CN110601775B - 面向无人机通信的智能信道测量装置及方法 - Google Patents

面向无人机通信的智能信道测量装置及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种面向无人机通信的智能信道测量装置及方法,其中装置包括无人机单元,信道测量机载单元,信道测量地面接收单元和信道参数估计和建模单元,所述无人机单元中配有“小脑”模块;所述信道测量机载单元包含FPGA基带处理模块,数模转换模块,射频模块,自动增益控制(AGC)模块和天线模块,信道测量机载单元与无人机单元相连;所述信道测量地面接收单元包括天线模块,AGC模块,射频模块,模数转换模块和FPGA信号处理模块;所述信道参数估计和建模单元配备有“大脑”模块,“大脑”模块中安装有无人机数据链分析软件,包含信道参数估计和无人机空地信道建模两个子系统,信道测量地面接收单元与信道参数估计和建模单元相连。

Description

面向无人机通信的智能信道测量装置及方法
技术领域:
本发明涉及无人机通信技术,尤其涉及一种面向无人机通信的智能信道测量装置及方法,其属于无线信息传输领域。
背景技术:
无人机具有架构简单、可动态部署、造价低廉、减少人员伤亡的特点,已在各个领域扮演着极其重要的角色。无人机在飞行过程中需要通过通信链路与地面控制中心持续进行数据传输。目前,通信问题是困扰无人机发展的重要瓶颈。据统计,在大多数无人机坠机事件中,与地面通信的网络受到干扰、中断是主要原因。因此,准确研究无人机电波传播特性对设计稳定可靠的无人机通信系统至关重要。
无人机信道测量是了解信道特征的直接途径,能够提供描述无人机电磁环境的原始数据,刻画在不同传播环境下的无人机信号变化过程。近年来广泛应用于信道测量的商用信道探测系统主要是芬兰Elektrobit Propsound CS系统、基于矢量网络分析仪的测量平台和NTT DOCOMO信道探测器,但这些系统设备沉重,不适用于无人机机载,并且存在动态测量范围小,无法消除机身抖动的缺陷,给无人机信道测量带来了许多了障碍。值得注意的是,当前业界还没有将无人机实测数据和无人机信道理论模型相结合的案例。因此,设计一款集信道测量和信道建模功能为一体的面向无人机通信的信道测量方法和装置是十分有必要的。
发明内容:
本发明是为了解决上述现有技术存在的问题而提供一种面向无人机通信的智能信道测量装置及方法,其能够准确测量无人机在飞行过程中的无线通信链路状况并对无人机传播环境导致的时变衰落建模,适用于无人机通信系统设备性能的测试和验证。
本发明采用如下技术方案:一种面向无人机通信的智能信道测量装置,包括无人机单元,信道测量机载单元,信道测量地面接收单元和信道参数估计和建模单元,所述无人机单元中配有无人机“小脑”模块,所述信道测量机载单元与无人机单元相连,两者公用一个无人机“小脑”模块,信道测量地面接收单元与信道参数估计和建模单元相连,所述无人机单元中还包含空中GPS模块;
所述信道测量机载单元包含FPGA基带处理模块,数模转换模块,射频模块,自动增益控制模块即AGC模块和天线模块;
所述信道测量地面接收单元包括天线模块,AGC模块,射频模块,模数转换模块和FPGA信号处理模块,所述FPGA信号处理模块采集和存储接收数据,将信道测量数据传递给信道参数估计和建模单元;
信道参数估计和建模单元配备有“大脑”模块,“大脑”模块中安装有无人机数据链分析软件,包含信道参数估计和无人机空地信道建模两个子模块。
3.一种面向无人机通信的智能信道测量方法,包括如下步骤:
第一步,测量前检查系统同步校准设备,检查机载和地面端铷时钟输出时间频率信号是否一致,检查各模块之间线缆连接是否正常;
第二步,用户可以选择无人机“地面手动控制”和“空中智能驾驶”飞行模式;当无人机处于“地面手动控制”模式时,用户在地面站模块输入设定无人机飞行轨迹、无人机飞行速度和发射信号类型、信道带宽和信道频率参数,并通过地面飞控模块操作无人机,待飞行平稳后,信道测量机载单元将基带信号经模数转换、上变频和AGC增益控制,发射出满足用户需求的信号;当无人机处于“空中智能驾驶”模式时,无人机“小脑”模块综合周围地理环境信息和接收地面站的反馈信息,自主设置无人机轨迹、速度和与发射信号相关的参数,当信道状态恶劣时,信道测量地面接收单元给无人机发出反馈指令,令无人机降低飞行速度甚至是悬停状态,保证发射信号的顺利接收;
