CN110611527A - 一种阵列天线、波束成形方法及感知和通信一体化系统 - Google Patents

一种阵列天线、波束成形方法及感知和通信一体化系统 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供了一种阵列天线、波束成形方法及感知和通信一体化系统，其中，基于感知和通信一体化的阵列天线，包括：感知子阵列和通信子阵列；感知子阵列用于产生三维的感知波束，以实现感知和通信一体化系统中的感知功能；通信子阵列用于产生二维的通信波束，以实现感知和通信一体化系统中的通信功能。如此，能够扩展无人机感知的应用范围。

Description

一种阵列天线、波束成形方法及感知和通信一体化系统
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种阵列天线、波束成形方法及感知和通信一体化系统。
背景技术
现有的无人机群间感知信息融合方案采用的是通信系统与感知系统相互独立的模式。具体地，感知系统与通信系统采用独立的射频天线，射频链路，数字处理设备等系统设备。无人机群中的每个无人机均具有感知系统和通信系统。
感知系统形成波束对周围环境进行感知，并在感知系统中的数据处理设备中进行感知数据处理，当需要将感知结果数据融合时，发送无人机的感知系统将感知结果数据通过内部传输链路传给该发送无人机的通信系统的发射端口，发送无人机的通信系统再将该感知结果数据发送给作为融合中心的接收无人机，融合中心的接收无人机接收到其他无人机发送的感知结果数据并与自身感知结果数据进行融合，融合后的结果数据用于无人机群决策等后续过程。
且现有独立地感知系统多采用的是基于频率调制连续波(Frequency ModulatedContinuous Wave，FMCW)的馈源定向天线、线性阵列天线，通信系统采用与感知系统独立的全向天线，定向天线或是线性阵列天线。
现有的采用线性阵列天线的感知系统只能产生二维波束，也就是说只能在具有二维运动性质的场景中使用，使得无人机感知的应用范围受限。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种阵列天线、波束成形方法及感知和通信一体化系统，以扩展无人机感知的应用范围。具体技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种基于感知和通信一体化的阵列天线，包括：
感知子阵列和通信子阵列；
所述感知子阵列用于产生三维的感知波束，以实现感知和通信一体化系统中的感知功能；
所述通信子阵列用于产生二维的通信波束，以实现所述感知和通信一体化系统中的通信功能。
可选的，所述感知子阵列包括发送天线子阵列和接收天线子阵列；所述发送天线子阵列和所述接收天线子阵列均为圆形天线阵列，且所述发送天线子阵列和所述接收天线子阵列的尺寸相同；
所述通信子阵列包括线性天线阵列。
可选的，所述发送天线子阵列和所述接收天线子阵列外围均包括电磁屏蔽结构，且所述发送天线子阵列和所述接收天线子阵列之间存在电磁屏蔽解耦结构。
第二方面，本发明实施例提供了一种波束成形方法，应用于上述第一方面所述的基于感知和通信一体化的阵列天线，包括：
确定所述阵列天线中感知子阵列对应的第一导向矩阵，以及确定所述阵列天线中通信子阵列对应的第二导向矩阵；
基于所述第一导向矩阵计算第一波束成形向量，基于所述第二导向矩阵计算第二波束成形向量；
根据所述第一波束成形向量和第一导向矩阵确定感知子阵列对应的实际波束成形响应，以及根据所述第二波束成形向量和第二导向矩阵确定通信子阵列对应的实际波束成形响应。
可选的，所述确定所述阵列天线中感知子阵列对应的第一导向矩阵，包括：
确定所述感知子阵列的第K个远场信号的导向向量ak为：
其中，为感知子阵列中第p层的第q个天线阵元接收到第K个远场信号与相位中心天线阵元接收到第K个远场信号的相位差，θk为所述感知子阵列的第K个远场信号Sk的接收来波角度，b为正整数；
将多个所述导向向量组成的矩阵作为所述第一导向矩阵；
其中，所述感知子阵列对应的实际波束成形响应满足优化条件：
