CN110380998B - 一种应用于无人机图像中继传输的可重构均衡器 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种应用于无人机图像中继传输的可重构均衡器，涉及无人机图像中继传输技术领域。将可重构均衡器的阶长设置为一个与直视径分量和地面反射径分量比值有关的反比例线性函数，均衡器训练准则为最小误码率准则，使之适应于图像传输场景；在放大转发中只需要在地面站处的接收机上部署均衡器；而在解码转发中则需要在中继无人机和地面站的接收机上均部署均衡器，扩大了应用范围。本发明采用可重构均衡器，接收机可以根据空空和空地信道的真实衰落情况来调整均衡器参数，使中继传输性能在接收信号可靠性和信号处理延时两种系统性能中达到最优的均衡。

Description

一种应用于无人机图像中继传输的可重构均衡器

技术领域

本发明涉及无人机图像中继传输技术领域，具体指一种适用于不同型号无人机的图像中继传输可重构均衡器。

背景技术

无人机中继传输系统是指执行任务的无人机借助中继无人机与地面控制中心完成信息传输的数据通信系统。无人机中继传输系统已经成为无人机在飞行全过程中，联系无人机与舰载、地面指挥平台、设备之间资源共享的信息桥梁，其基本功能是执行任务的无人机能与中继无人机、地面控制中心建立中继链路，并向地面控制中心发送无人机机载任务传感器获取的图像等信息。

图1为典型的无人机中继传输系统，通过中继无人机，任务无人机与地面站指挥平台进行数据交互。

根据最近的测量活动和文献，在无人机中继传输系统中广泛使用两种信道：无人机到地面的空对地信道(简称空地信道)和无人机到无人机的空对空信道(简称空空信道)，通常被建模为频率选择性多径信道，其色散性很容易引起符号间干扰，导致信息传输性能的严重下降。由于无人机的尺寸、重量和功率限制，高速单载波宽带传输系统被广泛用于无人机无线通信，由多径传播引起的符号间干扰往往是限制这些系统可靠性的主要因素。

时域均衡器在减少无人机无线通信中的符号间干扰方面起着重要作用。均衡器的阶长设置的越长，均衡效果越好，但是均衡器训练时间越长；反之，均衡效果越差，但是均衡器训练时间越短。现有的应用于无人机无线通信的均衡器都是依据均衡器本身的特性进行的设计，不具备根据无线电传播环境或者信道进行自适应调整的功能。之所以存在上述问题，一方面是对无线电传播环境缺乏有效的理论分析，另一方面是无人机无线通信系统的设计采用分层设计，难以实现跨层设计。

与一般的地面通信系统不同,无人机中继传输系统面临更为复杂的信道环境,并且在信息传输的实时性、可靠性和安全性等方面也有较高的要求。基于传统的单一设计的均衡器无法满足对图像信息的快速高质量回传要求，设计一种能够自适应复杂信道环境的可重构均衡器具有重要的实际应用价值。

发明内容

本发明针对现有应用于无人机通信系统接收端的均衡器无法自适应复杂环境的缺点，首先提出了一种可以根据不同信道环境来对均衡器阶长进行重构的方法。该重构方法可以使均衡器在信道环境较差时使用较长的阶长来消除严重的多径衰落；而在信道环境较好时使用较短的阶长来减少均衡器训练时间，从而减少信号处理模块延时。其次，在放大转发和解码转发两个中继系统中进行了这种可重构均衡器的应用设计。

均衡器重构机制的核心在于对无人机通信信号的多径传播机理进行建模分析。基于对无人机空对地以及空对空信道阴影衰落的前沿测量活动以及传统的两径信道模型，将无人机通信信号的多径传播分为两部分：直视径分量和地面反射径分量，而多径干扰主要来源于直视径分量和地面反射径分量之间存在延时差，从而导致的符号间干扰。信道多径干扰的严重程度可以用直视径分量和地面反射径分量的比值来衡量：比值越小，说明多径干扰越大，反之多径干扰越小。对于消除多径干扰的信号处理模块均衡器来说，有一种重要的权衡在于：均衡器阶长越长，均衡误码率性能越好但是训练时间越长；反之，误码率性能越差但是训练时间越短。所述的误码率性能越好，均衡效果越好，误码率越低。

