CN114553290A - 基于mimo结构的无线紫外光通信跟踪保持方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于MIMO结构的无线紫外光通信跟踪保持方法，包括：步骤1：建立球型MIMO结构模型；步骤2：预测编队中无人机的空间坐标信息并计算当前无人机球坐标信息；步骤3：坐标信息与MIMO坐标点进行匹配，根据就近原则匹配出与MIMO模型最为接近的紫外LED；步骤4以步骤3的LED为中心点，分别寻找邻接LED，组成一个椭圆形包围圈作为LED发送序列；步骤5：调整紫外光发射功率为能够覆盖可通信邻居节点的最小功率；步骤6：发送序列依次向目标无人机节点发送光束信息进行链路通信，进行持续跟踪和保持。本发明能够实现无人机编队间两两通信链路的保持，保证在执行任务过程中稳定通信，提高信息交互的稳定性。

Description

基于MIMO结构的无线紫外光通信跟踪保持方法

技术领域

本发明属于无人机通信领域，具体涉及一种基于MIMO结构的无线紫外光通信跟踪保持方法。

背景技术

近年来，随着无人机技术日渐成熟，无人机广泛应用于军事领域，农业植保、电力巡检等领域。由于单个无人机计算、探测和作业能力有限，使用多无人机协作的形式能充分发挥集群无人机的优势，提高无人机执行任务的能力。集群无人机内邻居发现作为蜂群组网和通信的必要条件，近年来研究也日益深入。

但在复杂电磁环境中如何保证集群无人机稳定通信是一大难点，同时，是否可以保证无人机间信息交互的准确性与实时性更是集群无人机高效完成任务的前提。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于MIMO结构的无线紫外光通信跟踪保持方法，用以实现无人机编队间两两无人机的通信链路保持，保证无人机编队在空中执行任务过程中节点移动情况下的稳定通信，提高信息交互的稳定性。

本发明所采用的技术方案是：

基于MIMO结构的无线紫外光通信跟踪保持方法，包括以下步骤：

步骤1：建立球型MIMO结构模型；

步骤2：预测无人机编队中目标无人机的三维空间坐标信息并计算当前无人机球坐标信息；

步骤3：坐标信息与MIMO结构的紫外LED节点球坐标点信息进行匹配，根据就近原则匹配出与MIMO模型最为接近的紫外LED；

步骤4以步骤3的LED为中心点，分别从上下左右四个方位寻找邻接LED，组成一个椭圆形包围圈作为LED发送序列；

步骤5：根据两节点的相对距离，调整紫外光发射功率为能够覆盖自身可通信邻居节点的最小功率；

步骤6：发送序列以编号从小到大的排列顺序依次向目标无人机节点发送光束信息进行链路通信，进行持续跟踪和保持。

本发明的特点还在于：

步骤1中的球型MIMO结构模型具体为：在一个球形结构的基础模型上将其表面按照经纬线划分方式，在其经纬线交点处安装紫外光发射装置，顶部安装紫外光全向接收机；其中，紫外光发射装置采用紫外LED小灯，每个LED都有自身的编号和编码信息且可独立控制发送信息，其编码由经向编码和纬向编码组成，通过其编码信息即可得出其LED发射光束三维空间指向，接收信息所用的全向接收机为光电倍增管。

步骤1中求解紫外LED球坐标信息为：

式中，θ表示球心O与任一LED收发节点连线与正z-轴之间的夹角，即天顶角；j表示当前纬线编号，M表示纬线总个数，β表示球心O与任一LED收发节点连线在xy-平面上的投影与水平线正x-轴之间的夹角，k表示当前纬线上经线的编号。

步骤2所示的目标无人机相对于己方的球坐标计算方式为：

式中，(x,y,z)表示目标无人机的三维坐标信息，θ₁表示MIMO模型球心O与目标无人机节点连线与正z-轴之间的夹角，β₁表示MIMO模型球心O与目标无人机节点连线在xy-平面上的投影与水平线正x-轴之间的夹角，r是两节点之间的直线距离。

