基于3维泊松点过程理论的无人机协助的异构网络模型及其性能

针对紧急热点场景中的基站缺乏灵活性问题,提出基于泊松点过程的无人机协助的异构网络模型.为了准确反映真实场景,假设宏基站在地面2维分布,无人机作为小基站在空间3维分布,地面用户通过最大接收功率级联准则选择通信基站.仿真分析性能参数间的定量关系,结果表明：相对于2D,3D模型,该文模型能更精准地描述覆盖概率;使用多个低功率的无人机小基站协助地面基站通信,能改善整个网络的覆盖性能;部署网络时需对路径损耗做适当选择.因此,该文模型具有有效性.     

基于随机几何理论的多层异构蜂窝网络性能分析

为分析多层节点覆盖的异构蜂窝网络性能,采用独立的齐次泊松点过程分别对异构网络中的各层基站分布进行了建模,选择最强信号干扰噪声比(SINR)基站的接入方案,推导出多层异构蜂窝网络的覆盖概率,并且通过仿真实验分析了影响整体网络覆盖概率的因素.实验结果表明:多层异构网络在小基站密度和发射功率处于适当值时有较好的覆盖率性能.     

基于用户簇分布模型的三维异构蜂窝网络覆盖概率分析

采用随机几何理论分析异构蜂窝网络性能时,通常假设用户均匀分布且独立于基站。但在实际的异构蜂窝网络中,小基站一般部署在热点地区或覆盖盲区,因此,小基站与用户的空间位置存在相关性。针对三维空间中蜂窝用户以小基站为父节点的Matern簇过程和Thomas簇过程进行建模,再采用最大信号干扰比(signal to interference ratio, SIR)的小区接入准则,在瑞利衰落信道下推导出下行链路的覆盖概率;通过蒙特卡罗仿真验证理论结果,分析用户簇过程的半径或方差、SIR门限值、小基站密度和小基站功率对覆盖概率的影响,并比较三维用户簇分布模型、三维用户均匀分布模型和二维用户簇分布模型的网络性能。实验结果表明基于三维用户簇分布模型的异构蜂窝网络具有较好的覆盖概率。     

基于无人机激光雷达技术的开采沉陷监测方法与参数反演

矿区开采沉陷监测与预测对于煤炭安全生产来说至关重要,目前煤矿地表沉陷监测的主流手段均有一定的局限性,存在精度与效率不能兼得的问题。利用无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle lidar, UAV LiDAR)技术可以实现矿区地表三维点云的快速获取,建立多期数字高程模型(digital elevation model, DEM),两期DEM相减即可得到沉陷盆地,具有高效高精的特点。对无人机激光雷达地表沉陷监测的原理流程和概率积分预计参数动态反演方法进行了分析讨论,以内蒙古唐家会煤矿为例,设计了无人机激光雷达飞行方案,采集了两期激光点云数据,并对实测数据进行了组合解算、融合、滤波,建立两期DEM,求取了观测时间段内的地表下沉盆地,并进行了全盆地动态反演,得到测区概率积分预计参数。结果表明：DEM精度分别为34 mm和37 mm;下沉盆地精度为50 mm,结果对于煤矿开采沉陷监测与预测来说是相对可靠的,为无人机激光雷达应用于地表监测提供了案例。     

基于随机几何理论的无线Ad Hoc网络传输容量分析

考虑实际通信系统中数据传输速率及可变的链路传输距离,利用随机几何理论对瑞利衰落环境下中断概率的精确表达式及渐近表达式、传输容量的渐近表达式进行了推导,并与采用固定链路传输距离下的中断概率、传输容量性能进行了比较.仿真结果验证了理论推导的正确性,并表明:由于实际通信系统通常是一个低中断概率系统,因此传输容量的渐近表达式的分析结果可看作其精确结果的有效近似值,通过渐近表达式,能够更好的体现网络传输容量与网络设计参数之间的关系,另外,实际通信系统中链路传输距离的变化对传输容量性能的影响不大.     

