本发明涉及无线通信，具体而言，尤其涉及一种工业物联网中通感控一体化中继方法。
背景技术：
1、工业物联网技术在自动化领域的广泛应用促进了工业网络系统的出现。工业网络系统是通过通信网络交换传感和控制信息的新一代系统。在工业环境中，大量物联网设备和无线传感器被广泛部署，以提供有价值的数据采集。然而，由于通信环境恶劣、设备移动性强，满足信息传输的高稳定性和可靠性要求极具挑战性。因此，工业网络系统不仅需要高质量的无线连接，还需要高精度的传感能力。研究工业网络系统中无线传输和传感的融合方案对于提高数据反馈性能至关重要。
2、为了应对这一趋势，提出了通信感知一体化（通感一体化），旨在让感知与通信共享相同的频谱和基础设施。通感一体化系统还可以进一步从感知辅助通信和通信辅助感知等互助中获益，加强二者之间的紧密耦合并减少它们之间的干扰是一个亟待解决的问题。大多数方案主要侧重于使用周期性方案耦合传感和通信信号，其中传感功能主要利用波束成形技术进行目标探测，而不考虑传感辅助通信。此外，大多数相关工作主要集中在地面网络，而地面网络本身存在各种限制，如信号阻塞、覆盖不全、基础设施损坏等。
3、下一代无线网络已被视为工业网络系统的关键驱动力。一般来说，通信系统往往需要感知辅助，如信道状态信息的感知信号估计、认知无线电中的频谱感知以及通信和感知资源分配等。近年来，将无人机集成到第五代及更先进的蜂窝网络中已成为一种前景广阔的解决方案。并且，为了在有限的频谱资源上支持高速数据和大规模连接，研究感知与通信之间干扰消除是很有意义的。无人机作为空中节点进行中继传输，特别是采用喇叭天线，如何保证在不同阶段进行波束对准保证数据传输是需要考虑的问题，并且在进行感知而不进行调整并不能保证信道条件。
4、综上所述，现有技术存在的问题是：由于工业无线传输环境的复杂性，仅通过传感器并不能保证数据传输的准确性和稳定性；由于无人机和自动引导小车的移动性，及时获取准确的信道条件具有挑战性；通信感知一体化技术中如何权衡通信与感知的性能，如何将二者耦合并减小相互之间的干扰对于工业物联网系统来说仍是需要讨论的，并且在无人机中继的两个阶段中不同情况下如何进行在感知到无人机的状态信息后如何进行操作才能保证信道条件仍需讨论。针对自动引导车经无人机中继将数据回传的过程中，通信、感知与控制系统的相互结合也需要讨论。
技术实现思路
1、根据上述提出的技术问题，本技术一种工业物联网中通感控一体化中继方法，包括如下步骤：
2、将自动引导车与无人机引入工业物联网系统中，建立划分两个阶段的通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统信道模型、通信模型、感知模型和控制模型；
3、根据半双工中继传输的实情况，将基于通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统按照两个阶段，采用通信、感知和控制一体化调度方法，进行数据传输控制；
4、计算基于通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统的两个阶段的划分点、通信功率与传感波束，建立最大化通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统总能量效率的模型；
5、将工业物联网系统总能量效率的模型按照两个阶段分为第一阶段系统和第二阶段系统，第一阶段系统采用丁克尔巴赫算法、惩罚项及泰勒展开方法转换为第一近似凸问题，第二阶段系统采用二次变换及重构秩一解的方法转换为第二近似凸问题；
6、采用基于黄金分割的连续凸近似算法求解第一近似凸问题，得到第一阶段系统的最优能量效率，采用重构秩一解的内点法求解第二近似凸问题，得到第二阶段系统的最优能量效率。
7、进一步地，所述通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统的两个阶段包括：
8、第一阶段：自动引导车与无人机之间进行数据传输，第二阶段：无人机将数据传输给无线接入点；
9、所述通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统信道模型主要包含多径衰落、路径损耗和失准衰落，两个阶段的信道增益分别表示如下：
10、
11、
12、其中：路径损耗用自由空间传播模型来描述，其表达式为：
13、
14、其中，和分别为发射和接收信号增益，是信号波长，其中是光速，是占用的频带，是收发器之间的距离；
15、其中：多径衰落通常用瑞利分布来描述，其概率分布函数为：
16、
17、其中：是均方根值为的衰落信道，概率分布函数的自变量；
18、第一阶段失准衰落：假设无人机的发射波束覆盖半径为r的区域s，同时，自动引导小车波束覆盖区域的半径为r，距离为d，其中，为距离d时波束的最大半径，此外，l是自动引导小车的波束中心与无人机的波束中心之间的失准误差，失准衰落表示为：
