信道建模 UAV与设备之间的信道增益为： 其中 β \beta β是大尺度衰落因子，如路径损耗和阴影衰落；h是小尺度衰落因子，如多径衰落。其中h满足其平方的期望为1。 UAV与设备之间的LoS概率表示为 C和D是描述环境的参数， θ \theta θ是UAV的角度，与UAV位置和设备位置有关。 路径损耗表示为（看表达式像自由空间路径损耗） 其中fc是carrier frequency， α \alpha α是路径损耗指数， η \eta η是在LoS和NLoS情况下的路径损耗系数， η \eta η2 > η \eta η1。 那么平均路径损耗为 其中 β \beta β0是参考距离为1m时的路径损耗，为（4 π \pi πfc/c)-alpha。 由此，可以计算出信道增益hmt。

传输建模

令p为设备的传输功率，那么UAV和设备之间的数据率为

信道建模 接收机r与发送机s的信道增益为 其中a是NLoS和LoS链路的衰落分量，h是服从Nakagami-m分布的小尺度衰落因子。 其中a表示为

其中FSPL (free space path loss)表示为 这个是更为普遍的路径损耗模型（对数距离路径损耗模型）。 设备和UAV之间LoS的概率是

传输建模 在NOMA中，发射端同时发射多个设备的信号，对频谱资源进行服用，多个信号经过叠加编码技术成为混合信号，发送至接收端，接收端对混合信号采用串行干扰消除技术，进行信号的解码。信号解码顺序按照信号的发射功率从高到低进行解码，解码某个信号时，其他未解码信号作为干扰噪声，已解码信号则从混合信号中移除。这里不同设备的发射功率不同，发送端按照功率分配原则为每个信号分配不同等级的功率。 当设备向UAV发送信号，UAV收到的混合信号为 其中x代表传输信号，p代表分配的发送功率。 在UAV处解码信息的SINR (signal-to-interference-plus-noise-ratio)表示为 数据传输率为 r = Blog2(1 + SINR) 其中B为子信道的带宽。

—————————————————————————— 参考文献： 【1】A. B. M. Adam, M. S. A. Muthanna, A. Muthanna, T. N. Nguyen and A. A. A. El-Latif, “Toward Smart Traffic Management With 3D Placement Optimization in UAV-Assisted NOMA IIoT Networks,” in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 24, no. 12, pp. 15448-15458, Dec. 2023 【2】M. Sun, X. Xu, X. Qin and P. Zhang, “AoI-Energy-Aware UAV-Assisted Data Collection for IoT Networks: A Deep Reinforcement Learning Method,” in IEEE Internet of Things Journal, vol. 8, no. 24, pp. 17275-17289, 15 Dec.15, 2021