基于無(wú)人機(jī)中繼的星地認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)波束成形算法

李艷麗，林志，王子寧，許拔，程銘，歐陽(yáng)鍵

（1.南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院，江蘇 南京 210003；2.國(guó)防科技大學(xué)電子對(duì)抗學(xué)院，安徽 合肥 230037；3.國(guó)防科技大學(xué)六十三研究所, 江蘇 南京 210003）

1 引言

跟地面通信系統(tǒng)相比，衛(wèi)星通信因?yàn)槠涓采w范圍廣、通信容量大以及不受地域影響等優(yōu)勢(shì)，能夠滿(mǎn)足未來(lái)通信網(wǎng)絡(luò)對(duì)全時(shí)域全地域通信的要求，被認(rèn)為是下一代移動(dòng)通信系統(tǒng)的核心技術(shù)之一，受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[1-2]。然而衛(wèi)星通信易受遮蔽效應(yīng)的影響，通信質(zhì)量下降，因此研究人員提出采用中繼技術(shù)解決衛(wèi)星通信質(zhì)量不穩(wěn)定問(wèn)題。相比于常見(jiàn)的地面基站，無(wú)人機(jī)具備成本低廉、懸停能力、易于部署以及系統(tǒng)維護(hù)方便等特有優(yōu)勢(shì)。在地面設(shè)施受到自然災(zāi)害損壞或者軍事通信要求無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可移動(dòng)情況下，采用無(wú)人機(jī)作為中繼的網(wǎng)絡(luò)更受青睞[3-7]。因此基于無(wú)人機(jī)中繼的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。例如，參考文獻(xiàn)[8]提出一種以無(wú)人機(jī)為中繼的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)無(wú)人機(jī)中繼進(jìn)行選擇，推導(dǎo)出系統(tǒng)的中斷概率；參考文獻(xiàn)[9]考慮無(wú)人機(jī)作為空中中繼協(xié)助衛(wèi)星下行鏈路傳輸?shù)膱?chǎng)景，研究了系統(tǒng)的能效最大化傳輸問(wèn)題；參考文獻(xiàn)[10]針對(duì)無(wú)人機(jī)為中繼的星地網(wǎng)絡(luò)在滿(mǎn)足上行傳輸可靠性以及低功耗要求下，提出了一種能效資源分配算法。盡管為基于無(wú)人機(jī)中繼的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)提供了框架，參考文獻(xiàn)[8-10]只是在頻譜等資源理想配置情況下，研究了網(wǎng)絡(luò)的資源分配、系統(tǒng)性能。實(shí)際上，隨著無(wú)線(xiàn)設(shè)備以及物聯(lián)網(wǎng)終端的大規(guī)模部署，頻譜資源受限問(wèn)題嚴(yán)重限制了網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)能力。與此同時(shí)，傳統(tǒng)的頻譜管理方法不夠靈活、合理，例如無(wú)人機(jī)通常采用的S頻段和L頻段[11-12]，被許多其他無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)（例如Bi-Fi、藍(lán)牙）占用，導(dǎo)致頻譜資源更加緊張。為了充分利用頻譜資源，提升系統(tǒng)吞吐量和用戶(hù)容量，認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電（cognitive ra2io, CR）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生[13]。CR技術(shù)通過(guò)動(dòng)態(tài)管理頻譜資源實(shí)現(xiàn)了主網(wǎng)絡(luò)和次級(jí)網(wǎng)絡(luò)的頻譜資源共享。CR是解決無(wú)線(xiàn)通信中頻譜資源稀缺和利用率不足問(wèn)題的有效技術(shù)之一[14-16]，在星地網(wǎng)絡(luò)中也得到了應(yīng)用。參考文獻(xiàn)[17]針對(duì)基于無(wú)人機(jī)中繼的星地認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)下行鏈路，提出了一種聯(lián)合波束成形（beam+orming, BF）方案，解決了網(wǎng)絡(luò)在發(fā)射功率受限條件下的安全傳輸和能效問(wèn)題。雖然參考文獻(xiàn)[17]對(duì)基于無(wú)人機(jī)中繼的星地認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)做了較為深入的研究，但其假設(shè)已知理想信道狀態(tài)信息（channel state in+ormation, CSI）。在實(shí)際通信系統(tǒng)中，由于快衰落等因素影響，獲得理想CSI比較困難[18]，一般只能獲得統(tǒng)計(jì) CSI。在統(tǒng)計(jì) CSI情況下，基于無(wú)人機(jī)中繼的星地認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)信息傳輸問(wèn)題研究還面臨著巨大的挑戰(zhàn)，目前相關(guān)研究工作甚少。