第三步,用户配置信道测量地面接收单元参数,“大脑”模块对信道测量地面接收单元下达采集和存储信道数据的命令;接收信号经过AGC模块时,当信号功率值小于“大脑”设定的阈值时,AGC模块对当前信号功率值提供一个增益值;接收信号通过下变频和AD芯片后,获取复基带信号;经过FPGA数据模块滤波和捕获等步骤后,将存储的数据通过PCIE总线回传至“大脑”模块;
第四步,利用“大脑”模块将原始数据经信道参数估计软件处理,计算出功率、路径数、角度参数和时延参数,同时将上述参数值返回至无人机空地信道模型,完成无人机空地信道的参数测量和模型建立过程。
本发明具有如下有益效果:
1)本发明提出了一种面向无人机通信的智能信道测量装置及方法,可以减少抖动干扰和增大信道测量的动态范围,特别适用于复杂环境下的空地信道测量。
2)本发明提出了一种面向无人机通信的智能信道测量装置及方法,支持将实测数据应用于理论模型,实时建立特定场景下的无人机空地信道模型。
附图说明:
图1是本发明无人机智能信道测量装置结构示意图。
图2是本发明无人机智能信道测量装置流程图。
图3是本发明无人机智能信道测量装置机载发射单元内部结构示意图。
图4是本发明无人机智能信道测量装置地面接收单元内部结构示意图。
具体实施方式:
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
如图1所示,本发明面向无人机通信的智能信道测量装置包括无人机单元(1-1),信道测量机载单元(1-2),信道测量地面接收单元(1-3)和信道估计和建模单元(1-4)。无人机单元1-1中配有微型电脑,在本装置中可称之为无人机“小脑”(1-5),具有认知周围环境和决策飞行指令的功能,是实现智能测量的关键。“小脑”接收飞控模块(1-11)指令控制无人机飞行,当“小脑”接收到地面端发出的接收信号恶劣反馈时,“小脑”发出指令降低无人机飞行速度并提高螺旋桨转速保持机身姿态稳定。另外,“小脑”管理信道测量机载单元的发射信号参数,根据用户需求和场地环境自主配置发射信号类型、信道带宽、信道频率。无人机单元(1-1)中还包含空中GPS模块(1-6),可为信道同步系统中铷时钟提供授时信号。信道测量机载单元(1-2)与无人机单元(1-1)相连,两者公用一个无人机“小脑”模块(1-5),用于控制无人机飞行和设置发射信号参数;信道测量地面接收单元(1-3)与信道估计和建模单元(1-4)相连,“大脑”负责管理这两部分,用于接收无人机发射信号和估计无人机信道参数,并实时建立该场景下无人机空地信道模型。
信道测量机载单元(1-2)包含FPGA基带处理模块(1-12),数模转换模块,射频模块,自动增益控制(Automatic Gain Control,AGC)模块(1-13)和天线模块。AGC模块可以将接收信号增益随信号强度自动调整,从而进一步扩大测量范围。信道测量机载单元(1-2)的机载信道测量模块(1-7)板卡放置在无人机吊舱中,天线放置在三维旋转云台上,用于消除飞机抖动带来的影响。
信道测量地面接收单元(1-3)包含天线模块,AGC模块(1-14),射频模块,模数转换模块和FPGA信号处理模块(1-15),用于接收经过空地传播的无人机信信道发射单元发送的信号。信道测量地面接收单元(1-3)的信道测量地面接收模块(1-9)板卡与信道参数估计和建模单元相连,传递信道测量数据。信道测量地面接收单元(1-3)中还包含地面GPS模块(1-8)。
信道参数估计和建模单元(1-4)配备有PC机,在本装置中称之为“大脑”模块(1-10)。“大脑”是本测量装置的核心,它负责协调调度无人机自主飞行状态,并同时管理信道测量地面接收单元以及分析处理信道测量原始数据。“大脑”中安装有无人机数据链分析软件,包含信道参数估计和无人机空地信道建模两个子系统。通过“大脑”对测量数据的估计并将得到的信道参数迭代到理论信道模型,可在本地实时建立该测量场景下的无人机空地信道模型。
本发明中将无人机空地信道建模为
Figure BDA0002195921740000041