其中，wr HA为所述感知子阵列对应的实际波束成形响应，wr为所述第一波束成形向量，A为所述第一导向矩阵，rd为期望的波束成形响应。
可选的，所述确定所述阵列天线中通信子阵列对应的第二导向矩阵，包括：
确定所述通信子阵列对应的导向向量为：
其中，θi为抵达所述通信子阵列的信号i的抵达角度，d为所述通信子阵列中天线的间距，λ为载波波长，Mcom为所述通信子阵列中天线的个数；
根据所述导向向量确定所述第二导向矩阵D为：
其中，Kc为具有不同抵达角度的信号的个数。
第三方面，本发明实施例提供了一种感知和通信一体化系统，包括：
一个中心无人机和多个从属无人机；所述中心无人机是所述感知和通信一体化系统中可用计算资源最丰富的无人机；
所述中心无人机通过所述中心无人机的通信波束广播握手发起帧，其中，所述握手发起帧包括各个从属无人机被分配的通信时隙和搜索运动方向信息；
针对各个从属无人机，该从属无人机通过该从属无人机的通信波束接收所述广播握手发起帧，并解析所述广播握手发起帧，得到该从属无人机被分配的通信时隙和搜索运动方向信息；该从属无人机根据所述搜索运动方向信息运动，并通过该从属无人机的感知波束进行感知，得到感知数据；在该从属无人机对应的通信时隙内将得到的所述感知数据发送至所述中心无人机；
其中，所述感知波束为阵列天线中感知子阵列产生的三维的感知波束；所述通信波束为阵列天线中通信子阵列产生的二维的通信波束。
可选的，所述中心无人机接收各个从属无人机的感知波束经过多径反射和散射后传播至所述中心无人机的最大感知干扰Isen：
其中，M为从属无人机的个数，Pr为感知波束的功率，λ为无人机工作的载波波长，gts为发送感知波束的旁瓣增益，grs为接收感知波束的旁瓣增益，为平均雷达截面积，xQ为最大协同半径，Rg为从属无人机与中心无人机之间的距离，h为无人机的飞行高度。
可选的，各个无人机包括一个中心无人机和多个从属无人机，针对各个无人机，该无人机的最小信噪比(SINR)min为：
(SINR)min＝[Q-1(αf)-Q-1(αD)]2
其中，Q为标准正态分布的右尾函数，αf为误警概率的最大可接受值，αD为检测概率的最小可接受值。
可选的，针对各个无人机，该无人机的最大感知距离Rmax(βR)为：
其中，βR为感知功率分配比，P为总可用功率，gts为发送感知波束的旁瓣增益，grs为接收感知波束的旁瓣增益，c为光速，f为载波频率，σ为感知反射截面积，Gp为数字信号处理增益，(SINR)min为无人机的最小信噪比，k为玻尔兹曼常数，k值的单位为焦耳/开尔文，T0为290开尔文，Fn为接收机噪声系数，B为接收机带宽，Isen为中心无人机对应的最大感知干扰，Ls为能量吸收损耗。
本发明实施例提供的阵列天线、波束成形方法及感知和通信一体化系统，可以通过基于感知和通信一体化的阵列天线中的感知子阵列，产生三维的感知波束，以实现感知和通信一体化系统中的感知功能；通过基于感知和通信一体化的阵列天线中的通信子阵列，产生二维的通信波束，以实现感知和通信一体化系统中的通信功能。如此，可以应用于无人机三维感知探测场景等，能够扩展无人机感知的应用范围。且基于天线阵列可以形成感知和通信一体化系统，可以实现无需为感知过程与传输感知数据的通信过程分别部署独立的设备，感知和通信一体化系统中无人机通过感知波束实现感知过程，通过通信波束实现通信过程，即可以实现感知与通信的一体化，能够避免独立感知系统对独立通信系统的干扰。当然，实施本发明的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于感知和通信一体化的阵列天线的一种结构示意图；
图2为本发明实施例提供的基于感知和通信一体化的阵列天线的另一种结构示意图；
图3为本发明实施例提供的波束成形方法的流程图；
图4为本发明实施例中感知子阵列的远场信号接收示意图；
图5为本发明实施例中感知子阵列中单层结构示意图；
图6为本发明实施例中通信子阵列的远场信号接收示意图；
图7为本发明实施例中接收操作特征曲线的示意图；
图8为本发明实施例中波束成形装置的结构示意图；
图9为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