19、
20、其中，等效波束宽度用表示，是喇叭天线的角度误差，第一阶段的失准误差只考虑最佳方向的切平面方向，即，其中是失准误差系数。此外，当时，无人机的接收功率表示为，通过以下公式得到：
21、
22、其中，，为高斯误差函数，那么，等效波束宽度表示为：
23、
24、所述第二阶段失准衰落表示为：
25、
26、其中，为最佳情况下的投影面积，同样，为无人机波束在无线接入点波束上的投影面积，其中和为无人机波束半径和无人机波束角；另外，失准误差表示为：
27、
28、s14、在所通信、感知和控制一体化中继传输的感知信道：无线接入点通过均匀线性阵列发送感知信号，感知自动引导车和无人机的位置，感知信道表示为：
29、
30、其中，为距离无线接入点 1m 处的信道增益值，,为无线接入点的x和y轴坐标，自动引导车与无人机的位置信息用坐标分别表示为：与，
31、所述通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统第一阶段通信模型中，无人机接收到的信号表示为：
32、
33、其中，表示自动引导小车发送的通信信号，表示无线接入点发送的感知信号，表示自动引导小车和无人机之间的平坦衰落无线信道，表示无线接入点和无人机之间的无线信道，表示均值为零方差为的加性噪声；
34、无人机接收可达速率表示为：
35、
36、其中，表示通信信号的发射功率，表示无人机接收感知信号的功率，是加性噪声功率；
37、在第一阶段，自动引导车向无人机传输的第k个时刻码字速率表示为：
38、
39、假设无人机成功解码码字并将相应信息存储在其缓冲区中，用表示第k时隙结束时中继缓冲区中的数据量，因此，会随下式变化：
40、
41、所述通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统第一阶段感知模型中，感知功能的关键指标是由发射信号确定的感知波束分布的协方差矩阵，协方差矩阵表示为：
42、
43、其中，为感知信号的发射波束形成矢量，无线接入点传输感知信号功率为：
44、
45、则在方向上的感知波束图为：
46、
47、其中，表示均匀线性阵列作为天线在无线接入点处使用时的转向矢量，表示波长，d0表示天线间隔，n0是无线接入点的线性阵列天线个数；
48、因此，无线接入点感知无人机在第k个时隙的功率可表示为：
49、
50、利用自动引导车和无人机的位置信息，确定感知目标相对于无线接入点的水平角度为：
51、
52、所述通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统第二阶段通信模型中，无线接入点接收到的信号表示为：
53、
54、其中，是加性噪声的功率，为无人机接收到自动引导车发送的通信信号进行解码转发后的信号，为反射回无线接入点的感知回波信号，为感知激活系数；信道容量推导为：
55、
56、其中：是无人机的通信发射功率；
57、无线接入点的第k个时隙码字率表示为：
58、
59、当时，无线接入点能够成功解码该码字，随着无人机中继转发进行传输，此时缓存区中的码字数变为：
60、
61、所述通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统第二阶段感知模型中，协方差矩阵表示为：
62、
63、其中，为感知信号的发射波束形成矢量；然后，无线接入点在第二阶段传输感知信号功率为：
64、
65、则在方向上的感知波束图为：
66、
67、所述通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统的控制模型中，无人机运动控制模型如下：
68、无人机运动控制离散时间控制模型为：
69、
70、其中，是k时刻无人机的状态，和是离散时间模型中的系统参数矩阵，是运动控制输入，是由均值为零、方差为w的加性高斯白噪声引起的扰动，假设在每个时隙k时，无线接入点的采样状态是完美的，即，计算出无人机的运动控制输入为：
71、
72、其中，为控制增益，对于速度为的旋翼无人机，推进功耗建模为：
73、
74、其中，为转子叶尖速度，为平均转子诱导速度，为机身阻力比，和分别为叶片轮廓功率和诱导功率，、和分别为空气密度、转子固体度和叶片角速度，无人飞行器在离散域速度由下式计算：
75、
76、其中，表示时间间隔；
77、所述通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统的控制模型中，无人机天线角度控制模型如下：无人机和自动引导小车之间的距离和相对角度可通过感知测量获得，无人机上喇叭天线的方向可以用俯仰角和方位角表示，喇叭天线指向设备方向的角度计算为，其中：
78、
79、那么，第k时刻喇叭天线指向方向的误差为，是无人机在第k时刻的天线指向角度，通过无人机的内置传感器获得，使用控制器来控制喇叭天线的方向，控制输出表示为：
