CN115276731B - 一种基于多模式的遥测链路功率分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于多模式的遥测链路功率分配方法，属于无线通信技术领域。包括两个方面：第一方面在发送端通过对一根天线馈电产生不同模式的电磁波，将其用于信号传输极大提高了系统的的频谱利用率；第二方面通过对发射功率分配的优化达到系统信道容量最大化，优化过程中使用拉格朗日对偶函数法将复杂的非凸问题转化为凸优化问题，降低计算复杂度。
Description
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，涉及一种无人机辅助的多模式的遥测链路功率分配方法。
背景技术
近年来，用户对无线服务的需求不断增加，无线网络的容量也显著增加。各行各业都在追求更高的传输速率，这给稀缺的频谱资源带来了更大的挑战。无人机(UnmannedAerial Vehicles，UAV)由于其高度灵活性和机动性等独特功能和特点，可作为空中灵活的通信保障设备，在5G网络中发挥着至关重要的作用。UAV在军用领域中有着不可估量的应用前景，主要用于监视和作战，实现实时战场控制、情报收集及适时准确攻击，也是人类不断追求“零人员伤亡”的战争理念不断发展的结果。
无人机遥控遥测系统包括机载遥控遥测终端系统和无人机地面遥控遥测系统，其性能在很大程度上决定了整个无人机系统的性能。无人机地面遥控遥测系统主要实现遥测数据的显示、记录和回放，不定时通过地面遥控设备发送遥控指令或者程控方式等进行飞行控制，辅助地面操纵人员对无人机飞行状态及机载设备工作状态等进行实时监控，紧急情况下及时采取应对措施保证无人机的安全和任务的执行，充分发挥程控的自主性和地面操纵人员的经验优势性，有效减少了地面操控人员的工作负担和人为因素造成的损失。
此外，为了进一步提高频谱利用率，通常采用提高调制速率和增加调制阶数等方法来扩大系统的容量。随着对电磁波的深入研究，电磁场固有的频率、时间、空间等特性在多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)通信方案中引起了广泛的关注。电磁场中可以发射表示运动物体在轨道上的旋转程度的电磁波，通过改变旋转的程度产生不同模式的无线电波，即使同时发射，这些无线电波也能在不相互干扰的情况下被成功接收，并且不同模式之间的电磁波相互正交，该电磁波即为涡旋电磁波。目前，该波应用主要局限于光学领域，但它们的基本物理性质可以从光学应用到无线电应用，从其基本特性出发，对其复用潜力进行了研究，利用环形相控阵天线阵，通过设置适当的激励，产生具有环形强度和螺旋相前的叠加波。
由于无人机在空中飞翔时体积较小，能够用于通信过程的能量有限，所以功率的合理分配显得非常重要，为了提高无人机在通信过程中性能的目的，可以通过使用功率分配算法来实现更好、更优的分配。此外，现实中发送天线和接收天线不对齐情况较多，而现有发明技术大都基于收发天线对齐的情况。
发明内容
要解决的技术问题
本申请所要解决的技术问题是在一个以无人机作为空中基站的遥测系统中，在多模式无线电磁波的协助下向地面站发送遥测数据。提出一种基于多模式的遥测链路功率分配方法，通过朗格朗日对偶算法对非凸的优化目标进行凸化，得到优化功率分配以达到信道总容量最大化。
技术方案
一种基于多模式的遥测链路功率分配方法，其特征在于：
发送端处理步骤如下：
步骤1：发射端使用UCA天线产生涡旋电磁波，每个UCA天线有N个阵元，以发射端UCA天线的圆心为圆点，所在平面为z＝0的平面，UCA阵元的半径为r，第n个天线阵元的相位为则第n个阵元的位置矢量为：
步骤2：给每个阵元馈电电流密度大小为W的恒定电流，第n个阵元的电流分布为在空间任意一点/>处场强如下：