本文考慮地面網(wǎng)絡(luò)作為主網(wǎng)絡(luò)，采用無(wú)人機(jī)中繼的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)作為次級(jí)網(wǎng)絡(luò)，研究了基于無(wú)人機(jī)中繼的星地認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的BF算法。具體而言，首先在無(wú)人機(jī)中繼發(fā)射功率和主用戶(hù)干擾功率受限條件下，建立次級(jí)用戶(hù)信干噪比最大化的優(yōu)化問(wèn)題。接著在已知次級(jí)用戶(hù)統(tǒng)計(jì)CSI條件下，提出兩種BF方案進(jìn)行求解：一種為基于迭代的BF算法，根據(jù)廣義瑞利商求解具有迭代常數(shù)的BF權(quán)矢量表達(dá)式，然后利用迭代得到迭代常數(shù)的最優(yōu)值，進(jìn)而求解出的BF權(quán)矢量。考慮到基于迭代的BF算法具有較高的計(jì)算復(fù)雜度，為了減少求解問(wèn)題的計(jì)算量，提出了另一種基于迫零的BF算法，并推導(dǎo)出相應(yīng)的BF權(quán)矢量解析解。最后，仿真驗(yàn)證了所提兩種波束成形方案的正確性與有效性。

2 系統(tǒng)模型

如圖1所示，基于無(wú)人機(jī)中繼的星地認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)由主網(wǎng)絡(luò)和次級(jí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，主網(wǎng)絡(luò)由基站和主用戶(hù)組成，次級(jí)網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)地球靜止軌道（geostationary earth orbit，GEO）衛(wèi)星、一個(gè)無(wú)人機(jī)中繼和次級(jí)用戶(hù)組成。其中，衛(wèi)星配置多饋源單反射面天線(xiàn)，無(wú)人機(jī)中繼配置N根天線(xiàn)，基站配有M根天線(xiàn)，其他終端均配備單根天線(xiàn)。

圖1 基于無(wú)人機(jī)中繼的星地認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型

2.1 信道模型

考慮空間損耗、降雨衰減和衛(wèi)星波束增益的影響，衛(wèi)星下行鏈路的信道矢量h∈ CN×1通常表示成[1]：

其中，φm∈CN×1中的各元素在[0,2π)均勻分布。r=[rm1,rm2,… ,rmN]T表示雨衰系數(shù)，以2B為單位表示的=20lg (rmn)服從對(duì)數(shù)正態(tài)隨機(jī)分布～ CN (μ,),1≤n≤N，μ和σr取決于衛(wèi)星的通信頻率、極化方式和用戶(hù)的位置。b=[bm1,bm2,… ,bmN]T表示點(diǎn)波束增益，其中的元素可以表示為：

其中，bmax表示衛(wèi)星天線(xiàn)的最大增益，J1(·)和J3(·)分別是1階和3階的第一類(lèi)貝塞爾函數(shù)，并且umn=2.07123sinφmn/sinφ32B，φmn表示第m個(gè)用戶(hù)相對(duì)于第n個(gè)波束的偏軸角，φ32B為單側(cè)半功率波束寬度。Cm表示自由空間損耗，可表示為：

其中，c為光速，f是載頻頻率，dh≈35786 km表示衛(wèi)星高度，dm是第m個(gè)用戶(hù)到衛(wèi)星覆蓋區(qū)域中心距離。

此外，式（1）中，Gr表示接收天線(xiàn)增益。當(dāng)系統(tǒng)工作在Ku及以上頻段時(shí)，通常采用拋物面天線(xiàn)，其表達(dá)式為：