其中,PLoS(t)和τLoS(t)是视距路径中的功率和时延;
Figure BDA0002195921740000042
Figure BDA0002195921740000043
是非视距路径中的功率和时延。k=2πf0/c0,f0和c0表示载波频率和光速;φLoS和φn,m是随机初始相位,都服从均匀分布;vtx(t)表示为无人机的速度矢量;计算视距路径和第n条非视距路径第m支路的球形单位矢量
Figure BDA0002195921740000044
和stx,n,m(t)方法如下:
Figure BDA0002195921740000045
Figure BDA0002195921740000046
其中,
Figure BDA0002195921740000047
Figure BDA0002195921740000048
表示为视距路径的方位角和俯仰角;
Figure BDA0002195921740000049
Figure BDA00021959217400000410
表示第n条非视距路径第m支路的方位角和俯仰角。
本发明面向无人机通信的智能信道测量方法,包括如下步骤:
第一步,测量前检查系统同步校准设备,比对空中GPS模块(1-6)和地面GPS模块(1-8)授时的铷时钟输出时间频率信号是否一致,检查各模块之间线缆连接是否正常;
第二步,用户开启无人机电源,当选择“地面手动控制”模式时,用户通过飞控模块1-11操控无人机按用户先设置好的位置飞行。当选择“空中智能驾驶”模式时,无人机认知周围地理环境并接收地面接收端的反馈信息。无人机“小脑”模块(1-5)发射参数设置表1所示,同时第一GPS模块(1-6)将无人机三维地理位置信息以数据帧的形式传输给无人机“小脑”模块(1-5)。软件控制流信息到达机载信道测量模块(1-7)中,FPGA数据模块(1-12)产生指定码长的伪随机序列的基带信号,经过内插脉冲整型,通过DA芯片转换将模拟信号转化成数字信号,上变频后形成800MHz射频信号。当射频信号经过AGC模块(1-13)时,读取当前信号功率值,判断是否达到启用AGC单元的功率值。当发射信号功率是小于“小脑”设定的阈值时,AGC模块(1-13)会增大发射信号功率值,最后再通过天线发射出去。开启无人机机载三维云台飞行工作模式,提高稳定性减少无人机自身抖动带来的影响;
表1发射信号参数设置
参数 数值
载频 800MHz
带宽 30MHz
发射信号类型 PN序列
发射信号长度 2μs
发射机最高采样速率 300MHz
采样间隔 10ms
第三步,用户配置信道测量地面接收单元参数,“大脑”模块(1-10)对信道测量地面接收单元(1-3)下达采集和存储信道数据的命令;接收信号经过AGC模块(1-14)时,当信号功率值小于“大脑”设定的阈值时,AGC模块(1-14)对当前信号功率值提供一个增益值;接收信号通过下变频和AD芯片后,获取复基带信号;经过FPGA数据模块(1-15)滤波和捕获等步骤后,将存储的数据通过PCIE总线回传至“大脑”模块(1-10);
第四步,利用“大脑”模块(1-10)中无人机数据链软件处理无人机信道测量数据,结合GPS地理位置、姿态等原始数据,将预处理的数据经信道参数估计软件得到功率PLoS(t)和
Figure BDA0002195921740000061
时延τLoS(t)和
Figure BDA0002195921740000062
角度
Figure BDA0002195921740000063
Figure BDA0002195921740000064
将上述信道参数和无人机飞行速度参数代入到“大脑”模块中无人机空地信道模型,即可获得无人机空地信道模型。本实施案例以功率、路径数、时延和角度扩展为例,其参数估计方法如下:
1.功率
第一步,由接收信号数据和已知发射信号的数据,获得无人机信道冲激响应h(t,τn),计算时延功率谱Pn(t);
Pn(t)=||h(t,τn)||2,n=0,1,2,...,N(t) (16)
其中,||·||2为2-范数操作;
第二步,利用(16)得到的功率时延谱计算得到初步功率,去除天线、AGC和线缆等器材的增益,计算修正功率P′n(t);
