认知无人机通信网络的智能反射面优化设计
2025-01-08 14:21
No.1326558593348280320
技术概要
PDF全文
本技术涉及一种认知无人机通信网络设计方法,利用智能反射面技术。在网络模型中,当主无人机检测到频谱空闲状态持续时间为T时,从属无人机(Followers)将根据感知结果调整通信策略,以优化网络性能。
背景技术
随着制造技术的不断进步,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)与民用应用的融合备受关注,如救灾、交通管制、航空测量等。其中,无人机使能的无线通信是当前最具吸引力的热点应用之一。例如,由于无人机的高机动性和低成本部署,它们可以灵活地大规模部署,以执行高效的任务,从而有效减轻地面蜂窝网络的压力。此外,无人机作为空中基站,其与地面基站及地面用户之间能够建立视距链路,从而实现高数据率和高可靠性传输。基于上述优点,为了满足B5G/6G移动通信网络的需求,无人机通信正在快速发展。为了充分发掘无人机通信的潜力,开发创新的无线传输技术迫在眉睫。 在实际通信场景中,由于无人机发射功率受限以及无人机和接收器之间传播环境不可控,导致无人机通信的网络性能不可避免地受到限制。然而,智能反射面(IntelligentReflecting Surface,IRS)能够通过重构传播环境以增强信号强度,被认为是解决此问题的一个重要解决方案。具体而言,智能反射面是由大量无源反射元件组成的元表面,通过使用内嵌的智能控制器,反射面上每个元件都能智能调整入射信号的振幅和相位变化。因此,在智能反射面的辅助下,来自不同通信链路的信号可以在期望的接收机处同向相加,以增强信号强度,或在非期望的接收机处以反相的方式相加,以避免不希望的信息泄漏,进而以利好的方式塑造无线传播环境。 另一方面,在无人机通信过程中,无人机授权频谱波段极为有限的,如IEEE S波段、IEEE L波段和Industrial波段等,这无疑引发了无人机通信将面临频谱稀缺的问题。为了缓解这一问题,认知无线电(CR)技术作为一种有前景的解决方案被引入。CR技术通过确保主用户得到充分保护的情况下或检测主用户未被占用频段的情况下,次级用户可被允许接入主网络。因此,通过应用认知无线电技术,频谱资源能够得到高效利用,进而提高无人机通信的频谱利用率。 综上所述,现有技术存在的问题是:(1)受限于无人机有限发射功率以及无人机通信链路不可控的传播环境,无人机通信网络的性能低下;(2)无人机通信的授权频谱极为有限且现有地面主用户授权频谱利用率较低;(3)现有方案很少涉及无人机网络与智能反射面技术+认知无线电技术的结合。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
邓茜  虞广成  梁小朋  束锋  刘世豪  李太君  林志阳
技术所属: 海南大学
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