已有技术通信系统与感知系统相互独立的模式中，雷达探测设备，即感知系统发射信号的功率常常高达几百瓦甚至上千瓦，并且带外杂散可达瓦量级。而独立的通信系统的接收信号功率通常只有毫瓦量级。如此，通信系统往往会受到雷达探测设备的强烈干扰。为了避免独立感知系统对独立通信系统的干扰，本发明实施例可以提供感知和通信一体化系统。
过去三十年间无线通信技术迅猛发展，分配给无线通信的频谱不断向着高频段、大带宽发展。尤其是在毫米波频段开放之后，无线通信的频谱与分配给感知感知的频谱呈现越发明显的融合趋势。此外，随着数字信号处理技术的快速发展，感知系统和无线通信系统的模数转换器(Analog to Digital Converter，ADC/数模转换器(Digital to AnalogConverter，DAC)，以及数字处理器模块都不断前移，二者的系统结构越发相似。这些为感知系统与通信系统共用硬件设备、射频链路、频谱资源的感知、通信一体化提供了巨大的可能性。
另一方面无人机集群是无人机技术的发展趋势，而无人机群协同感知在需要快速感知大面积区域的无人机群协同感知应用(如海上搜救，广域侦查等)中具有重要意义，在日益要求无人机载设备小型化，低能耗，高能效的趋势下，共用硬件设备、射频链路、频谱资源的感知、通信一体化具有很好的应用前景。
本发明实施例提供了一种基于感知和通信一体化的阵列天线，如图1所示，可以包括：
感知子阵列101和通信子阵列102。
感知子阵列101用于产生三维的感知波束，以实现感知和通信一体化系统中的感知功能。
通信子阵列102用于产生二维的通信波束，以实现感知和通信一体化系统中的通信功能。
一种应用场景中在空中平面内执行协同下视探测感知任务的无人机群，其采用基于多波束的感知和通信一体化。由于在空中执行探测任务的无人机群均分布于空中平面内，而探测方向为下视探测，本发明实施例提供了一种基于感知和通信一体化的包括感知子阵列和通信子阵列的天线阵列的阵列天线。
本发明实施例中，通过基于感知和通信一体化的阵列天线中的感知子阵列，产生三维的下视感知波束，以实现感知和通信一体化系统中的感知功能；通过基于感知和通信一体化的阵列天线中的通信子阵列，产生二维的通信波束，以实现感知和通信一体化系统中的通信功能。如此，可以应用于无人机三维感知探测场景等，能够扩展无人机感知的应用范围。
一种可选的实施例中，感知子阵列包括发送天线子阵列和接收天线子阵列；发送天线子阵列和接收天线子阵列均为圆形天线阵列，且发送天线子阵列和接收天线子阵列的尺寸相同。
通信子阵列包括线性天线阵列。
发送天线子阵列和接收天线子阵列外围均包括电磁屏蔽结构，且发送天线子阵列和接收天线子阵列之间存在电磁屏蔽解耦结构。
本发明实施例中，阵列天线如图2所示。位于下方的圆形天线阵列，如图2中两个圆形阵列203组成的圆形天线阵列用于产生三维的感知波束，如波束206，用于向下方向的感知、探测功能的实现；位于上方的线性天线阵列，如图2中线性阵列201所示，用于产生二维通信子波束，如波束205，用于水平方向上的感知、探测功能的实现。且本发明实施例中发送天线子阵列和接收天线子阵列外围均包括电磁屏蔽结构，即圆形阵列203外围包括电磁屏蔽结构202，以及两个圆形阵列203之间包括电磁屏蔽解耦结构204。
感知和通信一体化中可以通过OFDM(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing，正交频分多路复用技术)实现多个无人机的交互。在OFDM信号波形等连续波信号为基础的感知和通信一体化体制下，感知子阵列的天线双工方案会影响感知的性能。如果感知波束采用多脉冲时分双工(TDD，Time Division Duplex)模式，可能会引入最小可分辨距离的问题。因为如果回波在指定接受回波的时隙之前返回，就会产生漏检的情况。本发明实施例中采用解耦双阵列，即感知子阵列由两个相同尺寸的圆形天线阵列组成，其中一个阵列用作发送天线子阵列，另一个阵列用作接收天线子阵列。通过自干扰消除和电磁屏蔽结构，可以消除发送天线子阵列与接收天线子阵列之间的干扰，实现发送天线子阵列与接收天线子阵列的解耦。一方面，发送天线子阵列与接收天线子阵列之间的脉冲响应矩阵与相互干扰提前进行了准确的测量；另一方面，发送天线子阵列与接收天线子阵列之间采用电子隔离结构进行空间隔离，接收天线子阵列可以实时消除发送天线子阵列的干扰。