其中，Gmax為拋物面天線(xiàn)軸向的最大增益，mθ為第m個(gè)地球站相對(duì)于衛(wèi)星的離軸角。

在對(duì)無(wú)人機(jī)—用戶(hù)信道建模時(shí)，除了考慮無(wú)線(xiàn)信道的衰落特性，還要考慮無(wú)人機(jī)波束增益、電波傳播損耗等實(shí)際參數(shù)的影響。于是，信道可以建模為：

其中，h∈ CN×1表示無(wú)人機(jī)—用戶(hù)鏈路的信道響應(yīng)矢量，g表示鏈路的小尺度衰落，L是信道系數(shù)，其綜合考慮了無(wú)人機(jī)發(fā)射天線(xiàn)增益，用戶(hù)接收天線(xiàn)增益，自由空間路徑損耗以及噪聲的影響，可得式（6）：

其中，c、f和d1分別表示光速、無(wú)人機(jī)信號(hào)傳輸頻率以及無(wú)人機(jī)到用戶(hù)的距離。

此外，式（5）中的g表示鏈路的小尺度衰落，可以建模為：

其中，ρ服從萊斯分布，a(θ)∈ CN×1為相控陣導(dǎo)向矢量，取決于期望用戶(hù)的所在方向，可由式(8)表示：

其中，θ為信號(hào)到達(dá)角，d2為天線(xiàn)陣源間距，λ為載波波長(zhǎng)，N為天線(xiàn)數(shù)。

與此同時(shí)，基站下行鏈路服從瑞利衰落，可以建模為[19]：

其中，L為多徑數(shù)，lρ為瑞利衰落系數(shù)，lθ為第l個(gè)多徑分量到達(dá)方向，且在區(qū)間上服從均勻分布，Δθ為角度拓展。

2.2 信號(hào)模型

根據(jù)圖1的系統(tǒng)模型，信號(hào)的傳輸可以分為兩個(gè)階段，在第一階段中，衛(wèi)星采用點(diǎn)波束技術(shù)發(fā)送信號(hào)至無(wú)人機(jī)中繼。假設(shè)衛(wèi)星發(fā)送信號(hào)為同時(shí)無(wú)人機(jī)中繼收到衛(wèi)星信號(hào)的K個(gè)同頻干擾信號(hào)xk,k={1 , 2,… ,K}，滿(mǎn)足因此，無(wú)人機(jī)中繼接收到的信號(hào)可以表示為：

其中，Ps為衛(wèi)星的發(fā)射功率，h1為衛(wèi)星到無(wú)人機(jī)中繼的信道矢量，gk（k∈ { 1,2,…,K}）表示第k個(gè)干擾信號(hào)到無(wú)人機(jī)中繼的干擾信道矢量，vs∈CN×1為服從均值為 0、協(xié)方差矩陣為的加性高斯白噪聲矢量，其中，IN為單位矩陣。

無(wú)人機(jī)中繼采用 BF技術(shù)對(duì)信號(hào)r進(jìn)行接收，即：

其中，wu∈CN×1表示接收BF權(quán)矢量。

在第二階段，無(wú)人機(jī)中繼采用BF技術(shù)將接收到的信號(hào)s?轉(zhuǎn)發(fā)給次級(jí)用戶(hù)，轉(zhuǎn)發(fā)后的信號(hào)表示為：

其中，w2∈CN×1為發(fā)射 BF權(quán)矢量。次級(jí)用戶(hù)接收到的信號(hào)為：

其中，h2是無(wú)人機(jī)中繼到次級(jí)用戶(hù)的信道矢量，ns為服從均值為0、方差為的加性高斯白噪聲。將式（10）～式（12）代入式（13）得：

同一階段，主用戶(hù)接收基站發(fā)送的信號(hào)以及來(lái)自無(wú)人機(jī)中繼的干擾信號(hào)，假設(shè)基站發(fā)送信號(hào)為且滿(mǎn)足，則主用戶(hù)接收信號(hào)為：

其中，h3表示基站和主用戶(hù)之間的信道矢量，gs為無(wú)人機(jī)中繼到主用戶(hù)的干擾鏈路矢量，np為加性高斯白噪聲，其均值為0、方差為。將式（10）～式（12）代入式（15）中，可以得到：