其中，An是天线阵元的幅度，|r-rn|表示观测点到第n个天线单元的距离，表示波数，l∈{l0,l1,…,lL}表示发射电磁波的模式，/>表示虚数单位，通过进一步化简，/>其中/>Jl(·)表示l阶第一类贝塞尔函数，ρ′为空间中任意一点到UCA阵列中心的距离；
步骤3：无人机基站发送L路信号x＝[x1,x2,…,xL]T；
步骤4：将步骤3每路信号映射到对应的不同模态的信号上，映射后的输入信号为：
其中，表示映射到模态li上的输入信号；
步骤5：将步骤4所得信号通过无人机上的UCA天线调制，调制后的信号为：
xt＝wtxl
其中，
步骤6：将步骤5所得信号送入信道；
地面站1在接收端处理步骤如下：
步骤7：地面站1位于无人机的前方，接收端使用UCA天线接收，每个UCA天线有N个阵元，UCA接收天线的半径为R，第m个天线阵元的相位角为地面站1接收UCA的m个阵元到发送UCA的第n个阵元的距离为d1,mn，1≤m≤M，1≤n≤N：
其中，d1表示接收天线与发送天线圆心之间的距离，θ1表示收发UCA圆心连线与z轴夹角；
步骤8：第m根发射天线和第n根发射天线之间的信道增益为：
其中，λ是波长，β是与信道有关的常数，信道增益矩阵为：
步骤9：经过信道到达地面站1的接收天线，接收天线接收到信号为：
yr1＝H1xt+n1
其中，n1为均值为0，方差为σ2的高斯白噪声；
步骤10：地面站1接收端使用UCA天线完成解调：
其中，
步骤11：地面站1信道矩阵为
地面站2在接收端处理步骤如下：
步骤12：地面站2位于无人机后方，接收端使用UCA天线接收，每个UCA天线有N个阵元，UCA接收天线的半径为R，第m个天线阵元的相位角为接收天线与发送天线圆心之间的距离为d2，地面站2接收UCA的m个阵元到发送UCA的第n个阵元的距离为d2,mn：
其中，d2表示接收天线与发送天线圆心之间的距离，θ2表示收发UCA圆心连线与z轴夹角；
步骤13：第m根发射天线和第n根发射天线之间的信道增益为：
信道增益矩阵为：
步骤14：经过信道到达地面站2接收天线，接收天线接收到信号为：
yr2＝H2xt+n2
其中，n2为均值为0，方差为σ2的高斯白噪声；
步骤15：地面站2接收端使用UCA天线完成解调：
其中，
步骤16：地面站2信道矩阵为
步骤17：该系统中总信道增益矩阵为
步骤18：地面站1信道容量为：
地面站2信道容量为：
系统总信道容量为：
C＝C1+C2
步骤19：无人机位置固定时，优化目标为最大化总信道容量：
s.t.P1+P2≤Pmax
0≤P1≤Pmax
0≤P2≤Pmax
使用拉格朗日对偶法优化功率分配，优化步骤如下：
步骤20：拉格朗日对偶函数为：
其中，λ表示拉格朗日变量；
步骤21：拉格朗日对偶函数为：
步骤22：对偶优化问题为：
min g(λ)
s.t.λ≥0
通过MATLAB的CVX工具箱即可解得该优化问题对应的λ的最优解，将λ的最优解代入步骤21，解得P1,P2最优解。
一种计算机系统，其特征在于包括：一个或多个处理器，计算机可读存储介质，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述的方法。
一种计算机可读存储介质，其特征在于存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现上述的方法。
有益效果
本发明提出的一种基于多模式的遥测链路功率分配方法，在发送端通过对一根天线馈电产生不同模式的电磁波，将其用于信号传输极大提高了系统的的频谱利用率。此外，通过对发射功率分配的优化达到系统信道容量最大化，优化过程中使用拉格朗日对偶函数法将复杂的非凸问题转化为凸优化问题，降低计算复杂度。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。
图1为无人机地面遥测系统框图。
图2为无人机遥测通信工作原理图