基于上述实施例提供的阵列天线，本发明实施例提供了一种波束成形方法，如图3所示，可以包括：
S301，确定阵列天线中感知子阵列对应的第一导向矩阵，以及确定阵列天线中通信子阵列对应的第二导向矩阵。
具体地，确定阵列天线中感知子阵列对应的第一导向矩阵，可以包括：
A11，确定感知子阵列的第K个远场信号的导向向量ak为：
其中，为感知子阵列中第p层的第q个天线阵元接收到第K个远场信号与相位中心天线阵元接收到第K个远场信号的相位差，θk为感知子阵列的第K个远场信号Sk的接收来波角度，b为正整数。
A12，将多个导向向量组成的矩阵作为第一导向矩阵。
其中，感知子阵列对应的实际波束成形响应满足优化条件：
其中，wr HA为感知子阵列对应的实际波束成形响应，wr为第一波束成形向量，A为第一导向矩阵，rd为期望的波束成形响应。
具体地，确定阵列天线中通信子阵列对应的第二导向矩阵，可以包括：
A21，确定通信子阵列对应的导向向量为：
其中，θi为抵达通信子阵列的信号i的抵达角度，d为通信子阵列中天线的间距，λ为载波波长，Mcom为通信子阵列中天线的个数。
A22，根据导向向量确定第二导向矩阵D为：
其中，Kc为具有不同抵达角度的信号的个数。
S302，基于第一导向矩阵计算第一波束成形向量，基于第二导向矩阵计算第二波束成形向量。
S303，根据第一波束成形向量和第一导向矩阵确定感知子阵列对应的实际波束成形响应，以及根据第二波束成形向量和第二导向矩阵确定通信子阵列对应的实际波束成形响应。
本发明实施例中，通过基于感知和通信一体化的阵列天线中的感知子阵列，产生三维的感知波束，以实现感知和通信一体化系统中的感知功能；通过基于感知和通信一体化的阵列天线中的通信子阵列，产生二维的通信波束，以实现感知和通信一体化系统中的通信功能。如此，可以应用于无人机三维感知探测场景等，能够扩展无人机感知的应用范围。且基于多波束的感知和通信一体化系统，也可以理解为协同探测系统共享射频天线端口、数据链路、射频处理器和数据存储器可以支持通信信号与感知信号的等电压数量级处理，避免感知信号对通信信号的强烈干扰等。
感知子阵列的远场信号接收示意图如图4所示。
感知子阵列包括P层。其中心为相位中心天线阵元，称之为第0层。依次向外为第1、2、…、(P-1)层。除了第0层仅有1个天线阵元作为相位中心天线阵元以外，其他层均有2b个天线阵元。每一层感知子阵列从0度角开始，逆时针方向分别为第0,1,…,2b-1个天线阵元。每相邻两个天线阵元的角度差为φ＝(2π)/(2b)，具体地，感知子阵列中单层结构示意图如图5所示。感知子阵列中相邻层之间具有相同标号的天线阵元的间距均为d。
感知子阵列的第K个远场信号Sk的接收来波角度为ψp,q表示感知子阵列的第p层中第q个天线阵元的极坐标角度即ψp,q＝q·φ，感知子阵列中第p个天线阵元接收到第K个远场信号与相位中心天线阵元接收到第K个远场信号的相位差为：
其中，
感知子阵列的第K个远场信号的导向向量ak为：
其中，1为参考相位中心天线阵元的相位，为其他天线阵元相对于相位中心天线阵元的相位差构成的向量。
K个相互独立的远场信源产生的远场信号，感知子阵列中天线的输入信号向量s(维度为K×1)。k个远场信号的导向矩阵A，接收天线子阵列输出的未进行波束成形的信号可以表示为：
y＝As+n
其中，n是协方差矩阵为的加性高斯白噪声向量。
感知子阵列的三维波束成形的目标是获得一个波束成形向量，使得实际的波束成形器的响应r＝wr HA满足如下的优化条件：
其中，A是K个远场信号的导向矩阵，rd是期望的波束成形响应，diag(m)为以m向量为对角线构建对角矩阵，rad为期望幅度响应，rpd为期望相位响应(rpd是一个单位向量)，rd是期望幅度响应与期望相位响应的Hadamard积。
在大多数情况下，最终的波束成形结果并不关注rpd是否被满足，但是在波束成形算法中rpd的取值会影响到波束成形算法的波束结果。而传统的基于最小二乘准则的波束成形算法忽略了对于rpd的调整以优化波束成形的效果。本发明实施例采用迭代最小二乘波束成形算法。其中，表示A矩阵的广义逆矩阵。