次級(jí)用戶(hù)信干噪比sγ定義為：

其中，Psig、Pint和nP分別表示次級(jí)網(wǎng)絡(luò)的期望信號(hào)功率、干擾功率和次級(jí)用戶(hù)端的噪聲功率。

利用式（14），次級(jí)網(wǎng)絡(luò)的期望信號(hào)功率Psig表示為：

其中，衛(wèi)星到無(wú)人機(jī)中繼的信道協(xié)方差矩陣以及無(wú)人機(jī)中繼到次級(jí)用戶(hù)的信道協(xié)方差矩陣分別表示為

同樣地，次級(jí)用戶(hù)受到的干擾功率Pint可以表示為：

同理，可求得次級(jí)網(wǎng)絡(luò)接收端的噪聲功率nP，表示為：

根據(jù)式（16），第二階段中主用戶(hù)受到的干擾功率為：

將式（22）代入式（21），可求得第二階段主用戶(hù)受到的干擾功率為：

將式（18）、式（19）以及式（20）代入式（17），則次級(jí)用戶(hù)信干噪比表示為：

基于上述建立的系統(tǒng)模型和推導(dǎo)的信號(hào)流程，本文將給出兩種不同的波束成形算法。

3 基于次級(jí)用戶(hù)信干噪比最大化準(zhǔn)則的BF算法

為了保證次級(jí)用戶(hù)接收信號(hào)的可靠性，本節(jié)考慮次級(jí)用戶(hù)已知統(tǒng)計(jì)CSI情況，以無(wú)人機(jī)中繼發(fā)射功率受限和主用戶(hù)干擾功率小于門(mén)限值為約束條件，建立以次級(jí)用戶(hù)信干噪比最大化為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題，該問(wèn)題在數(shù)學(xué)上表示為：

其中，PI為主用戶(hù)受到的干擾功率，Ith是主用戶(hù)能夠容忍的最大干擾功率，為中繼站最大發(fā)射功率。

將式（24）以及式（23）代入式（25），則優(yōu)化問(wèn)題表示為：

由于上述問(wèn)題難以直接有效求解，接下來(lái)本文結(jié)合廣義瑞利商，采用迭代算法解決原優(yōu)化問(wèn)題，并進(jìn)一步推導(dǎo)了每一次迭代的閉式最優(yōu)解。

3.1 基于迭代的BF算法

觀察問(wèn)題（26）可得，接收波束權(quán)重wu和發(fā)送波束權(quán)重w2的求解是相互獨(dú)立的，不妨將上述優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為如下兩個(gè)問(wèn)題進(jìn)行求解，其一表示為：

其中，Pth為無(wú)人機(jī)中繼接收到的有用信號(hào)功率最小值。其二表示為：

優(yōu)化問(wèn)題（27）約束以及優(yōu)化目標(biāo)關(guān)于wu的單調(diào)性具有一致性，因此第一個(gè)不等式約束可轉(zhuǎn)化為等式約束，則式（27）可重構(gòu)為：

上述問(wèn)題符合廣義瑞利商的求解形式，可求出接收 BF權(quán)矢量的最優(yōu)解為wu=v=表示矩陣最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量。則：

進(jìn)一步，有：

此時(shí)，將問(wèn)題（28）中的優(yōu)化變量wu看作已知解，則問(wèn)題（28）可重新構(gòu)建為：

進(jìn)一步，可將式（33）化簡(jiǎn)為：

式（35）最優(yōu)目標(biāo)值相對(duì)于η具有單調(diào)性，使用如算法1中所述的二分法搜索，通過(guò)求解具有不同η的優(yōu)化問(wèn)題（33），從而獲得最優(yōu)值η*。

算法1基于迭代的BF算法

輸入干擾功率門(mén)限值Ith，中繼站發(fā)射功率最大值，信道矢量h1、h2、h3，干擾信道矢量gk（1≤k≤K）以及gs；

（1）初始化終止誤差ε＞0，U以及L(滿(mǎn)足η*∈ [L,U])，迭代次數(shù)k=0以及c；

（2）令ηmi2=(U+L)/2；

（3）令η=ηmi2，檢查問(wèn)題（33）可行性：若不可行則令L=ηmi2并執(zhí)行步驟（5），可行則根據(jù)式（35）求解對(duì)應(yīng)w(k)并執(zhí)行步驟（4）；