在具体的可重构均衡器机制上，基于以上对信道多径衰落程度的分析，重构机制可以描述如下：将均衡器的阶长设置为一个与直视径分量和地面反射径分量比值有关的反比例线性函数，即多径干扰越大，均衡器阶长越大；此时阶长较长的均衡器可以对抗较大的多径干扰，使信息传输满足预定的误码率要求。反之多径干扰越小时，均衡器阶长越小；此时阶长较小的均衡器即可使信息传输满足误码率要求，同时可以使均衡器训练时间变短，从而减少信号处理延时。

在具体的均衡器设计和实现上，最常使用的均衡器训练准则为最小均方误差准则(MMSE)。MMSE准则考虑为接收信号的均方误差最小，但在无人机图像传输的场景下，更关注于将误码率最小化。因此，本发明中可重构均衡器使用的均衡器训练准则为最小误码率准则(MBER)。

在具体的中继传输策略上，放大转发和解码转发为两种最常用的中继转发策略，其中，放大转发中，中继无人机将任务无人机传输的数据直接进行功率放大并转发给地面站；解码转发中，中继无人机将任务无人机传输的数据首先进行解码并再次编码转发给地面站。对于可重构均衡器的设计而言，在放大转发中只需要在地面站处的接收机上部署均衡器；而在解码转发中则需要在中继无人机和地面站的接收机上均部署均衡器。因此，在本发明中考虑了可重构均衡器在两种中继转发策略中的设计和应用。

本发明的主要优点在于：

(1)采用可重构均衡器，接收机可以根据空空和空地信道的真实衰落情况来调整均衡器参数，使中继传输性能在接收信号可靠性和信号处理延时两种系统性能中达到最优的均衡；

(2)采用最小误码率准则作为均衡器的训练准则，使之适应于图像传输场景；考虑了可重构均衡器在两种中继转发策略中的设计和应用，扩大了应用范围。

附图说明

图1为现有技术中典型的无人机中继传输系统示意图；

图2为放大转发和解码转发中继系统中无人机图像传输以及均衡过程示意图；

图3为本发明中无人机两径空地信道模型。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行详细说明。

本发明设计的一种应用于无人机图像中继传输的可重构均衡器，应用场景如图1所示，中继传输场景包括任务无人机、中继无人机和地面站。图1中图像中继传输的基本流程为任务无人机将数据通过空空信道先传输给中继无人机，中继无人机进而通过空地信道将数据传输给地面站。

图2中描述了图像数据流中继传输的具体过程。针对放大转发和解码转发中继传输系统，均衡器的有着不同的设计和应用。在放大转发中继系统中，中继无人机不需要对信息进行解码等处理，只需要对接收到的信号进行简单的功率放大，因此中继无人机无需均衡器；而在地面站处则需要均衡器来对多径干扰进行消除。而在解码转发中继系统中，中继无人机需要对信息进行解码，因此中继无人机和地面站接收机均需要均衡器。在地面站接收机中，本发明设计的可重构均衡器位于接收机的信号处理模块中，处于判决模块之前。

图3描述了无人机空地传输信道的基本特点。无人机通信信号的多径传播主要分为两部分：直视径分量和地面反射径分量，多径干扰主要来源于直视径分量和地面反射径分量存在延时差，从而导致的符号间干扰。信道多径干扰的严重程度可以用直视径分量和地面反射径分量的比值来衡量：比值越小，说明多径干扰越大，反之多径干扰越小。对于消除多径干扰的信号处理模块中的可重构均衡器来说，有一种重要的权衡在于：均衡器阶长越长，均衡误码率性能越好但是训练时间越长；反之，误码率性能越差但是训练时间越短。