具体地，本发明实施例中采用的波束成形算法过程如下：
输入：初始化导向矩阵A0。初始状态波束成形向量迭代次数变量m＝0。迭代次数上限ThresIBA。集合Red＝non_empty初始化为任意非空集合，波束方向图误差门限ε。
具体地：While(Red为非空集)and m≤ThresTILSB do
1)m＝m+1；
2)
3)搜索ra的极值点，找到对应的三维角度对。将这些极值点对应的三维角度对与期望方向的角度对的阵列导向向量表示为A＝[a(p1),...,a(pL)]；
4)误差函数为ei＝|ra(pi)-rad(pi)|(i＝1,...,L)，通过不满足ei≤ε的pi的集合构成集合Red；
5)将矩阵A输入到算法1中，使用算法1更新波束成形向量更新波束方向图
end
输出：收敛后的
其中，算法1的具体过程如下：
输入：初始状态波束成形向量迭代次数变量m＝0，迭代次数上限ThresTILSB。
While(未收敛)且(m≤ThresTILSB)do
1)m＝m+1；
2)
3)将rpd单位化为单位方向向量rpd1；
4)
end
输出：收敛后的
本发明实施例中通信子阵列的远场信号接收示意图如图6所示。
通信波束是由Mcom只均匀分布的天线生成的。与雷达波束类似，通信波束的导向向量可以描述为：
则基于Kc个具有不同抵达角度的用户信号S*，可以得到通信子阵列对应的导向矩阵：
通信波束的原始输入信号可以表示为：
与生成三维波束赋形算法类似，可以得到通信波束的波束赋形的算法如下：
其中，是幅度期望响应，是相位期望响应，wc是通信子阵列所用的波束成形向量。
根据上述产生感知波束过程中波束成形算法，产生通信波束。
本发明实施例提供了一种感知和通信一体化系统，包括：
一个中心无人机和多个从属无人机；中心无人机是感知和通信一体化系统中可用计算资源最丰富的无人机。
中心无人机通过中心无人机的通信波束广播握手发起帧，其中，握手发起帧包括各个从属无人机被分配的通信时隙和搜索运动方向信息。
针对各个从属无人机，该从属无人机通过该从属无人机的通信波束接收广播握手发起帧，并解析广播握手发起帧，得到该从属无人机被分配的通信时隙和搜索运动方向信息；该从属无人机根据搜索运动方向信息运动，并通过该从属无人机的感知波束进行感知，得到感知数据；在该从属无人机对应的通信时隙内将得到的感知数据发送至中心无人机。
其中，感知波束为阵列天线中感知子阵列产生的三维的感知波束；通信波束为阵列天线中通信子阵列产生的二维的通信波束。
中心无人机接收各个从属无人机的感知波束经过多径反射和散射后传播至中心无人机的最大感知干扰Isen：
其中，M为从属无人机的个数，Pr为感知波束的功率，λ为无人机工作的载波波长，gts为发送感知波束的旁瓣增益，grs为接收感知波束的旁瓣增益，为平均雷达截面积，xQ为最大协同半径，Rg为从属无人机与中心无人机之间的距离，h为无人机的飞行高度。
在OFDM，直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum，DSSS)等感知和通信一体化信号的频谱特征下，子载波的总功率谱都是类似噪声的，为了应用得到合理的简化，可以合理假设每个一体化设备的信号的传输功率都集中在基带频谱中，即处于[0,B]的频带上。因此，在感知和通信一体化系统的应用场景中，中心无人机可以接收到所有其他无人机，如从属无人机的总干扰功率，即从属无人机经过传播损耗、感知平面多次反射损耗、介质吸收等之后的探测功率之和。
考虑到中心无人机受到感知和通信一体化系统，也可以理解为协同探测网络内的干扰最为严重，越往网络边缘的无人机受到的干扰越轻微。为了分析位于网络中心的无人机收到的来自其他无人机的感知干扰，可以构建如下模型：
中心无人机收到的感知干扰为其他所有无人机的下视感知波束经过多径反射和散射后传播到网络中心无人机处的干扰和功率。由于这个原因，回波具有很强的随机性。可以确定中心无人机对应的感知干扰Isen,i为：
其中，Ri,1为感知波束到达地面前的传播距离。Ri,2为感知波束经探测平面的目标或杂物散射后到达中心无人机的接收机后的传播距离。为便于分析，可以假设：