（5）如果U-L≤ε,則終止算法；否則，執(zhí)行步驟（2）；

輸出發(fā)射BF成形權(quán)矢量w2。

將式（30）以及發(fā)射BF權(quán)矢量式（35）代入式（24），則最大信干噪比表示為：

上述 BF方案提出結(jié)合廣義瑞利商和迭代算法的方案，雖然可求解優(yōu)化問(wèn)題（26），但是也存在計(jì)算復(fù)雜度較高的問(wèn)題，因此本文為了降低計(jì)算量，提出了一種具有低復(fù)雜度的迫零波束成形方案。

3.2 基于迫零的BF算法

由廣義瑞利商可知wu=v，表示矩陣最大特征向量對(duì)應(yīng)特征值。將wu代入原優(yōu)化問(wèn)題（26），結(jié)合式（30）有：

其中，UA、UB為矩陣H3的特征向量，且UB為UA的正交子空間，Aλ為UA對(duì)應(yīng)的特征值，將w2投影到H3的零空間中，即：

式（38）第二個(gè)約束以及優(yōu)化目標(biāo)關(guān)于wd單調(diào)性具有一致性，因此可將不等式約束轉(zhuǎn)化為等式約束，將式（40）代入式（38），則優(yōu)化問(wèn)題可轉(zhuǎn)化為：

利用式（24）、式（30）以及式（43），次級(jí)用戶(hù)信干噪比可表式為：

3.3 復(fù)雜度分析

本節(jié)采用浮點(diǎn)運(yùn)算理論分析計(jì)算復(fù)雜度[20]。具體表示為一次浮點(diǎn)運(yùn)算指的是一次實(shí)數(shù)浮點(diǎn)運(yùn)算，即一次實(shí)數(shù)相加減或者相乘除記為一次浮點(diǎn)運(yùn)算。除此之外，復(fù)數(shù)相加減、相乘除則分別包括2次以及6次實(shí)數(shù)浮點(diǎn)運(yùn)算。參考文獻(xiàn)[21]給出了一些基本運(yùn)算復(fù)雜度：維數(shù)分別為mp和pq兩復(fù)數(shù)矩陣相乘需要8mpq次浮點(diǎn)運(yùn)算；維數(shù)為2m共軛矩陣求逆則需要次浮點(diǎn)運(yùn)算，同樣維度的實(shí)數(shù)矩陣求逆需要次浮點(diǎn)運(yùn)算，除此之外，同樣維度實(shí)對(duì)稱(chēng)矩陣求逆則需要浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)為本文針對(duì)基于迭代的BF算法，考慮算法1達(dá)到收斂需要的迭代次數(shù)為τ，則迭代算法需要大約次浮點(diǎn)運(yùn)算。同理，假設(shè)矩陣Gs零特征值個(gè)數(shù)為K,0＜K＜N，則迫零算法中浮點(diǎn)運(yùn)算數(shù)目大約為

4 仿真與結(jié)果分析

本節(jié)給出了計(jì)算機(jī)仿真以驗(yàn)證理論分析結(jié)果，不僅定量分析了無(wú)人機(jī)中繼天線(xiàn)數(shù)對(duì)系統(tǒng)可達(dá)速率的影響，并給出了基于迭代算法的BF方案中，干擾功率門(mén)限值以及中繼最大發(fā)射功率對(duì)于次級(jí)用戶(hù)信干噪比的影響。在仿真過(guò)程中，考慮主用戶(hù)隨機(jī)分布在無(wú)人機(jī)與基站共同覆蓋區(qū)域，次級(jí)用戶(hù)在無(wú)人機(jī)覆蓋范圍內(nèi)隨機(jī)分布，其余具體參數(shù)設(shè)置見(jiàn)表1。