基于以上讨论，本发明中的重构机制可以描述如下：将可重构均衡器的阶长设置为一个与直视径分量和地面反射径分量的比值有关的反比例线性函数，即多径干扰越大，均衡器阶长越大；反之多径干扰越小时，均衡器阶长越小。以下进一步结合数学公式来对图像中继传输过程进行详细描述并阐述本发明提供提供的可重构均衡器。

第一步，对空空信道以及数据流经过空空信道的过程进行数学建模。考虑空空信道为离散时间莱斯信道，放大转发和解码转发中继系统中的中继无人机处接收信号相同，分别表示为

和

如下：

其中，x_k为第k个二进制相移键控(binary phase shift keying,BPSK)图像数据比特流,k＝0,1,2,3,……，n为高斯白噪声，

和

分别代表直视径和空空信道非直视径的信道衰落幅度，可以分别通过如下计算公式得到：

其中，α代表直视径的信道衰落指数，f_c为载波频率，c为光在真空中的传播速度，R_LoS为直视径的传播路径长度，ψ_LoS为直视径的阴影衰落，K为莱斯因子。

第二步，对空地信道以及数据流经过空地信道的过程进行数学建模。考虑空地信道为多径信道，放大转发和解码转发中继系统中，经过空地信道后到达地面站处的信号可以分别表示为：

其中，C_UG代表空地信道的多径数量，多径数量的值取决于环境。

表示第k-i个放大转发(AF)中继系统中的中继无人机处接收到的信号，

表示第k-i个解码转发(DF)中继系统中的中继无人机处接收到的信号。空地信道的直视径信道衰落

与地面反射径信道衰落

可以表示为：

其中，ψ_GR为地面反射径的阴影衰落，R_GR为地面反射径的长度。根据图3的几何表示，直视径的传播路径长度R_Los和地面反射径的信号传播长度R_GR分别可以通过计算得到：

其中，h_U表示中继无人机的高度，h_G表示地面站的天线高度，d表示中继无人机和地面站间的水平距离。

第三步，基于以上的数学建模，本发明提出的可重构均衡器的阶长计算准则可以表示为：

其中，L为可重构均衡器的最优阶长，L_min和L_max分别为可重构均衡器的最小和最大阶长，γ_min和γ_max为可重构均衡器最小和最大均衡器阶数。γ∈{γ^UG,γ^UU}，其中γ^UG为空地信道中直视径和地面反射径信道衰落幅度的比值；γ^UU为空空信道中直视径和非直视径信道衰落幅度的比值，γ^UG和γ^UU可以分别表示为：

γ^UU＝1/K

由此，得到了可重构均衡器的最优阶长L，该阶长可以自适应信道的多径衰落严重程度。第四步，在放大转发中继系统中，在地面站处的可重构均衡器抽头系数w^AD可以被表示为

进而，可重构均衡器的输出

可以被表示为：

其中，L^A为计算出的可重构均衡器最优阶长。可重构均衡器的输出

经过判决模块，判决输出

可以表示为：

其中，

为放大转发(AF)中继无人机的信号放大幅度，H^A1和H^A2为托普利兹矩阵(Toeplitz)卷积矩阵。基于判决输出，数据流传输误码率

为：

其中，Pr()表示事件发生的概率，Re表示取该项的实部，d为微分符号。

最终，可重构均衡器抽头系数

可以通过最小化误码率得到：

第五步，在解码转发中继系统中，在中继无人机和地面站处的可重构均衡器抽头系数可以表示为

和

L^DR表示解码转发中继系统的中继无人机处的可重构均衡器阶长，L^DD表示解码转发中继系统中的地面站处的可重构均衡器阶长,所以，

表示阶长L^DR对应的抽头系数，

表示阶长L^DD对应的抽头系数。类似于放大转发中继系统的表示过程，最终在中继无人机和地面站处的误码率可以被分别表示为：

最终，中继无人机和地面站处的可重构均衡器抽头系数可以通过最小化误码率得到：

其中，

表示第k个解码转发(DF)系统中地面站接收到的信号，

表示可重构均衡器的输出，d(*＊*)为微分符号。

Claims (1)