其中，Ri为第i个无人机与中心无人机之间的距离，h为无人机的飞行高度。
接收探测干扰期望的最大值可以表示为：
应用詹森不等式可以得到：
假设最大协同范围(Maximum Cooperating Area，MCA)中的无人机服从均匀分布，则可以得到：
从而，中心无人机对应的干扰期望的上限可以表示为：
此外，由于通信波束的波束宽度较窄，且主瓣方向位于无人机飞行的平面内，且不指向被探测平面，因此通信波束对其他无人机感知功能的干扰极小。同样，其他无人机的感知对中心无人机的通信造成的干扰也是可以忽略的，因为只有从很远的地方执行感知探测功能的无人机才能使中心无人机的窄通信波束接收到强大的散射功率。为了不使问题过于琐碎而难以应用于实际，本发明实施例中不考虑这两种极微弱的干扰源。
各个无人机包括一个中心无人机和多个从属无人机，针对各个无人机，该无人机的最小信噪比(SINR)min为：
(SINR)min＝[Q-1(αf)-Q-1(αD)]2
其中，Q为标准正态分布的右尾函数，αf为误警概率的最大可接受值，αD为检测概率的最小可接受值。
对于每个无人机的感知功能，需要有一定的虚警率限制。因此，应该限制信干噪比的水平，以满足虚警率的基本约束，这是Neyman-Pearson(一致最优势)检测的要求。通过表示干扰和噪声。由于基于OFDM，DSSS等连续波一体化信号波形的接收机检测过程存在的接收信干噪比处理增益为Gp，也就是说等效于使缩小到1/p。因此，可以推导出Ain服从如下分布：
其中，Ns表示噪声，Isen表示中心无人机对应的干扰。可以得到如下二元检测问题：
H0:yo＝Ain
其中，yo表示基带匹配滤波器的输出。S表示信号功率，S可以表示为：
基于以上式子就可以推导出探测结果：
其中，η′是判决阈值，根据上式可以进一步推导出误警概率PF和检测概率PD：
由于Q函数是单调递减的函数，所以假设误警概率PF≤αf，可以推导出判决阈值如下：
进一步可以推导出PD和PF的关系如下：
从而可以得到接收操作特征曲线(receiver operating characteristic curve，ROC曲线)如图7所示，其中，ROC曲线中横坐标为误警概率，纵坐标为检测概率，具体地，SINR为1时对应曲线701，SINR为5时对应曲线702，SINR为9时对应曲线703，SINR为13时对应曲线704，SINR为17时对应曲线705。
在误警概率PF达到αf的同时，且检测概率PD大于等于αD，则可以确定SINR的最小值为：
(SINR)min＝[Q-1(αf)-Q-1(αD)]2
针对各个无人机，该无人机的最大感知距离Rmax(βR)为：
其中，βR为感知功率分配比，P为总可用功率，gts为发送感知波束的旁瓣增益，grs为接收感知波束的旁瓣增益，c为光速，f为载波频率，σ为感知反射截面积，Gp为数字信号处理增益，(SINR)min为无人机的最小信噪比，k为玻尔兹曼常数，k值的单位为焦耳/开尔文，T0为290开尔文，Fn为接收机噪声系数，B为接收机带宽，Isen为中心无人机对应的最大感知干扰，Ls为能量吸收损耗。
本发明实施例中，根据雷达距离方程，可以确定采用相干融合接收的多脉冲感知模式的最大感知距离，也即可以确定本发明实施感知和通信一体化系统中各个无人机的最大感知距离。
本发明实施例可以基于多波束的感知和通信一体化系统，也可以理解为协同探测系统共享射频天线端口、数据链路、射频处理器和数据存储器可以支持通信信号与感知信号的等电压数量级处理，避免感知信号对通信信号的强烈干扰。另外，本发明实施例中使用性能优秀的圆形面阵列产生三维笔形感知波束，使用与感知子阵列互不干扰的线形通信子阵列产生用于通信的二维饼状波束，可以应用于无人机协同探测等需要三维探测波束的场景。还有，本发明实施例中基于感知和通信一体化系统可以实现协同探测，且对网络探测干扰和最大有效探测范围进行了建模，这对于协同探测网络的性能等极为重要。
对应于上述实施例提供的波束成形方法，本发明实施例还提供了一种波束成形装置。本发明实施例提供的波束成形装置可以应用于上述实施例中提供的基于感知和通信一体化的阵列天线。
如图8所示，本发明提供的波束成形装置可以包括：
