CN116208214A - 一种基于gis信息的波束赋型方法 - Google Patents

一种基于gis信息的波束赋型方法 Download PDF

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CN116208214A CN202310087868.9A CN202310087868A CN116208214A CN 116208214 A CN116208214 A CN 116208214A CN 202310087868 A CN202310087868 A CN 202310087868A CN 116208214 A CN116208214 A CN 116208214A
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杨洪生
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Abstract

本发明提供一种基于GIS信息的波束赋型方法，包括：提供具备无线通信能力且可相对移动的基站和终端；终端获得自身的GIS信息；终端周期性上报终端的GIS信息，基站采用宽波束来接收GIS信息；基站根据基站和终端的GIS信息，确定基站指向终端的波束赋型矢量；利用波束赋型矢量对数据符号加权，得到发射信号；利用基站发射所述发射信号。本发明的方法利用GIS信息产生波束赋型矢量，因此不涉及信道估计，也不涉及复杂算法，复杂度低，功耗也随之减少，从而有利于延长无人机的持续续航时间；再者，本发明的方法不涉及信道估计，无CSI估计误差，使波束指向更准确，且不需要用来估计CSI的导频，有利于提升传输速率。

Description

一种基于GIS信息的波束赋型方法
技术领域
本发明属于无线通信领域，具体涉及一种基于GIS(Geographic InformationSystem，地理信息系统)信息的波束赋型方法。
背景技术
在无人升空对抗场景中，存在两种典型的无人机：指挥无人机和任务无人机。任务无人机突前对抗现场，收集各种现场信息，然后上报给指挥无人机。指挥无人机远离对抗现场，综合分析来自任务无人机的现场信息，产生执行命令，然后下发给任务无人机。
指挥无人机与任务无人机之间的通信距离很远，比如，可高达30公里甚至更远；并且，任务无人机和指挥无人机在空中高速飞行，比如，任务无人机相对指挥无人机的速度可高达300公里/小时，其相对指挥无人机的空间位置快速变化。因此，指挥无人机通常需要部署大规模阵列天线，并作为基站采用波束赋型方式与作为终端的任务无人机通信，并在波束赋型的过程中实时调整指向任务无人机的波束方向，以便两者之间的通信链路能保持动中通。
波束赋型是5G无线网络中一个非常重要的课题，也是5G无人飞行对抗场景中一个迫切需要攻克的难题。目前商用通信网络中的波束赋型方案，要么是基于用户设备(UE)反馈的FDD(Frequency Division Duplexing，频分双工)波束赋型方案，要么是基于互易性的TDD(Time Division Duplexing，时分双工)波束赋型方案。其核心思想是：根据周期性更新的CSI(channel state information，信道状态信息)来产生实时赋型波束。具体的实现方案如下：
步骤1：估计CSI。
对TDD系统，基站根据终端发射的探测信号估计CSI；对FDD系统，终端根据下行导频估计CSI，然后反馈给基站。用H表示CSI信息。
步骤2：获得赋型矢量w。
在步骤2中，对于TDD系统，通过生成赋型矢量w的方式来获得赋型矢量w。具体来说，对H进行奇异值分解，获得对应最大特征值的特征矢量
Figure BDA0004069426980000011
从而可得赋型矢量
Figure BDA0004069426980000012
最大特征值的特征矢量
Figure BDA0004069426980000021
的计算公式如下：
imax＝argmaxi{λi}，
[λi，vi]＝SVD(H)，i＝1，2，...，N，
其中，H是信道估计矩阵，λi是矩阵H的第i个特征值，vi是对应特征值λi的特征矢量，N表示特征值数目，imax表示最大特征值对应的索引，SVD表示对H进行奇异值分解。
