1.一种无人机轨迹优化及资源分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：基于无人机基站系统对无人机轨迹优化及资源分配问题进行建模；

S2：对无人机轨迹优化及资源分配问题进行规划，以保证无人机服务各用户的公平性；

S3：在给定无人机的轨迹的条件下联合优化带宽和无人机功率；

S4：在给定带宽和无人机功率的条件下优化无人机的轨迹；

S5：综合考虑S3和S4，解决无人机轨迹优化及资源分配问题；

S1具体操作如下：

考虑一个无线网络由一个回程链路接入点、一个无人机基站和K个地面用户组成，K个地面用户由于障碍物阻挡或者距离基站太远而不能被地面基站服务，部署一个无人机基站来服务这些用户；

然后建立一个三维的笛卡尔坐标系，回程链路接入点的位置为w0，用户k位置为wk，无人机的高度固定为H，最大飞行速度设为Vmax，固定初始位置和终止位置分别为和q0、qF，总的飞行时长设为T，确定无人机平均飞行速率无人机的飞行轨迹表示为q(t)，将连续的时间离散为m个时隙δ(t)，即T＝mδ(t)，于是轨迹q(t)表示为序q[m]，表示第m个时隙的无人机位置；

无人机与地面用户之间采用准静止块衰落信道，即每个时隙δ(t)细分为L个小块，即衰落块，在第m个时隙的第l个衰落块上，对信道系数建模为 其中ρk[m,l]表示小尺度衰落系数，βk(m)表示大尺度衰落系数且只与无人机与用户间距离有关；

而无人机与回程链路接入点间由于没有障碍物遮挡，则无人机与回程链路接入点间为视距通信链路，故用自由空间路径损耗模型表示，即信道系数表示为 不用考虑小尺度衰落，因此有：

其中γ0表示距离为1米时的参考信道功率增益，d0和dk分别表示无人机与回程链路接入点和用户k间的距离，α＞2表示路径损耗指数，β0[m]为大尺度衰落；

用a0[m]、ak[m]分别表示在第m个时隙无人机基站与回程链路接入点间和无人机与第k个用户间的带宽分配，回程链路接入点功率固定为P0，而无人机基站分配给第k个用户的功率为pk[m]，因此回程链路接入点到无人机基站的可达速率与无人机基站到第k个用户的可达速率分别为：其中N0表示噪声功率谱密度，C0[m]为回程链路接入点到无人机基站的可达速率，Ck[m,l]为无人机基站到第k个用户的可达速率；

在第m个时隙的第l个衰落块上，无人机基站与第k个用户间通信的中断概率为：F(·)表示小尺度衰落ρk[m,l]的累计分布函数，用 表示中断概率，∈表示最大可容忍的中断概率，然后选择一个无人机与用户间的实际通信速率为Rk[m]使得得到满足因此无人机到用户k的实际传输速率可由(5)式求反函数得到：其中F-1(·)表示F(·)的反函数。

2.根据权利要求1所述的无人机轨迹优化及资源分配方法，其特征在于，S2规划为问题P(1)：P(1):

q[1]＝q0,q[M]＝qF            (11)其中， Q＝{q[m]}，B为总的可用带宽，(10)为无人机最大飞行速度约束，(11)为无人机始末位置约束，约束(12)、(13)保证无人机分配的带宽和功率是非负的。

3.根据权利要求2所述的无人机轨迹优化及资源分配方法，其特征在于，S3的具体操作为：引入辅助变量η，将问题P(1)等价于问题P(2)：P(1):

(7)～(13)

再将问题P(1)规划为P(3)：

P(3):

s.t.(7),(8),(9),(12),(13),(14)由于约束(8)的左边关于变量A和P是联合凹的，因此其不是一个凸约束，那么问题P(3)就不是一个凸优化问题，因此很难用常规方法求解，此处利用连续凸优化技术，所以将Rk[m]一节泰勒展开得到它的一个全局上届 于是有：其中令 为上一次迭代的得到的值，然后在问题P(3)中的约束(8)中左边用 取代Rk[m]，于是约束(8)转化为约束(16):继而问题P(3)转化为问题P(3.1):

