盖质量至关重要。传统的基站布局方法主要基于经验和人工优化，效率低、效果差。

基于机器学习的网络覆盖质量预测

本文采用机器学习算法预测网络覆盖质量。具体步骤如下：

**数据收集：**收集无人机基站位置、网络覆盖质量等数据。
**特征工程：**提取影响网络覆盖质量的特征，如无人机高度、环境障碍物、用户分布等。
**模型训练：**使用机器学习算法（如随机森林、支持向量机）训练预测模型。

基于遗传算法的基站布局优化

基于机器学习预测的网络覆盖质量，本文采用遗传算法优化基站位置。具体步骤如下：

**染色体编码：**将无人机基站位置编码为染色体。
**适应度函数：**使用预测的网络覆盖质量作为适应度函数。
**选择、交叉、变异：**根据适应度进行选择、交叉和变异操作，生成新的染色体。
**迭代优化：**重复上述步骤，直到达到最优解。

本文提出了一种基于机器学习的无人机基站布局优化方法，该方法能够有效地解决 4G 网络中的布局问题。通过使用机器学习模型预测无人机基站的覆盖范围、信道质量和能耗，该方法能够优化布局，最大化网络性能。仿真结果表明，该方法能够显著提高覆盖范围、信道质量和能耗，为无人机通信网络的部署和优化提供了新的思路。

📣 部分代码

%***************      %%************************************************************************************************clear allclc%*****************************   global variables  ********************************************REPerB=84*2;%resource elements per resourse blockCategory=[1,2,3];% 1:urban, 2:suburban,3:ruralF_HATA=1500;%MHzNoiceFigure=10; %dBBI=15;NoisePower= -174 +10*log10(180*10^3)+NoiceFigure+BI;SINRmin=-9.3;%dLbody=3;%dB body lossLbpl=18;%dB building penetration lossLj=2;%jumber loosGa=5;% gain %***************************** end  global variables  ******************************************%***************************** configuration of MeNB   ******************************************MeNB(1).x=500;% x coordinateMeNB(1).y=500;% y coordinateMeNB(1).ChannelBandwidth=20;%MHzMeNB(1).carrier=1.8*10^9;%MHzMeNB(1).takeBitPerMilisec=100000;%MHzMeNB(1).powerTransmit=45;  %dBmMeNB(1).height=100; %metresfor i=1:20MeNB(1).UEdata(i)=0;%MHz  endMaxPathLoss=Calculate_MaxPathLoss(MeNB(1).powerTransmit,NoisePower,SINRmin);%Max Path Loss %*****************************  End configuration of MeNB   ******************************************%*****************************   configuration of  20-UEs %*****************************************%                              Here we locate the Ues In the Gridfor i=1:50   UE(i).x=400;% x coordinate   UE(i).y=500;% y coordinate   UE(i).height=1.7;   UserLocationX(i)= 0;   UserLocationY(i)= 0;   UserLocationZ(i)= 0;      endi=1 x=400;% x coordinate y=500while i<51    x=randi(1000, 1, 1);    y=randi(1000, 1, 1);  if (x<400 || x>500) && (y<400 || y>500)   UE(i).x=x;% x coordinate   UE(i).y=y;% y coordinate   UserLocationX(i)= UE(i).x;   UserLocationY(i)= UE(i).y;   UserLocationZ(i)= 1.7;   i=i+1; endend%*****************************  End  configuration of  20-UEs %*****************************************%*****************************  scatter plot of  UEs and ENB %*****************************************figure('Color', 'white')plot(UserLocationX, UserLocationY, '^', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 3), hold onBaseStationX = 500;BaseStationY = 500;plot(BaseStationX, BaseStationY, 'rs', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 4), hold on, grid on, grid minorhleg = legend('用户位置', '基站');set(hleg, 'Location', 'NorthEastOutside');xlabel('坐标 围');ylabel('坐标 违');  %***************************** End  scatter plot of  UEs and ENB %*****************************************