图3为收发天线投影示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示为本发明适用场景图。发送端及接收端UCA阵列示意图如图3所示，阵列半径为r＝0.5，且每个UCA天线有N＝8个天线单元，天线阵元幅度An＝1，产生模态l＝0,1的涡旋电磁波，无人机发射最大功率Pmax＝1000。具体包括以下步骤：
步骤1：发射端使用UCA天线产生涡旋电磁波，第n个天线阵元的相位为则第n个阵元的位置矢量为：
步骤2：在空间任意一点处场强如下：
步骤3：无人机基站发送L路信号x＝[x1,x2]T；
步骤4：将步骤3每路信号映射到对应的不同模态的信号上，映射后的输入信号为：
其中，分别表示映射到模态l1＝0,l2＝1上的输入信号。
步骤5:将步骤4接收的信号通过无人机上的UCA天线调制，所得信号为：
xt＝wtxl
其中，
步骤6：将步骤5所得信号送入信道；
地面站1在接收端处理步骤如下：
步骤7：如图1所示，地面站1位于无人机的前方，接收端使用UCA天线接收，每个UCA天线有8个阵元，UCA接收天线的半径为R＝r＝0.5，第m个天线阵元的相位角为接收天线与发送天线圆心之间的距离为d1＝100，天线波长λ＝0.5，β＝4π，/>如图3所示，收发UCA圆心连线与z轴夹角/>地面站1接收UCA的m(1≤m≤8)个阵元到发送UCA的第n(1≤n≤8)个阵元的距离为d1,mn：
步骤8：第m根发射天线和第n根发射天线之间的信道增益为：
信道增益矩阵为：
步骤9：经过信道到达地面站1接收天线，接收天线接收到信号为：
yr1＝H1xt+n1
其中，n1为均值为0，方差为1的高斯白噪声。
步骤10：地面站1接收端使用UCA天线完成解调：
其中，
步骤11：地面站1信道矩阵为
地面站2在接收端处理步骤如下：
步骤12：如图1所示，地面站2位于无人机后方，接收端使用UCA天线接收，每个UCA天线有8个阵元，UCA接收天线的半径为R＝r＝0.5，第m个天线阵元的相位角为接收天线与发送天线圆心之间的距离为d2＝100，天线波长λ＝0.5，β＝4π，/>如图3所示，收发UCA圆心连线与z轴夹角/>地面站2接收UCA的m(1≤m≤M)个阵元到发送UCA的第n(1≤n≤N)个阵元的距离为d2,mn：
步骤13：第m根发射天线和第n根发射天线之间的信道增益为：
信道增益矩阵为：
步骤14：经过信道到达无人驾驶车接收天线，接收天线接收到信号为：
yr2＝H2xt+n2
其中，n2为均值为0，方差为1的高斯白噪声。
步骤15：地面站2接收端使用UCA天线完成解调：
其中，
步骤16：地面站2信道矩阵为
步骤17：该系统中总信道增益矩阵为
步骤18：地面站1信道容量为：
地面站2信道容量为：
系统总信道容量为：
C＝C1+C2
步骤19：无人机位置固定时，优化目标为最大化总信道容量：
s.t.P1+P2≤1000
0≤P1≤1000
0≤P2≤1000
使用拉格朗日对偶法优化功率分配，优化步骤如下：
步骤20：拉格朗日对偶函数为：
其中，λ表示拉格朗日变量。
步骤21：拉格朗日对偶函数为：
步骤22：对偶优化问题为：
min g(λ)
s.t.λ≥0
通过MATLAB的CVX工具箱即可解得该优化问题对应的λ的最优解，将λ的最优解代入步骤21，解得P1,P2最优解。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明公开的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于多模式的遥测链路功率分配方法，其特征在于：
发送端处理步骤如下：
步骤1：发射端使用UCA天线产生涡旋电磁波，每个UCA天线有N个阵元，以发射端UCA天线的圆心为圆点，所在平面为z＝0的平面，UCA阵元的半径为r，第n个天线阵元的相位为则第n个阵元的位置矢量为：