城市无人机毫米波通信网络建模与性能分析

为克服毫米波信号的穿透能力弱,易被遮挡的问题,综合考虑城市地区建筑物特性与毫米波传输特性,提出一种无人机辅助的城市地区毫米波网络。基于随机几何理论,对提出的网络建模,无人机和建筑物的位置建模为两个独立分布的泊松点过程,建筑物的形状建模为长方体,高度服从瑞利分布。基于此模型,推导得到一个典型用户覆盖率的近似表达式。仿真结果表明,近似表达式在降低了计算复杂度的前提下,与仿真结果吻合,验证了近似分析的有效性。理论结果表明,存在最优无人机部署高度和密度,使系统覆盖率最大化。     

无人机联合D2D应急通信网络的性能分析

无人机与D2D(device-to-device)通信技术相结合可作为应急通信网络的可行选项之一,但存在复杂的同频干扰问题。为了降低干扰,提出一种无人机配备定向天线阵列的网络。以系统内用户作为主要研究对象,利用随机几何理论,对所提网络进行系统建模,将D2D通信用户以及无人机通信用户建模为两个独立分布的齐次泊松点过程,推导了D2D用户成功传输概率的精确表达式以及无人机通信用户成功传输概率的上下界理论表达式。仿真结果验证了理论公式的准确性,且相比全向天线,无人机配备定向天线可以有效地提高网络性能。同时,存在最优的无人机高度以及密度,使系统和速率最大化。     

无人机倾斜摄影测量构建悬索桥三维模型与病害检测——以邵阳市桂花大桥为例

为解决大型桥梁病害检测工作存在检测难度大、效率低的问题。以邵阳市桂花悬索大桥为实验对象,利用无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)搭载单镜头相机,按照“井字飞行”和“环绕飞行”两种航线飞行模式进行倾斜摄影测量构建悬索桥三维实景模型。利用三维模型测绘软件EPS测量悬索桥特征点几何要素,进行悬索桥构件几何参数和病害的检测。实验结果表明：利用无人机倾斜摄影测量构建的三维实景模型纹理清晰,外观效果较好,还原了桥梁的真实形态。利用全站仪实测数据进行精度验证,“井字飞行”和“环绕飞行”两种模式构建的三维模型均具有较高的几何精度。“环绕飞行”模式相对于“井字飞行”模式在作业效率、影像数据量等方面具有明显优势。基于无人机倾斜摄影测量构建的桥梁三维实景模型能发现和定位显著的病害,可为其他工程应用提供借鉴和参考。     

动态步长BI-RRT的无人机航迹规划算法

为解决传统RRT算法收敛速度慢、生成的航径距离过长等问题,提出动态步长BI-RRT算法。首先,采用引向目标的采样策略对空间进行探索以得到采样点,利用动态步长策略确定该采样点的增长步长以确定新节点;之后,通过树枝裁剪策略对新节点进行调整,当探索到目标节点时,算法返回初始航迹,对于初始航迹,应用贪心算法对航迹点进行筛选,以减少无人机(UAV)的无效节点与总航迹长度;最后,利用B样条进行平滑处理,得到一条可行航迹。搭建了二维和三维环境下的仿真地图模型,验证了该算法在保证无人机避障的基础上获得一条有效航迹。动态步长BI-RRT算法在无人机航迹规划方面不仅有实时性强、航迹光滑的优点,而且与分段优化RRT算法相比,在优化航迹节点个数的前提下,提高了收敛速度且降低了航迹距离。     