80、
81、其中，为控制增益，无人机喇叭天线角度控制的离散时间控制模型为：
82、
83、其中，和分别为系统参数矩阵，为k时刻时的扰动，表示k+1时隙的无人机的天线角度。
84、进一步地，所述根据半双工中继传输的实情况，将基于通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统架构按照两个阶段，采用通信、感知和控制一体化调度方法，进行数据传输控制的过程如下：
85、s21、第一阶段的感知-控制周期触发方法：自动引导小车将采集到的传感器信息经过喇叭天线发送给无人机，与此同时，无线接入点发送感知信号以获取自动引导小车和无人机的位置信息，然后，无线接入点中的控制器计算失准误差，这是激活无人机控制系统的关键指标；无线接入点中的控制器根据与无人机波束半径r相关的失准误差l做出判断，当 l>r时，无线接入点将发出无人机运动控制和天线角度控制指令，否则将只发出天线角度控制指令，其中，控制激活系数为：
86、
87、s22、第二阶段的感知-控制事件触发方法：当无人机与无线接入点进行数据传输时，无线接入点的通信功能持续处于激活状态，以接收无人机的数据。只有当触发条件满足时，感知功能才会进行一次感知，控制器保持局部估计状态，估计状态表示为：
88、
89、当上式的估计值无法维持控制性能并保证通信要求时，由无线接入点感知无人机的实际状态，那么s时隙 k 时的状态估计值为：
90、
91、其中：就是状态估计值，是实际状态；
92、假设无人机在水平面上悬停，确定控制器上无人机实际状态和估计状态之间的误差为：
93、
94、状态噪声比，并由此推导出感知-控制激活阈值与状态噪声比之间的关系；
95、得出感知-控制激活阈值与状态噪声比阈值之间的关系，即，因此，得到感知-控制激活的速率阈值：
96、
97、第二阶段的感知模式激活条件如下：
98、
99、根据无人机波束投影面积判断控制激活方式，第二阶段控制模式的激活条件如下：
100、
101、进一步地，所述通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统的最大化通信总量与总功耗之比的非凸问题的表达式如下：
102、s31、联合优化阶段划分点、通信功率与感知波束矢量，得到最大化通信总量与总功耗之比：
103、
104、其中：c1和c2表示与第一阶段和第二阶段相对应的无线接入点感知精度约束，其中是第一阶段系数，当处于第一阶段时为1，否则为0；是与基本波束成形的波束图；是与基本波束成形相比的最小均方误差值；
105、c3和c4表示波束成形的最大发射功率约束，其中表示感知功率上限；c5是第一阶段的串行干扰消除条件约束；
106、c6是第二阶段无人机的通信功率约束；
107、c7是无人机的缓存约束；
108、c8表示时隙划分点的整数约束；
109、c9 表示感知和控制激活因子的 0-1 约束；
110、由于协方差矩阵的二次形式使得约束条件 c2-c6非凸。
111、进一步地，所述第一阶段系统采用丁克尔巴赫算法、惩罚项及泰勒展开方法转换为第一近似凸问题的过程如下：
112、s41、第一阶段的波束成形和功率分配子问题表示为：
113、
114、时隙划分点、波束成形和功率分配子问题表示为：
115、
116、s42、的目标函数是一个分式非凸函数，通过丁克尔巴赫方法转化目标函数为凹函数最大化问题，即：
117、
118、其中，，并且，如果找到使得成立，那么优化问题的解就通过求解等价问题而得到；
119、s43、接着，定义辅助变量，其中，
120、，，那么重写为：
121、
122、使用特征值分解或高斯随机化方法将半定松弛方法得到的一般解重构为秩一解，将秩一约束转化为目标函数中的惩罚项，然后用连续凸近似算法来解决问题，秩一约束等价于：
123、
124、其中，是核范数，即矩阵的奇异值之和，是谱范数，即矩阵最大的奇异值，因此，如果矩阵是秩一矩阵，那么上述等式成立，否则，由于是半正定矩阵，奇异值之和总会大于最大奇异值，即，为了得到一个秩一矩阵，在目标函数中引入了一个惩罚项，结果是：
125、
126、其中：是惩罚因子，只有当其趋于0，即趋于时，的秩才接近1；
127、s44、在这种情况下，的主要非凸性来自惩罚项的第二项，用其在点处的一阶泰勒展开来替代：
128、
129、其中：是与最大特征值相对应的特征向量，那么，问题近似为以下问题：
130、
131、s45、引入衰减系数，通过初始化一个大的值，然后通过使其逐渐减少到一个足够小的值，得到整体的次优解，其中，当惩罚项足够小时，即，跳出迭代。
132、进一步地，所述采用基于黄金分割的连续凸近似算法求解第一近似凸问题，得到第一阶段系统的最优能量效率的过程如下：
133、1）初始化：可行的黄金搜索区间、迭代阈值、黄金分割系数和黄金分割搜索上下界更新式，，可行的泰勒展开点、折减系数、迭代阈值和，；
134、2）当时，进行迭代；