1.一种应用于无人机图像中继传输的可重构均衡器，其特征在于：

在放大转发中继系统中，在地面站处设置可重构均衡器；在解码转发中继系统中，中继无人机和地面站接收机均设置可重构均衡器；在地面站接收机中，可重构均衡器位于接收机的信号处理模块中，处于判决模块之前；

所述的可重构均衡器具体实现如下：

第一步，对空空信道以及数据流经过空空信道的过程进行数学建模；

考虑空空信道为离散时间莱斯信道，放大转发和解码转发中继系统中的中继无人机处接收信号相同，分别表示为

和

如下：

其中，x_k为第k个二进制相移键控图像数据比特流，x_k-1为第k-1个二进制相移键控图像数据比特流，n为高斯白噪声，

和

分别代表直视径和空空信道非直视径的信道衰落幅度，通过如下计算公式得到：

其中，α代表直视径的信道衰落指数，f_c为载波频率，c为光在真空中的传播速度，R_LoS为直视径的传播路径长度，ψ_LoS为直视径的阴影衰落，K为莱斯因子；

第二步，对空地信道以及数据流经过空地信道的过程进行数学建模；

考虑空地信道为多径信道，放大转发和解码转发中继系统中，经过空地信道后到达地面站处的信号分别表示为：

其中，C_UG代表空地信道的多径数量，多径数量的值取决于环境；

表示第k-i个放大转发中继系统中的中继无人机处接收到的信号，

表示第k-i个解码转发中继系统中的中继无人机处接收到的信号；空地信道的直视径信道衰落

与地面反射径信道衰落

表示为：

其中，ψ_GR为地面反射径的阴影衰落，R_GR为地面反射径的长度；直视径的传播路径长度R_Los，分别通过计算得到：

其中，h_U表示中继无人机的高度，h_G表示地面站的天线高度，d表示中继无人机和地面站间的水平距离；

第三步，基于以上的数学建模，可重构均衡器的阶长计算准则表示为：

其中，L为可重构均衡器的最优阶长，L_min和L_max分别为可重构均衡器的最小和最大阶长，γ_min和γ_max为可重构均衡器最小和最大均衡器阶数；γ∈{γ^UG,γ^UU}，其中γ^UG为空地信道中直视径和地面反射径信道衰落幅度的比值；γ^UU为空空信道中直视径和非直视径信道衰落幅度的比值，γ^UG和γ^UU分别表示为：

γ^UU＝1/K

由此，得到了可重构均衡器的最优阶长L；

第四步，在放大转发中继系统中，在地面站处的可重构均衡器抽头系数w^AD被表示为

进而，可重构均衡器的输出

表示为：

为阶长1的地面站处的可重构均衡器抽头系数；

为阶长L^A的地面站处的可重构均衡器抽头系数；

为阶长i的地面站处的可重构均衡器抽头系数；

其中，L^A为计算出的可重构均衡器最优阶长；可重构均衡器的输出

经过判决模块，判决输出

表示为：

其中，

为放大转发中继无人机的信号放大幅度，H^A1和H^A2为Toeplitz卷积矩阵；基于判决输出，数据流传输误码率

为：

其中，Pr()表示事件发生的概率，Re表示取该项的实部，d是微分符号；

最终，可重构均衡器抽头系数

通过最小化误码率得到：

第五步，在解码转发中继系统中，在中继无人机和地面站处的可重构均衡器抽头系数表示为

和

L^DR表示解码转发中继系统的中继无人机处的可重构均衡器阶长，L^DD表示解码转发中继系统中的地面站处的可重构均衡器阶长，所以，

表示阶长L^DR对应中继无人机处的可重构均衡器的抽头系数，

表示阶长L^DD对应地面站处的可重构均衡器的抽头系数；最终在中继无人机和地面站处的误码率被分别表示为：

最终，中继无人机和地面站处的可重构均衡器抽头系数通过最小化误码率得到：

其中，

表示第k个解码转发系统中地面站接收到的信号，

表示可重构均衡器的输出。

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