信道编码在无人机数据链中的应用研究

针对无人机（unmanned aerial vehicle, UAV)平台数据链机栽端机所要求的信道编码算法简单、运算速度快、糾错能力强和实时性高等特点,研究分析了适用于无人机数据链系统的卷积码、Turbo码、LDPC(low density parity check code)码等信道编码的编译码特点,采用基于信道编码的OFDM( orthogonal frequency division multiplexing)传输方案设计了高速无人机数据链系统,并针对不同的编码方案分别进行了在Rayleigh衰落和Rician衰落信道下的性能仿真分析,仿真结果表明,在高速无人机信道下,不论在短码和长码情况下,综合考虑编译码实现复杂度和性能2个方面,LDPC码均表现出了比卷积码和Turbo码较优异的性能,可作为无人机数据链系统中较好的信道编码方案。LDPC码相比卷积码与Turbo码具有更好的误码率性能,是较好的解决方案。     

一种支持移动自组网通信的多无人机中继网络

针对移动自组网中移动和活动范围扩大等因素导致网络连通性的变化问题,该文提出一种支持移动自组网通信的多无人机中继网络。通过场景分析与系统建模,定义了地面节点与无人机连通率、地面节点跨域通信连通率、无人机连通率,提出了一种加权质心的单无人机飞行模型,设计了多无人机中继网络的飞行控制方法。仿真分析了地面节点的活动区域、移动速度以及通信业务对3种网络连通率的影响,比较了基于加权质心方法与质心方法在支持网络连通率上的不同。结果表明:加权质心方法在支持地面节点跨域实时通信上的能力要优于质心方法,但前者在支持地面节点与无人机间连通率的能力上要差于后者。     

Altitude information fusion method and experiment for UAV

Altitude regulation is a fundamental problem in UAV ( unmanned aerial vehicles) control to en-sure hovering and autonomous navigation performance.However, data from altitude sensors may be unstable by interference.A digital-filter-based improved adaptive Kalman method is proposed to im-prove accuracy and reliability of the altitude measurement information.A unique sensor data fusion structure is designed to make different sensors switch automatically in different environment.Simula-tion and experimental results show that an improved Sage-Husa adaptive extended Kalman filter ( SHAEKF) is adopted in altitude data fusion which means that altitude error is limited to 1.5m in high altitude and 1.2m near the ground.This method is proved feasible and effective through hove-ring flight test and three-dimensional track flight experiment.     

多天线无人机辅助通信系统资源优化方案研究

为了提高传输的灵活性和有效性,提出了一种基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)辅助通信系统资源优化方案。考虑无人机总能耗和飞行速度约束与用户的最低传输速率约束,构建了多用户总吞吐量最大化的资源分配问题。为了解决该非凸问题,采用块坐标下降法(block coordinate descent method,BCD)将此问题分解成2个非凸子问题,引入松弛变量、一阶泰勒表达式、连续凸近似(successive convex approximation,SCA)等方法分别将2个非凸子问题转换成凸问题求解,通过交替迭代优化,得出原非凸问题的近似次优解。仿真结果表明,所提算法的吞吐量比单一优化波束成形和单一优化UAV飞行速度分别提高了8.13 bit/s/Hz、6.32 bit/s/Hz,所提算法提高了系统的总吞吐量,并且具有良好的收敛性。     

面向单体异形建筑的无人机单相机实景三维建模

针对单体异形建筑的实景三维建模问题,提出一种无人机单相机建模方法,选用小型旋翼无人机和单相机作为航摄装备,建立环绕式的无人机航路,实现对单体建筑自动化的多高度、多角度三维立体观测.使用新方法和广泛使用的无人机倾斜摄影建模方法分别对同一单体异形建筑进行影像数据采集,并对数据进行处理生成实景三维模型.结果表明,新方法相对于无人机倾斜摄影建模方法,在保证建模精度不降低的前提下提升了建模效率和建模质量.     

基于改进差分进化算法的无人机在线低空突防航迹规划

为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性.     