第一确定模块801，用于确定阵列天线中感知子阵列对应的第一导向矩阵，以及确定阵列天线中通信子阵列对应的第二导向矩阵；
计算模块802，用于基于第一导向矩阵计算第一波束成形向量，基于第二导向矩阵计算第二波束成形向量；
第二确定模块803，用于根据第一波束成形向量和第一导向矩阵确定感知子阵列对应的实际波束成形响应，以及根据第二波束成形向量和第二导向矩阵确定通信子阵列对应的实际波束成形响应。
本发明实施例中，通过基于感知和通信一体化的阵列天线中的感知子阵列，产生三维的感知波束，以实现感知和通信一体化系统中的感知功能；通过基于感知和通信一体化的阵列天线中的通信子阵列，产生二维的通信波束，以实现感知和通信一体化系统中的通信功能。如此，可以应用于无人机三维感知探测场景等，能够扩展无人机感知的应用范围。且基于多波束的感知和通信一体化系统，也可以理解为协同探测系统共享射频天线端口、数据链路、射频处理器和数据存储器可以支持通信信号与感知信号的等电压数量级处理，避免感知信号对通信信号的强烈干扰等。
可选的，第一确定模块801，具体用于确定感知子阵列的第K个远场信号的导向向量ak为：
其中，为感知子阵列中第p层的第q个天线阵元接收到第K个远场信号与相位中心天线阵元接收到第K个远场信号的相位差，θk为感知子阵列的第K个远场信号Sk的接收来波角度，b为正整数；
将多个导向向量组成的矩阵作为第一导向矩阵；
其中，感知子阵列对应的实际波束成形响应满足优化条件：
其中，wr HA为感知子阵列对应的实际波束成形响应，wr为第一波束成形向量，A为第一导向矩阵，rd为期望的波束成形响应。
可选的，第一确定模块801，具体用于确定通信子阵列对应的导向向量为：
其中，θi为抵达通信子阵列的信号i的抵达角度，d为通信子阵列中天线的间距，λ为载波波长，Mcom为通信子阵列中天线的个数；
根据导向向量确定第二导向矩阵D为：
其中，Kc为具有不同抵达角度的信号的个数。
本发明实施例提供的波束成形装置是应用上述波束成形方法的装置，则上述波束成形方法的所有实施例均适用于该装置，且均能达到相同或相似的有益效果。
对应于上述实施例提供的波束成形方法，本发明实施例还提供了一种电子设备，如图9所示，包括处理器901、通信接口902、存储器903和通信总线904，其中，处理器901，通信接口902，存储器903通过通信总线904完成相互间的通信。
存储903，用于存放计算机程序；
处理器901，用于执行存储器903上所存放的程序时，实现上述波束成形方法的方法步骤。
本发明实施例中，通过基于感知和通信一体化的阵列天线中的感知子阵列，产生三维的感知波束，以实现感知和通信一体化系统中的感知功能；通过基于感知和通信一体化的阵列天线中的通信子阵列，产生二维的通信波束，以实现感知和通信一体化系统中的通信功能。如此，可以应用于无人机三维感知探测场景等，能够扩展无人机感知的应用范围。且基于多波束的感知和通信一体化系统，也可以理解为协同探测系统共享射频天线端口、数据链路、射频处理器和数据存储器可以支持通信信号与感知信号的等电压数量级处理，避免感知信号对通信信号的强烈干扰等。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于感知和通信一体化的阵列天线，其特征在于，包括：
感知子阵列和通信子阵列；
所述感知子阵列用于产生三维的感知波束，以实现感知和通信一体化系统中的感知功能；
所述通信子阵列用于产生二维的通信波束，以实现所述感知和通信一体化系统中的通信功能。
2.根据权利要求1所述的阵列天线，其特征在于，所述感知子阵列包括发送天线子阵列和接收天线子阵列；所述发送天线子阵列和所述接收天线子阵列均为圆形天线阵列，且所述发送天线子阵列和所述接收天线子阵列的尺寸相同；
所述通信子阵列包括线性天线阵列。
3.根据权利要求2所述的阵列天线，其特征在于，所述发送天线子阵列和所述接收天线子阵列外围均包括电磁屏蔽结构，且所述发送天线子阵列和所述接收天线子阵列之间存在电磁屏蔽解耦结构。
4.一种波束成形方法，其特征在于，应用于上述权利要求1至3任一项所述的基于感知和通信一体化的阵列天线，包括：