P′n(t)=-10lgP(t,τn)+Gt+Gr+GAGC+Gcable (17)
第三步,计算视距路径和非视距路径功率PLoS(t)和
Figure BDA00021959217400000611
PLoS(t)=P′0(t,τ0) (18)
Figure BDA0002195921740000065
2.路径数
第一步,计算功率时延谱的极大值;
Figure BDA0002195921740000066
第二步,记录集合
Figure BDA0002195921740000067
的个数,非视距路径数目为
Figure BDA0002195921740000068
3.角度和时延
第一步,对信道估计的参数
Figure BDA0002195921740000069
Figure BDA00021959217400000610
进行假设,对似然函数按完备数据处理,通过式(9)-(12)最大期望估计在已有假设数据的基础上对未知缺失数据进行估计,得出新的估计量θ'和Ω';
Figure BDA0002195921740000071
Figure BDA0002195921740000072
Figure BDA0002195921740000073
Figure BDA0002195921740000074
第二步,将上式估计量θ'和Ω'迭代至第一步操作,进一步求出新的估计量θ”和Ω”;
第三步,对第二步进行迭代,直到提出的信道参数θ和Ω不再发生变化,得出信道估计值
Figure BDA0002195921740000075
Figure BDA0002195921740000076
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下还可以作出若干改进,这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种面向无人机通信的智能信道测量装置,其特征在于:包括无人机单元(1-1),信道测量机载单元(1-2),信道测量地面接收单元(1-3)和信道参数估计和建模单元(1-4),所述无人机单元(1-1)中配有无人机“小脑”模块(1-5),所述信道测量机载单元(1-2)与无人机单元(1-1)相连,两者共用一个无人机“小脑”模块(1-5),信道测量地面接收单元(1-3)与信道参数估计和建模单元(1-4)相连;
所述信道测量机载单元(1-2)包含FPGA基带处理模块,数模转换模块,射频模块,自动增益控制模块,即AGC模块和天线模块;
所述信道测量地面接收单元(1-3)包括天线模块,AGC模块,射频模块,模数转换模块和FPGA信号处理模块,所述FPGA信号处理模块采集和存储接收数据,将信道测量数据传递给信道参数估计和建模单元;
信道参数估计和建模单元(1-4)配备有“大脑”模块(1-10),“大脑”模块中安装有无人机数据链分析软件,包含信道参数估计和无人机空地信道建模两个子系统;
面向无人机通信的智能信道测量装置,其特征在于:将无人机空地信道建模为
Figure FDA0003039692370000011
其中,计算视距路径和第n条非视距路径第m支路的球形单位矢量
Figure FDA0003039692370000012
和stx,n,m(t)方法如下:
Figure FDA0003039692370000013
Figure FDA0003039692370000014
其中,
Figure FDA0003039692370000015
Figure FDA0003039692370000016
表示为视距路径的方位角和俯仰角;
Figure FDA0003039692370000017
Figure FDA0003039692370000018
表示第n条非视距路径第m支路的方位角和俯仰角。
2.一种面向无人机通信的智能信道测量方法,其基于权利要求1中所述的面向无人机通信的智能信道测量装置,其特征在于:包括如下步骤:
第一步,测量前检查系统同步校准设备,检查机载和地面端铷时钟输出时间频率信号是否一致,检查各模块之间线缆连接是否正常;