P(3.1):

s.t.(7),(9),(12),(13),(14),(16)问题P(3.1)为一个标准的凸优化问题，利用内点法即可求解。

4.根据权利要求3所述的无人机轨迹优化及资源分配方法，其特征在于，P(3)的求解过程为：S3.1：给定一个初始轨迹Q(0),给定初始带宽功率分别为A(0),P(0)，η(0)＝0，i＝1；

S3.2：在给定的Q(i-1)，A(i-1)，P(i-1)的情况下通过内点法解决问题P(3.1)后得到最优解Q(i)，A(i)，P(i)，同时得到最优值η(i)；其中Q(i-1)，A(i-1)，P(i-1)分别为上一次迭代得到的无人机飞行轨迹、带宽分配、功率分配；

S3.3：判断η(i)-η(i-1)的差值是否小于阈值θ，其中θ是根据需要的精度所设定的阈值，若小于则循环迭代收敛后停止，得到最终的带宽分配和功率分配；否则，令i＝i+1，并返回S3.2。

5.根据权利要求4所述的无人机轨迹优化及资源分配方法，其特征在于，S4的具体操作如下：将问题P(2)规划为问题P(4)：

P(4):

s.t.(8),(10),(11),(14)通过求解P(4)就能得到无人机的飞行轨迹，问题P(4)是一个非凸优化问题，引进一个松弛变量 将问题P(4)变成问题P(4.1)：P(4.1):

(10),(11)

用反正法证明总存在一个最优解使得约束(19)取等号，因此问题P(4)与问题P(4.1)是等价的，则通过解等价问题可得到原问题的解；

但是P(4.1)仍不是一个凸优化问题，因为约束(18)的右边C0[m]和约束(19)的右边Rk[m]关于轨迹q是凸的，因此是非凸约束，故根据定理凸函数的一介泰勒展开是原式的一个全局下届，于是将C0[m]和Rk[m]分别一介泰勒展开得到 和其中 q(i)[m]为连续凸优化时上一次迭代得到的轨迹，分别将约束(18)中的C0[m]和约束(19)中的Rk[m]替换成(20),(21)式中 与于是约束(18)和约束(19)分别转化为约束(22)与约束(23)：因此问题P(4.1)转化为问题P(4.2):P(4.2):

s.t.(10),(11),(17),(22),(23)而问题P(4.1)是一个标准的凸优化问题，利用内点法即可求解。

6.根据权利要求5所述的无人机轨迹优化及资源分配方法，其特征在于，P(4)的求解过程为：S4.1：给定一个初始轨迹Q(0),以及由算法一的到的带宽分配A和功率分配P，设η(0)＝0，设i＝1；

(i-1) (i)

S4.2：在给定的Q ，A，P的情况下通过内点法解决问题P(4.2)后得到最优解Q ，同时得到最优值η(i)；

S4.3：判断η(i)-η(i-1)的差值是否小于阈值θ，若小于，则循环迭代收敛后停止，得到最终的飞行轨迹，否则，令i＝i+1，并返回S4.2。

7.根据权利要求6所述的无人机轨迹优化及资源分配方法，其特征在于，S5包括以下步骤：S5.1：设置一个无人机的初始轨迹Q(0)以及迭代次数变量i＝1；

S5.2：在给定的无人机轨迹Q(i-1)下，利用算法一解决问题P(3)得到最优的带宽A(i)和功(i)率P ；

S5.3：由Q(i-1)和S5.2得到的带宽A(i)和功率P(i)，利用算法二解决问题P(4)得到轨迹Q(i)，令θ(i)＝η；

S5.4：判断θ(i)-θ(i-1)＜σ是否成立，σ＝10-.3，若成立，则输出最终的带宽A*和功率分配P*、和无人机飞行轨迹Q*，否则，令i＝i+1，并返回S5.2。