中步骤5中无线紫外光在无人机间通信时为近直视通信方式，近直视通信是指通信时紫外光束可以避开传输过程中的阻碍物到达接收端的一种通信方式，其在接收端部分仍可看作是一种非直视通信，其接收端接收光功率表达式如下：

其中，P_t是发送功率，A_r是接收孔径面积，K_s是散射系数，P_s是散射角θ_s的相函数，r是通信距离，K_e＝K_a+K_s是大气信道衰减系数，K_a是吸收系数；

其中，路径损耗与紫外通信过程中的传输衰减有关，在紫外光非直视通信下路径损耗可表示为：

但其实，在实际近距离通信时(r<1km)，一般采用路径损耗的简化公式：

L＝ξr^α (5)

式中，ξ是路径损耗因子，α是路径损耗指数，这两个的值都由收发端的角度参数决定。

本发明的有益效果是：

本方案针对无人机编队空中执行任务过程中通信链路需要维护保持问题。本文根据无线紫外光MIMO结构的近直视通信链路模型构建无人机节点间的通信模型，引入MIMO结构的分集接收机制提高通信系统性能的稳定性。针对通信链路保持方法，本文提出一种基于位置预测的MIMO结构光束跟踪保持方法，首先根据位置预测结果与MIMO模型结构组成，解算两无人机之间相对极坐标系位置，其次根据MIMO模型的组成结构与解算到的极坐标系进行匹配，求解出MIMO模型中无人机间最佳通信链路对，并在此基础上，设计多节点的分集机制提高通信质量，最后通过引入紫外光光功率控制模型，设计一种自适应光功率控制方法，来提高MIMO结构的资源利用率。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明的紫外光通信MIMO模型示意图；

图3为本发明无人机空中位置信息示意图；

图4为本发明目标无人机节点与LED匹配示意图；

图5为本发明光束循环扫描序列示意图；

图6为本发明邻居节点无人机运动示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

本发明基于MIMO结构的无线紫外光通信跟踪保持方法，如图1，包括以下步骤：

步骤1：建立球型MIMO结构模型，如图2，球型MIMO结构模型包括一个球形结构的基础模型上将表面按照经纬线划分方式，在经纬线交点处安装紫外光发射装置，根据球型MIMO结构的经纬划分方式，可获取任一紫外LED节点在以球心为原点的球坐标信息。

步骤2：预测无人机编队中目标无人机的三维空间坐标信息，如图3，并计算当前无人机球坐标信息；

步骤3：坐标信息与MIMO结构的紫外LED节点球坐标点信息进行匹配，得到MIMO结构中与目标无人机球坐标信息最接近的紫外LED编号；如图4，若此时目标无人机的(θ,β)值对应MIMO模型的P点，则根据就近原则即可匹配出与MIMO模型最为接近的紫外LED。

步骤4：为扩大光束三维空间覆盖效果，以步骤3的LED为中心点，分别从上下左右四个方位寻找邻接LED，组成一个椭圆形包围圈作为LED发送序列；如图5

步骤5：根据两节点的相对距离，调整紫外光发射功率为能够覆盖自身可通信邻居节点的最小功率。

步骤6：发送序列以编号从小到大的排列顺序依次向目标无人机节点发送光束信息进行链路通信，如图5，进行持续跟踪和保持。

其中步骤1中的球型MIMO结构模型具体为：在一个球形结构的基础模型上将其表面按照经纬线划分方式，在其经纬线交点处安装紫外光发射装置，顶部安装紫外光全向接收机；其中，紫外光发射装置采用紫外LED小灯，每个LED都有自身的编号和编码信息且可独立控制发送信息，其编码由经向编码和纬向编码组成，通过其编码信息即可得出其LED发射光束三维空间指向，接收信息所用的全向接收机为光电倍增管。