对于FDD系统，通过查找赋型矢量w的方式来获得赋型矢量w。终端反馈的CSI本质上是赋型矢量索引，基站根据索引查表来获得赋型矢量w。
步骤3：利用赋型矢量w对待发射的数据符号s加权，得到发射信号x；
发射信号x为：
x＝ws，
其中，w为赋型矢量，s为待发射的数据符号。
步骤4：将发射信号x通过天线阵列发射出去。
当前的基于用户设备(UE)反馈的FDD波束赋型方案和基于互易性的TDD波束赋型方案，主要存在下述缺点：
1)波束容易偏离跟踪目标。理想情况下，这两种方案都能让波束准确地指向跟踪目标，但实际情况中，由于存在CSI估计误差和延时(互易性延时或反馈延时)，当基站(即指挥无人机)部署大规模天线阵列时(意味着波束窄)，这两种方案产生的波束容易偏离跟踪目标；
2)复杂度非常高。基于用户设备(UE)反馈的FDD波束赋型方案，用户设备(即任务无人机)需估计下行信道，然后依据和容量最大原则遍历所有码本，最后反馈选中的码本索引给基站(即指挥无人机)。基于互易性的TDD波束赋型方案，基站(即指挥无人机)估计上行信道，然后采用SVD分解算法获得各用户的波束赋型矢量。这两种波束赋型方案涉及的信道估计算法，码本遍历算法或SVD分解算法，复杂度均非常大(比如，SVD分解算法复杂度至少是基站天线数的立方量级)，实现时消耗的资源比较多，功耗也随之变大，进而减少无人机续航时间。
3)导频开销大。FDD波束赋型方案需基站发射下行导频，比如CSI-RS，TDD波束赋型方案需UE发射上行探测参考信号。在一个子帧中，这两种波束赋型方案所需导频至少占1个OFDM符号，导频开销大，从而功耗也随之变大，吞吐率也随之变低。
综上，现有波束跟踪方案，复杂度高，开销大，功耗随之增大，对无人机而言会导致无人机续航时间变短，传输速率降低或覆盖距离变短；另外，还存在波束容易偏离跟踪目标等问题。
因此，急需一种新的波束赋型技术，以让指挥无人机产生的波束快速而准确地对准任务无人机。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于GIS信息的波束赋型方法，以提升波束指向精度，无人机持续续航时间及数据传输速率。
为了实现上述目的，本发明提供一种基于GIS信息的波束赋型方法，包括：
S0：提供具备无线通信能力且可相对移动的基站和终端；
S1：终端获得自身的GIS信息；
S2：终端周期性上报终端的GIS信息给基站，基站采用宽波束来接收终端发送的GIS信息；
S3：基站根据基站和终端的GIS信息，确定基站指向终端的波束赋型矢量；
S4：利用波束赋型矢量w4对待发射的数据符号s进行加权，得到发射信号x；
S5：利用基站发射所述发射信号x。
所述基站搭载在指挥无人机上，所述终端搭载在任务无人机上，且待发射的数据符号s为无人机的对抗信息。
所述终端通过航迹信息、GPS模块、或北斗模块，获得自身的GIS信息，且所述基站通过航迹信息、GPS模块、或北斗模块，获得自身的GIS信息。
所述GIS信息只包括3个坐标值。
所述GIS信息具体包括空间位置直角坐标(x,y,z)或者空间位置极坐标
Figure BDA0004069426980000031
x,y,z是在三维欧氏空间中的坐标，d,θ,/>
Figure BDA0004069426980000032
是d表示相对参考点的距离，θ方位角，/>
Figure BDA0004069426980000033
是俯仰角。
基站采用宽波束来接收终端发送的GIS信息，具体包括：通过检测空口信令和数据来检测终端是否传输GIS信息，在检测到终端传输GIS信息时采用宽波束来接收终端发送的GIS信息。
在上报终端的GIS信息时，对GIS信息采用低阶调制和/或低码率编码。
所述步骤S3包括：
S31：根据基站和终端的GIS信息计算基站和终端之间的相对方位角θ和相对俯仰角Φ；
S32：根据基站和终端之间的相对方位角θ和相对俯仰角Φ分别产生水平面矢量w1和垂直面矢量w2；
S33：根据水平面矢量w1和垂直面矢量w2获得导向矢量w3；
S34：根据导向矢量w3得到波束赋型矢量w4。
在所述步骤S31中，基站和终端之间的相对方位角θ和相对俯仰角Φ为：