表1 參數(shù)設(shè)置

圖2和圖3分別給出了無(wú)人機(jī)中繼接收與發(fā)射BF的歸一化輻射方向圖。考慮衛(wèi)星發(fā)射端在無(wú)人機(jī)中繼水平角10°方向，從圖2中可以看出，對(duì)于歸一化接收BF方向圖，衛(wèi)星位置位于接收主瓣方向，干擾均在零陷位置，說(shuō)明本文所提方案在保證準(zhǔn)確接收信號(hào)質(zhì)量的同時(shí)，能夠有效抑制干擾信號(hào)。此外在圖3中，相對(duì)于最大比傳輸（maximum ratio transmission，MRT）方案，本文所提迭代算法以及 ZF方案均能使得波束增益最大方向?qū)?zhǔn)次級(jí)用戶(hù)，零陷對(duì)準(zhǔn)主用戶(hù)，這說(shuō)明本文所提出的兩種方案能夠有效抑制來(lái)自其他方向的干擾，從而在一定程度上提高網(wǎng)絡(luò)的抗干擾性能。

圖2 接收波束成形歸一化方向圖

圖3 發(fā)射波束成形歸一化方向圖

圖4為迭代、ZF與MRT 3種方案下，次級(jí)用戶(hù)可達(dá)速率隨天線(xiàn)數(shù)的變化直方圖，其中無(wú)人機(jī)中繼站天線(xiàn)數(shù)N={8,12,16,32}。由圖4可知，每種方案下，可達(dá)速率均隨著天線(xiàn)數(shù)增加而提高，這是因?yàn)槎嗵炀€(xiàn)技術(shù)的陣列增益可提升通信質(zhì)量，故可以通過(guò)增加天線(xiàn)數(shù)提高系統(tǒng)的可達(dá)速率；同樣，當(dāng)天線(xiàn)數(shù)相同時(shí)，迭代算法系統(tǒng)可達(dá)速率要高于ZF方案和MRT方案的可達(dá)速率，驗(yàn)證了本文所提的迭代算法相較于ZF方案和MRT方案更能有效提升系統(tǒng)性能，這是因?yàn)镸RT算法僅考慮次級(jí)用戶(hù)接收信號(hào)功率最大而不考慮干擾方向。與此同時(shí)，天線(xiàn)數(shù)增加，ZF算法提升系統(tǒng)性能更為明顯，這是因?yàn)樘炀€(xiàn)數(shù)增加，自由度增加，因此ZF實(shí)現(xiàn)算法效果接近于迭代算法。

圖4 3種方案下可達(dá)速率直方圖

圖5給出了所提基于迭代算法的BF方案中干擾功率門(mén)限值和中繼發(fā)射功率對(duì)信干噪比的影響。從圖5中可以看出，隨著干擾功率門(mén)限值的增加，次級(jí)用戶(hù)的信干噪比也隨之增長(zhǎng)，當(dāng)干擾門(mén)限值增加到一定值，次級(jí)用戶(hù)的最大信干噪比增長(zhǎng)速度變慢；與此同時(shí)最大發(fā)射功率的增長(zhǎng)也會(huì)增加次級(jí)用戶(hù)的最大信干噪比，可以通過(guò)適當(dāng)增加干擾門(mén)限以及最大發(fā)射功率值提高次級(jí)用戶(hù)的最大信干噪比。

圖5 信干噪比與干擾門(mén)限和發(fā)射功率的關(guān)系

5 結(jié)束語(yǔ)

本文研究了基于無(wú)人機(jī)中繼的星地認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的信息傳輸問(wèn)題。考慮基于無(wú)人機(jī)中繼的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)作為次級(jí)網(wǎng)絡(luò)，地面網(wǎng)絡(luò)作為主網(wǎng)絡(luò)。首先推導(dǎo)出次級(jí)用戶(hù)信干噪比表達(dá)式，在此基礎(chǔ)上，針對(duì)無(wú)人機(jī)中繼發(fā)射功率受限和主用戶(hù)干擾功率受到限制的情況，構(gòu)建了次級(jí)用戶(hù)信干噪比最大化問(wèn)題。接著分別提出了基于迭代以及基于迫零的兩種BF方案，并推導(dǎo)求得BF權(quán)矢量的解析表達(dá)式和閉式解。最后，仿真結(jié)果表明所提兩種波束成形方案能夠有效地抑制干擾，提升了通信系統(tǒng)的抗干擾能力。