步骤2：给每个阵元馈电电流密度大小为W的恒定电流，第n个阵元的电流分布为在空间任意一点/>处场强如下：
其中，An是天线阵元的幅度，|r-rn|表示观测点到第n个天线单元的距离，表示波数，l∈{l0,l1,…,lL}表示发射电磁波的模式，/>表示虚数单位，通过进一步化简，其中/>Jl(·)表示l阶第一类贝塞尔函数，ρ′为空间中任意一点到UCA阵列中心的距离；
步骤3：无人机基站发送L路信号x＝[x1,x2,…,xL]T；
步骤4：将步骤3每路信号映射到对应的不同模态的信号上，映射后的输入信号为：
其中，表示映射到模态li上的输入信号；
步骤5：将步骤4所得信号通过无人机上的UCA天线调制，调制后的信号为：
xt＝wtxl
其中，
步骤6：将步骤5所得信号送入信道；
地面站1在接收端处理步骤如下：
步骤7：地面站1位于无人机的前方，接收端使用UCA天线接收，每个UCA天线有M个阵元，UCA接收天线的半径为R，第m个天线阵元的相位角为地面站1接收UCA的m个阵元到发送UCA的第n个阵元的距离为d1,mn，1≤m≤M，1≤n≤N：
其中，d1表示接收天线与发送天线圆心之间的距离，θ1表示收发UCA圆心连线与z轴夹角；
步骤8：第m根发射天线和第n根发射天线之间的信道增益为：
其中，λ是波长，β是与信道有关的常数，信道增益矩阵为：
步骤9：经过信道到达地面站1的接收天线，接收天线接收到信号为：
yr1＝H1xt+n1
其中，n1为均值为0，方差为σ2的高斯白噪声；
步骤10：地面站1接收端使用UCA天线完成解调：
其中，
步骤11：地面站1信道矩阵为
地面站2在接收端处理步骤如下：
步骤12：地面站2位于无人机后方，接收端使用UCA天线接收，每个UCA天线有M个阵元，UCA接收天线的半径为R，第m个天线阵元的相位角为接收天线与发送天线圆心之间的距离为d2，地面站2接收UCA的m个阵元到发送UCA的第n个阵元的距离为d2,mn：
其中，d2表示接收天线与发送天线圆心之间的距离，θ2表示收发UCA圆心连线与z轴夹角；
步骤13：第m根发射天线和第n根发射天线之间的信道增益为：
信道增益矩阵为：
步骤14：经过信道到达地面站2接收天线，接收天线接收到信号为：
yr2＝H2xt+n2
其中，n2为均值为0，方差为σ2的高斯白噪声；
步骤15：地面站2接收端使用UCA天线完成解调：
其中，
步骤16：地面站2信道矩阵为
步骤17：系统中总信道增益矩阵为
步骤18：地面站1信道容量为：
地面站2信道容量为：
系统总信道容量为：
C＝C1+C2
步骤19：无人机位置固定时，优化目标为最大化总信道容量：
s.t.P1+P2≤Pmax
0≤P1≤Pmax
0≤P2≤Pmax
其中，Pmax表示无人机最大发射功率；
使用拉格朗日对偶法优化功率分配，优化步骤如下：
步骤20：拉格朗日对偶函数为：
其中，λ表示拉格朗日变量；
步骤21：拉格朗日对偶函数为：
步骤22：对偶优化问题为：
min g(λ)
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通过MATLAB的CVX工具箱即可解得该优化问题对应的λ的最优解，将λ的最优解代入步骤21，解得P1,P2最优解。
2.一种计算机系统，其特征在于包括：一个或多个处理器，计算机可读存储介质，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1所述的方法。
3.一种计算机可读存储介质，其特征在于存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现权利要求1所述的方法。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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