Figure BDA0004069426980000041
其中，Δy＝y1-y2，Δx＝x1-x2，Δz＝z1-z2，(x1，y1，z1)是终端的GIS信息，(x2，y2，z2)是基站的GIS信息，所述GIS信息包括空间位置直角坐标；
在所述步骤S32中，所述水平面矢量w1和垂直面矢量w2为：
w1＝[wH0，wHH1，...wHN-1]，
其中，
Figure BDA0004069426980000042
d1表示水平面相邻天线间距，N表示阵列天线的阵元在水平方向上的列数，wHi表示水平面波束的第i个分量，j为虚数符号；
w2＝[wL0，wL1，...wLM-1]，
其中，
Figure BDA0004069426980000043
d2表示水平面相邻天线间距，M表示阵列天线的阵元在垂直方向上的行数，wLk表示垂直面波束的第k个分量，j为虚数符号；
在所述步骤S33中，所述导向矢量w3为：
Figure BDA0004069426980000044
其中，
Figure BDA0004069426980000045
表示Kronecker积；
在所述步骤S33中，所述波束赋型矢量w4为：
w4＝conj(w3)，
其中，conj表示取共轭。
在所述步骤S4中，所述发射信号x为：x＝w4s，w4为波束赋型矢量，s为待发射的数据符号。
本发明的基于GIS信息的波束赋型方法利用GIS信息产生波束赋型矢量，因此不涉及信道估计，也不涉及SVD分解或码本遍历等复杂算法，只涉及一些基本的运算操作，因此，复杂度低，实现时所需资源少，功耗也随之减少，从而有利于延长无人机的持续续航时间；再者，本发明的方法不涉及信道估计，无CSI估计误差，不受射频互易性误差影响，从而波束指向更准确；此外，本发明的方法利用GIS信息产生波束赋型矢量，不需要用来估计CSI的导频，故导频开销小，承载数据的资源更多，有利于提升传输速率。
综上所述，本发明的方法能提升波束指向精度，无人机持续续航时间及数据传输速率。
附图说明
图1是本发明的基于GIS信息的波束赋型方法的应用场景图。
图2是根据本发明的一个实施例的基于GIS信息的波束赋型方法的流程图。
具体实施方式
为了让指挥无人机产生的波束快速而准确地对准任务无人机，本发明提出一种基于GIS信息的波束赋型方法，其用于无人飞行对抗场景，并基于以下原理：如图1所示，针对无人飞行对抗场景，搭载有终端的任务无人机可相对于搭载有基站的指挥无人机高速机动。终端周期性地把自身的GIS信息发给基站，基站根据基站和终端的GIS信息产生指向终端的窄波束，并向终端传输经过波束赋型的对抗信息。
本发明的基于GIS信息的波束赋型方法具体包括如下步骤：
步骤S0：提供具备无线通信能力且可相对移动的基站和终端；
在本实施例中，所述基站搭载在指挥无人机上，且所述终端搭载在任务无人机上，因此，这里的基站可理解成指挥无人机，但不局限于指挥无人机，其还可以是地面站、车辆等等。
步骤S1：终端获得终端的GIS信息；
其中，终端通过航迹信息、GPS模块、或北斗模块，获得终端的GIS信息。
其中，所述GIS信息只包含3个坐标值，具体包括空间位置直角坐标(x,y,z)或者空间位置极坐标
Figure BDA0004069426980000051
x,y,z是在三维欧氏空间中的坐标，d,θ,/>
Figure BDA0004069426980000052
是d表示相对参考点的距离，θ方位角，/>
Figure BDA0004069426980000053
是俯仰角。
需要强调的是，终端和基站采用的空间坐标系要相同，比如，必须是相对于同一个参考点的空间坐标。
步骤S2：终端周期性上报终端的GIS信息给基站，基站采用宽波束来接收终端发送的GIS信息；
在终端周期性上报终端的GIS信息给基站时，由于此时基站不知道终端的位置，因此，基站只能采用宽波束来接收终端的GIS信息。
基站采用宽波束来接收终端发送的GIS信息，具体包括：通过检测空口信令和数据来检测终端是否传输GIS信息，在检测到终端传输GIS信息时采用宽波束来接收终端发送的GIS信息。空口信令和数据的格式可以例如基于5G空口协议等无线传输协议的格式。