确定所述阵列天线中感知子阵列对应的第一导向矩阵，以及确定所述阵列天线中通信子阵列对应的第二导向矩阵；
基于所述第一导向矩阵计算第一波束成形向量，基于所述第二导向矩阵计算第二波束成形向量；
根据所述第一波束成形向量和第一导向矩阵确定感知子阵列对应的实际波束成形响应，以及根据所述第二波束成形向量和第二导向矩阵确定通信子阵列对应的实际波束成形响应。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述阵列天线中感知子阵列对应的第一导向矩阵，包括：
确定所述感知子阵列的第K个远场信号的导向向量ak为：
其中，为感知子阵列中第p层的第q个天线阵元接收到第K个远场信号与相位中心天线阵元接收到第K个远场信号的相位差，θk为所述感知子阵列的第K个远场信号Sk的接收来波角度，b为正整数；
将多个所述导向向量组成的矩阵作为所述第一导向矩阵；
其中，所述感知子阵列对应的实际波束成形响应满足优化条件：
其中，wr HA为所述感知子阵列对应的实际波束成形响应，wr为所述第一波束成形向量，A为所述第一导向矩阵，rd为期望的波束成形响应。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述阵列天线中通信子阵列对应的第二导向矩阵，包括：
确定所述通信子阵列对应的导向向量为：
其中，θi为抵达所述通信子阵列的信号i的抵达角度，d为所述通信子阵列中天线的间距，λ为载波波长，Mcom为所述通信子阵列中天线的个数；
根据所述导向向量确定所述第二导向矩阵D为：
其中，Kc为具有不同抵达角度的信号的个数。
7.一种感知和通信一体化系统，其特征在于，包括：
一个中心无人机和多个从属无人机；所述中心无人机是所述感知和通信一体化系统中可用计算资源最丰富的无人机；
所述中心无人机通过所述中心无人机的通信波束广播握手发起帧，其中，所述握手发起帧包括各个从属无人机被分配的通信时隙和搜索运动方向信息；
针对各个从属无人机，该从属无人机通过该从属无人机的通信波束接收所述广播握手发起帧，并解析所述广播握手发起帧，得到该从属无人机被分配的通信时隙和搜索运动方向信息；该从属无人机根据所述搜索运动方向信息运动，并通过该从属无人机的感知波束进行感知，得到感知数据；在该从属无人机对应的通信时隙内将得到的所述感知数据发送至所述中心无人机；
其中，所述感知波束为阵列天线中感知子阵列产生的三维的感知波束；所述通信波束为阵列天线中通信子阵列产生的二维的通信波束。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述中心无人机接收各个从属无人机的感知波束经过多径反射和散射后传播至所述中心无人机的最大感知干扰Isen：
其中，M为从属无人机的个数，Pr为感知波束的功率，λ为无人机工作的载波波长，gts为发送感知波束的旁瓣增益，grs为接收感知波束的旁瓣增益，为平均雷达截面积，xQ为最大协同半径，Rg为从属无人机与中心无人机之间的距离，h为无人机的飞行高度。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，各个无人机包括一个中心无人机和多个从属无人机，针对各个无人机，该无人机的最小信噪比(SINR)min为：
(SINR)min＝[Q-1(αf)-Q-1(αD)]2
其中，Q为标准正态分布的右尾函数，αf为误警概率的最大可接受值，αD为检测概率的最小可接受值。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，针对各个无人机，该无人机的最大感知距离Rmax(βR)为：
其中，βR为感知功率分配比，P为总可用功率，gts为发送感知波束的旁瓣增益，grs为接收感知波束的旁瓣增益，c为光速，f为载波频率，σ为感知反射截面积，Gp为数字信号处理增益，(SINR)min为无人机的最小信噪比，k为玻尔兹曼常数，且k值的单位为焦耳/开尔文，T0为290开尔文，Fn为接收机噪声系数，B为接收机带宽，Isen为中心无人机对应的最大感知干扰，Ls为能量吸收损耗。
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