其中步骤1中求解紫外LED球坐标信息为：

式中，θ表示球心O与任一LED收发节点连线与正z-轴之间的夹角，即天顶角；j表示当前纬线编号，M表示纬线总个数，β表示球心O与任一LED收发节点连线在xy-平面上的投影与水平线正x-轴之间的夹角，k表示当前纬线上经线的编号。

其中步骤2所示的目标无人机相对于己方的球坐标计算方式为：

式中，(x,y,z)表示目标无人机的三维坐标信息，θ₁表示MIMO模型球心O与目标无人机节点连线与正z-轴之间的夹角，β₁表示MIMO模型球心O与目标无人机节点连线在xy-平面上的投影与水平线正x-轴之间的夹角，r是两节点之间的直线距离。

其中步骤5中

无线紫外光在无人机间通信时为近直视通信方式，近直视通信是指通信时紫外光束可以避开传输过程中的阻碍物到达接收端的一种通信方式，其在接收端部分仍可看作是一种非直视通信，其接收端接收光功率表达式如下：

其中，P_t是发送功率，A_r是接收孔径面积，K_s是散射系数，P_s是散射角θ_s的相函数，r是通信距离，K_e＝K_a+K_s是大气信道衰减系数，K_a是吸收系数。

其中，路径损耗与紫外通信过程中的传输衰减有关，在紫外光非直视通信下路径损耗可表示为

但其实，在实际近距离通信时(r<1km)，一般采用路径损耗的简化公式：

L＝ξr^α (5)

式中，ξ是路径损耗因子，α是路径损耗指数，这两个的值都由收发端的角度参数决定。

所以由公式(4)和公式(5)可知，两无人机间距离远近可以影响其路径损耗取值，所以，我们在实际通信过程中若已知无人机通信半径与接收端需要接收的最低功率值，来做到动态调整发射端的发射功率取值。

实施例：

首先，本实施例对参数进行定义：

使用的LED发光光源为波长255nm，最大发光功率为0.3mW，最小光功率为0.13mW，散射角为30度。

对场景进行说明：

对于一个网络连通拓扑，节点并不孤立存在，本实施例中选取图6为该无人机编队的网络通信拓扑图，图中T1时刻，无人机编队队形保持如下，编队内各个无人机此时可稳定通信且可获取编队内其余无人机的运动轨迹，在T2时刻，A节点前往了一个新的位置，此时，节点A在编队中的相对位置发生了变化，所以在移动过程完成后需要与其通信范围内的节点C，节点D进行通信，由于节点A已知节点C与D的运动轨迹，即可预测在T2时刻两无人机的空间三维坐标，即此过程可以使用本方案提出的光束跟踪保持方法进行通信保持。

本实施例中使用如图2所示的MIMO通信模型，在实际使用中，将两个MIMO通信半球形结构进行组合构成一个球形MIMO结构使用。具体步骤如下：

步骤1：在无人机编队各个无人机上安装球形MIMO结构，并对节点A的MIMO通信模型进行建模，获取此MIMO模型中任一紫外LED节点经纬度信息以及编号信息。

步骤2：在T2时刻，节点A通过计算自身位置与预测编队内其余无人机节点位置，得出自己可通信无人机节点为节点C与节点D，并在此时可计算节点C与节点D相对于以自身为球心所建立的球坐标系的球坐标信息。

步骤3：计算节点C的球坐标信息(θ_C,β_C,r_C)，节点D的球坐标信息(θ_D,β_D,r_D)，然后分别将节点C与节点D的球坐标信息与节点A的MIMO模型各个LED天顶角和方位角进行匹配，求解出相与节点C与节点D的最佳通信LED，并编号为LED_C,LED_D。