此外，由于GIS信息只包含3个坐标值，待传输的信息量少，故对GIS信息可采用低阶调制和低码率来弥补宽波束接收带来的性能损失，即，在上报终端的GIS信息时，对GIS信息采用低阶调制和/或低码率编码。
步骤S3：基站根据基站和终端的GIS信息，计算基站指向终端的波束赋型矢量；
其中，基站通过航迹信息、GPS模块、或北斗模块，获得自身的GIS信息。
所述步骤S3包括：
步骤S31：根据基站和终端的GIS信息计算基站和终端之间的相对方位角θ和相对俯仰角Φ；
基站和终端之间的相对方位角θ和相对俯仰角Φ为：
Figure BDA0004069426980000061
其中，Δy＝y1-y2，Δx＝x1-x2，Δz＝z1-z2，(x1，y1，z1)是终端的GIS信息，(x2，y2，z2)是基站的GIS信息。由于采用GIS信息计算相对方位角和相对俯仰角，不论是LOS(视距)场景还是NLOS(非视距)场景，θ和Φ均很准确。
步骤S32：根据基站和终端之间的相对方位角θ和相对俯仰角Φ分别产生水平面矢量w1和垂直面矢量w2；
水平面矢量w1和垂直面矢量w2为：
w1＝[wH0，wHH1，...wHN-1]，
其中，
Figure BDA0004069426980000062
d1表示水平面相邻天线间距，N表示阵列天线的阵元在水平方向上的列数，wHi表示水平面波束的第i个分量，j为虚数符号。
w2＝[wL0，wL1，...wLM-1]，
其中，
Figure BDA0004069426980000071
d2表示水平面相邻天线间距，M表示阵列天线的阵元在垂直方向上的行数，wLk表示垂直面波束的第k个分量，j为虚数符号。
步骤S33：根据水平面矢量w1和垂直面矢量w2获得导向矢量w3；
导向矢量w3为：
Figure BDA0004069426980000072
其中，
Figure BDA0004069426980000073
表示Kronecker积。
步骤S34：根据导向矢量w3得到波束赋型矢量w4。
波束赋型矢量w4为：
w4＝conj(w3)，
其中，conj表示取共轭。
步骤S4：利用波束赋型矢量w4对待发射的数据符号s进行加权，得到发射信号x；
在本实施例中，待发射的数据符号s为无人机的对抗信息。
其中，发射信号x为：
x＝w4s。
步骤S5：利用基站发射所述发射信号x。
其中，基站采用阵列天线，并从天线阵列发射所述发射信号x。
由此，如图2所示，搭载有终端的任务无人机可相对于搭载有基站的指挥无人机高速机动。
需要注意的是，终端相对于基站的有效移动速度越大(即终端和基站两者连线的切线方向上的速度)，终端向基站上报GIS信息的周期就需越小。
此外，终端向基站上报GIS信息的周期与基站和终端之间的相对距离、终端绕基站移动的相对角速度、基站的波束宽度相关。相对距离越远，周期越大；与任务无人机绕指挥无人机的角速度有关，相对角速度越大，周期越小；波束越宽，周期可越大。一般来讲，终端向基站上报GIS信息的周期为毫秒级，任务无人机相对指挥无人机的速度也就100～150公里/小时，GIS周期配置好后，可适应这些速度变化。
与当前波束赋型方案相比，本发明的基于GIS的波束赋型方法存在下述三个优点：
1)复杂度低，功耗小。本发明的方法利用GIS信息产生波束赋型矢量，不涉及信道估计，也不涉及SVD分解或码本遍历等复杂算法，只涉及一些基本的运算操作，因此，与当前波束赋型方案相比，复杂度低，实现时所需资源少，功耗也随之减少，从而有利于延长无人机的持续续航时间。
2)波束指向更准确。本发明的方法利用GIS信息产生波束赋型矢量，不涉及信道估计，无CSI估计误差，不受射频互易性误差影响，从而波束指向更准确。
3)导频开销小。本发明的方法不涉及信道估计，不需要用来估计CSI的导频，故导频开销小，承载数据的资源更多，有利于提升传输速率。
综上所述，本发明的方法能提升波束指向精度，无人机持续续航时间及数据传输速率。
以上所述的，仅为本发明的较佳实施例，并非用以限定本发明的范围，本发明的上述实施例还可以做出各种变化。凡是依据本发明申请的权利要求书及说明书内容所作的简单、等效变化与修饰，皆落入本发明专利的权利要求保护范围。本发明未详尽描述的均为常规技术内容。

Claims (10)

1.一种基于GIS信息的波束赋型方法，其特征在于，包括：