空天隐蔽通信技术综述

为满足新一代无线通信系统全覆盖、低延迟的通信需求,空天通信得到了广泛关注,成为6G通信的核心要素之一。然而,空天无线信道开放性更强、覆盖性更广,这使得空天通信系统更容易受到窃听等恶意攻击。从物理层隐蔽通信的角度,综述了保护空天敏感信息免于被窃听攻击的隐蔽通信技术。首先,梳理相关概念的内涵,并给出了空天通信网络架构。然后,从代表天基网络的卫星隐蔽通信和代表空基网络的无人机隐蔽通信两个层次出发,按照时—空—频—能量等不同维域,分别分析并总结了相应的隐蔽通信实现方案与关键技术。最后,指出了未来空天地隐蔽通信面临的挑战以及研究方向。     

基于改进蚁群算法的无人机航迹规划

针对无人机在指定地点执行侦察、 巡逻或攻击等任务, 将无人机执行任务的航迹代价模型转化为旅行商问题, 采用改进蚁群算法实现航迹规划。通过引入去交叉禁忌搜索策略, 对基本蚁群算法进行改进, 以解决在收敛后期易陷入局部最优的问题。同时, 利用数值仿真对所研究的基于改进蚁群算法的无人机航迹规划算法进行验证。仿真结果表明, 该算法能提高了无人机航迹优化能力。     

无人机航高对落叶松毛虫虫害遥感监测精度的影响

【目的】探究无人机航高对落叶松毛虫(Dendrolimus superans)虫害监测精度的影响机制,以期构建先进的森林虫害监测技术框架,为无人机近地面森林虫害遥感监测提供重要参考。【方法】以大兴安岭落叶松毛虫虫害频发区为试验区,以无人机不同航高下采集的多光谱遥感影像为基础数据,获得健康、轻度和重度虫害的386株落叶松树冠层光谱指数和纹理特征,通过方差分析法(ANOVA)及连续投影算法(SPA)提取对虫害严重程度敏感的光谱特征,结合随机森林(RF)和支持向量机(SVM)算法构建虫害严重程度监测模型,揭示航高对监测精度的影响。【结果】①光谱指数和纹理特征的总体(轻度+重度)监测精度均随航高上升呈下降趋势,而轻度和重度虫害的监测精度却有不同变化态势。②光谱指数(修正型三角植被指数2、绿光归一化差值植被指数2、绿光归一化差值植被指数、差值植被指数、简单比值指数1)+纹理特征(MEA 3)组合的虫害监测精度达到最优(总体精度和Kappa值分别为92.3%和0.891),但其总体和轻度的监测精度随航高上升呈下降趋势(下降速率分别为0.04%/m和0.03%/m),重度的监测精度有上升趋势(上升速率为0.03%/m)。【结论】航高对无人机近地虫害监测精度具有明显影响,并且轻度和重度监测精度随航高的变化速率和趋势有差异。与重度虫害相比,轻度的监测精度随航高的变化速率较快。无人机对虫害早期高精度遥感识别宜选择低航高,而适当提升航高亦能获得对虫害严重度评估监测的预期效果。     

蚁群优化算法的无人机室内航迹规划

由于室内无人机导航较为复杂,针对现有的传统(基本)蚁群算法存在早期盲目搜索、易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,探索一种高效、准确的航迹规划方法意义重大。为提高收敛速度使其避免陷入局部最优等算法缺陷,提出一种改进蚁群算法的室内无人机三维航迹规划方法,该方法设计初始信息素的调节因子,增强蚁群搜索的方向性; 设计启发概率函数,改进状态转移规则,有效提高蚁群可见性精度; 改进算法的信息素更新方式,增加信息素挥发率的动态调整策略,提高算法的收敛速度,扩大搜索空间,有效避免其陷入局部最优。通过仿真实验进行算法适应性验证,结果表明:改进蚁群算法有效提高全局搜索能力,减少收敛迭代次数,得到的最优路径长度比传统蚁群算法平均缩短38.6%,平均用时减少3.8%,显著提高蚁群优化算法的适应性,体现出在特定应用场景下的优越性。