第二步,用户可以选择无人机“地面手动控制”和“空中智能驾驶”飞行模式;当无人机处于“地面手动控制”模式时,用户在地面站模块输入设定无人机飞行轨迹、无人机飞行速度和发射信号类型、信道带宽和信道频率参数,并通过地面飞控模块操作无人机,待飞行平稳后,信道测量机载单元将基带信号经模数转换、上变频和AGC增益控制,发射出满足用户需求的信号;当无人机处于“空中智能驾驶”模式时,无人机“小脑”模块(1-5)综合周围地理环境信息和接收地面站的反馈信息,自主设置无人机轨迹、速度和与发射信号相关的参数,当信道状态恶劣时,信道测量地面接收单元给无人机发出反馈指令,令无人机降低飞行速度甚至是悬停状态,保证发射信号的顺利接收;
第三步,用户配置信道测量地面接收单元参数,“大脑”模块(1-10)对信道测量地面接收单元(1-3)下达采集和存储信道数据的命令;接收信号经过AGC模块(1-14)时,当信号功率值小于“大脑”设定的阈值时,AGC模块(1-14)对当前信号功率值提供一个增益值;接收信号通过下变频和AD芯片后,获取复基带信号;经过FPGA数据模块(1-15)滤波和捕获等步骤后,将存储的数据通过PCIE总线回传至“大脑”模块(1-10);
第四步,利用“大脑”模块(1-10)将原始数据经信道参数估计软件处理,计算出功率、路径数、角度参数和时延参数,同时将上述参数值返回至无人机空地信道模型,完成无人机空地信道的参数测量和模型建立过程。
3.如权利要求2所述的面向无人机通信的智能信道测量方法,其特征在于:功率、路径数、角度参数和时延参数的估计方法如下:
1.功率
第一步,由接收信号数据和已知发射信号的数据,获得无人机信道冲激响应h(t,τn),计算时延功率谱Pn(t,τn);
Pn(t,τn)=||h(t,τn)||2,n=0,1,2,...,N(t) (4)
其中,||·||2为2-范数操作;
第二步,利用(16)得到的功率时延谱计算得到初步功率,去除天线、AGC和线缆器材的增益,计算修正功率Pn'(t,τn);
Pn'(t,τn)=-10lgP(t,τn)+Gt+Gr+GAGC+Gcable (5)
第三步,计算视距路径和非视距路径功率PLoS(t)和
Figure FDA0003039692370000021
PLoS(t)=P0'(t,τ0) (6)
Figure FDA0003039692370000031
2.路径数
第一步,计算功率时延谱的极大值;
Figure FDA0003039692370000032
第二步,记录集合
Figure FDA0003039692370000033
的个数,非视距路径数目为
Figure FDA0003039692370000034
3.角度和时延
第一步,对信道估计的参数
Figure FDA0003039692370000035
Figure FDA0003039692370000036
进行假设,对似然函数按完备数据处理,通过式(9)-(12)最大期望估计在已有假设数据的基础上对未知缺失数据进行估计,得出新的估计量θ'和Ω';
Figure FDA0003039692370000037
Figure FDA0003039692370000038
Figure FDA0003039692370000039
Figure FDA00030396923700000310
其中,PLoS(t)和τLoS(t)是视距路径中的功率和时延;
Figure FDA00030396923700000311
Figure FDA00030396923700000312
是非视距路径中的功率和时延,k=2πf0/c0,f0和c0表示载波频率和光速;φLoS和φn,m是随机初始相位;vtx(t)表示为无人机的速度矢量;
Figure FDA00030396923700000313
和stx,n,m(t)表示视距路径和第n条非视距路径第m支路的球形单位矢量;
第二步,将上式估计量θ'和Ω'迭代至第一步操作,进一步求出新的估计量θ”和Ω”;
第三步,对第二步进行迭代,直到提出的信道参数θ和Ω不再发生变化,得出信道估计值
Figure FDA00030396923700000314
Figure FDA00030396923700000315
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