步骤S0：提供具备无线通信能力且可相对移动的基站和终端；
步骤S1：终端获得自身的GIS信息；
步骤S2：终端周期性上报终端的GIS信息给基站，基站采用宽波束来接收终端发送的GIS信息；
步骤S3：基站根据基站和终端的GIS信息，确定基站指向终端的波束赋型矢量；
步骤S4：利用波束赋型矢量对待发射的数据符号进行加权，得到发射信号；
步骤S5：利用基站发射所述发射信号。
2.根据权利要求1所述的基于GIS信息的波束赋型方法，其特征在于，所述基站搭载在指挥无人机上，所述终端搭载在任务无人机上，且待发射的数据符号s为无人机的对抗信息。
3.根据权利要求1所述的基于GIS信息的波束赋型方法，其特征在于，所述终端通过航迹信息、GPS模块、或北斗模块，获得自身的GIS信息，且所述基站通过航迹信息、GPS模块、或北斗模块，获得自身的GIS信息。
4.根据权利要求1所述的基于GIS信息的波束赋型方法，其特征在于，所述GIS信息只包括3个坐标值。
5.根据权利要求4所述的基于GIS信息的波束赋型方法，其特征在于，所述GIS信息具体包括空间位置直角坐标(x,y,z)或者空间位置极坐标
Figure FDA0004069426970000011
x,y,z是在三维欧氏空间中的坐标，d,θ,/>
Figure FDA0004069426970000012
是d表示相对参考点的距离，θ方位角，/>
Figure FDA0004069426970000013
是俯仰角。
6.根据权利要求1所述的基于GIS信息的波束赋型方法，其特征在于，基站采用宽波束来接收终端发送的GIS信息，具体包括：通过检测空口信令和数据来检测终端是否传输GIS信息，在检测到终端传输GIS信息时采用宽波束来接收终端发送的GIS信息。
7.根据权利要求1所述的基于GIS信息的波束赋型方法，其特征在于，在上报终端的GIS信息时，对GIS信息采用低阶调制和/或低码率编码。
8.根据权利要求1所述的基于GIS信息的波束赋型方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
步骤S31：根据基站和终端的GIS信息计算基站和终端之间的相对方位角θ和相对俯仰角Φ；
步骤S32：根据基站和终端之间的相对方位角θ和相对俯仰角Φ分别产生水平面矢量w1和垂直面矢量w2；
步骤S33：根据水平面矢量w1和垂直面矢量w2获得导向矢量w3；
步骤S34：根据导向矢量w3得到波束赋型矢量w4。
9.根据权利要求8所述的基于GIS信息的波束赋型方法，其特征在于，在所述步骤S31中，基站和终端之间的相对方位角θ和相对俯仰角Φ为：
Figure FDA0004069426970000021
其中，Δy＝y1-y2，Δx＝x1-x2，Δz＝z1-z2，(x1，y1，z1)是终端的GIS信息，(x2，y2，z2)是基站的GIS信息，所述GIS信息包括空间位置直角坐标；
在所述步骤S32中，所述水平面矢量w1和垂直面矢量w2为：
w1＝[wH0，wHH1，...wHN-1]，
其中，
Figure FDA0004069426970000022
d1表示水平面相邻天线间距，N表示阵列天线的阵元在水平方向上的列数，wHi表示水平面波束的第i个分量，j为虚数符号；
w2＝[wL0，wL1，...wLM-1]，
其中，
Figure FDA0004069426970000023
d2表示水平面相邻天线间距，M表示阵列天线的阵元在垂直方向上的行数，wLk表示垂直面波束的第k个分量，j为虚数符号；
在所述步骤S33中，所述导向矢量w3为：
Figure FDA0004069426970000024
其中，
Figure FDA0004069426970000025
表示Kronecker积；
在所述步骤S33中，所述波束赋型矢量w4为：
w4＝conj(w3)，
其中，conj表示取共轭。
10.根据权利要求1所述的基于GIS信息的波束赋型方法，其特征在于，在所述步骤S4中，所述发射信号x为：x＝w4s，w4为波束赋型矢量，s为待发射的数据符号。
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