135、3）根据连续凸逼近方法输入和分别进行外迭代；
136、4）当时，进行内迭代；
137、5）当时，根据求解，并基于更新泰勒展开点，；
138、6）当时，跳出内迭代，的值赋给，；
139、7）当时，跳出外迭代并计算和；
140、8）如果，将的值赋给，的值赋给，的值赋给，的值赋给；
141、9）当时，结束迭代；
142、10）将的值赋给，根据基于惩罚项的双层连续凸逼近方法输入求解，得到自动引导车的最佳通信功率与无线接入点的最佳感知波束成形矢量。
143、进一步地，所述第二阶段系统采用二次变换及重构秩一解方法将非凸问题转化为第二近似凸问题的过程如下：
144、s51、问题的表述改写如下：
145、
146、s52、的优化目标函数具有多比分数形式，首先应用二次变换将目标函数解耦为：
147、
148、其中，，那么，原问题等价转换为：
149、
150、并且，当且仅当时，优化问题等同于优化问题，其中是的最大值；
151、s53、将每个时隙的优化问题转化为两种形式：
152、s531、当感知-控系统制未被激活时，无线接入点无需对无人机进行感知控制操作时：
153、
154、问题是一个凹函数，可以通过 cvx 工具箱和 mosek 求解器高效求解；
155、s532、当感知-控制系统被激活时，无线接入点需对无人机进行感知控制操作时：
156、
157、问题是一个非凸函数，主要非凸性是目标函数中的和，接着，定义辅助变量，其中，，，那么重写为：
158、
159、的主要非凸约束来自c13的秩一约束，对于问题，总是存在一个秩为一的最优解：
160、
161、
162、因此，新构建的解满足所有原始问题的约束条件，并确保,，最终，重新表述为：
163、
164、问题是一个二次半定规划问题，通过 cvx 工具箱和 mosek 求解器高效求解。
165、进一步地，所述采用重构秩一解的内点法求解第二近似凸问题，得到第二阶段系统的最优能量效率的过程如下：
166、1）初始化：可行的辅助变量、无人机通信功率、无线接入点的波束成形矢量；
167、2）当未收敛时，进行迭代；
168、3）根据求解最佳；
169、4）如果，通过求解得到无人机的通信功率；
170、5）否则，通过求解得到无人机的通信功率与无线接入点的波束成形矢量；
171、6）当迭代结束，如果，基于迭代后的值求解得到无人机的最佳通信功率；
172、7）否则，基于迭代后的值求解得到无人机的最佳通信功率与无线接入点的最佳波束成形矢量。
173、较现有技术相比，本发明具有以下优点：
174、本发明提供的一种工业物联网中通感控一体化中继方法，能够在工业物联网环境恶劣场景中保证数据回传并降低系统能耗，并根据中继模式分阶段采用不同方案耦合感知-控制方案进行数据传输，能够根据信道条件变化导致通信速率下降的情况下对无人机进行感知以实现运动控制或天线角度控制以改善传输条件，有效的提高工业物联网系统数据回传的通信总量的同时降低系统总功耗。
175、基于上述理由本发明可在无线通信等领域广泛推广。
1.一种工业物联网中通感控一体化中继方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种工业物联网中通感控一体化中继方法，其特征在于，所述通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统的两个阶段包括：
3.根据权利要求2所述的一种工业物联网中通感控一体化中继方法，其特征在于，所述根据半双工中继传输的实情况，将基于通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统架构按照两个阶段，采用通信、感知和控制一体化调度方法，进行数据传输控制的过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种工业物联网中通感控一体化中继方法，其特征在于，所述通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统的最大化通信总量与总功耗之比的非凸问题的表达式如下：
5.根据权利要求1所述的一种工业物联网中通感控一体化中继方法，其特征在于，所述第一阶段系统采用丁克尔巴赫算法、惩罚项及泰勒展开方法转换为第一近似凸问题的过程如下：
6.根据权利要求1所述的一种工业物联网中通感控一体化中继方法，其特征在于，所述采用基于黄金分割的连续凸近似算法求解第一近似凸问题，得到第一阶段系统的最优能量效率的过程如下：
7.根据权利要求1所述的一种工业物联网中通感控一体化中继方法，其特征在于，所述第二阶段系统采用二次变换及重构秩一解方法将非凸问题转化为第二近似凸问题的过程如下：
8.根据权利要求3所述的一种工业物联网中通感控一体化中继方法，其特征在于，所述采用重构秩一解的内点法求解第二近似凸问题，得到第二阶段系统的最优能量效率的过程如下：