步骤4：将寻找出来的编号为LED_C,LED_D的LED按照图5为基础，寻找出最佳7节点通信序列对。

步骤5：根据节点A与节点C的相对距离r_C进行调整节点A的发射光功率；根据节点A与节点D的相对距离r_D进行调整节点A的发射光功率；

步骤6：根据步骤4寻找出来的与节点C通信的LED最佳序列对以编号从小到大的排列顺序依次向节点C发送光束信息进行链路通信；同样根据步骤4寻找出来的与节点D通信的LED最佳序列对以编号从小到大的排列顺序依次向节点D发送光束信息进行链路通信。

Claims (5)

1.基于MIMO结构的无线紫外光通信跟踪保持方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：建立球型MIMO结构模型；

步骤2：预测无人机编队中目标无人机的三维空间坐标信息并计算当前无人机球坐标信息；

步骤3：坐标信息与MIMO结构的紫外LED节点球坐标点信息进行匹配，根据就近原则匹配出与MIMO模型最为接近的紫外LED；

步骤4以步骤3所述的LED为中心点，分别从上下左右四个方位寻找邻接LED，组成一个椭圆形包围圈作为LED发送序列；

步骤5：根据两节点的相对距离，调整紫外光发射功率为能够覆盖自身能够通信邻居节点的最小功率；

步骤6：发送序列以编号从小到大的排列顺序依次向目标无人机节点发送光束信息进行链路通信，进行持续跟踪和保持。

2.如权利要求1所述的基于MIMO结构的无线紫外光通信跟踪保持方法，其特征在于，所述步骤1中的球型MIMO结构模型具体为：在一个球形结构的基础模型上将其表面按照经纬线划分方式，在其经纬线交点处安装紫外光发射装置，顶部安装紫外光全向接收机；其中，紫外光发射装置采用紫外LED小灯，每个LED都有自身的编号和编码信息且能够独立控制发送信息，其编码由经向编码和纬向编码组成，通过其编码信息即能够得出其LED发射光束三维空间指向，接收信息所用的全向接收机为光电倍增管。

3.如权利要求2所述的基于MIMO结构的无线紫外光通信跟踪保持方法，其特征在于，其中步骤1中求解紫外LED球坐标信息为：

式中，θ表示球心O与任一LED收发节点连线与正z-轴之间的夹角，即天顶角；j表示当前纬线编号，M表示纬线总个数，β表示球心O与任一LED收发节点连线在xy-平面上的投影与水平线正x-轴之间的夹角，k表示当前纬线上经线的编号。

4.如权利要求1所述的基于MIMO结构的无线紫外光通信跟踪保持方法，其特征在于，所述步骤2所示的目标无人机相对于己方的球坐标计算方式为：

式中，(x,y,z)表示目标无人机的三维坐标信息，θ₁表示MIMO模型球心O与目标无人机节点连线与正z-轴之间的夹角，β₁表示MIMO模型球心O与目标无人机节点连线在xy-平面上的投影与水平线正x-轴之间的夹角，r是两节点之间的直线距离。

5.如权利要求1所述的基于MIMO结构的无线紫外光通信跟踪保持方法，其特征在于，所述中步骤5中无线紫外光在无人机间通信时为近直视通信方式，近直视通信是指通信时紫外光束可以避开传输过程中的阻碍物到达接收端的一种通信方式，其在接收端部分仍能够看作是一种非直视通信，其接收端接收光功率表达式如下：

其中，P_t是发送功率，A_r是接收孔径面积，K_s是散射系数，P_s是散射角θ_s的相函数，r是通信距离，K_e＝K_a+K_s是大气信道衰减系数，K_a是吸收系数；

其中，路径损耗与紫外通信过程中的传输衰减有关，在紫外光非直视通信下路径损耗表示为：

但其实，在实际近距离通信时(r<1km)，一般采用路径损耗的简化公式：

L＝ξr^α (5)

式中，ξ是路径损耗因子，α是路径损耗指数，这两个的值都由收发端的角度参数决定。

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