基于自由空间光的无人机通信网络关键技术与发展趋势

在当前电磁频谱拥堵和无线电干扰严重的情况下,基于自由空间光(FSO)的无人机(UAV)通信网络作为推进空天地一体化进程的重要一环,得到了学术界和工业界的广泛关注。与传统射频通信相比,FSO通信具有高数据传输速率、低时延和高安全性等优势。然而,FSO链路易受大气信道条件影响,同时UAV高移动性、网络高动态性以及机载资源的有限性给FSO的稳定连接与可靠通信带来了巨大挑战。因此,该文在介绍了FSO传输特性的基础上,着重分析了提升基于FSO的UAV通信网络稳定性与通信质量的关键技术,在此基础上,归纳出高可靠、强智能、长续航的发展趋势,以期为基于FSO的UAV通信网络发展提供参考与借鉴。

无人机通信网络中的资源优化技术研究

近些年来,随着科学技术的不断发展,各行业的发展都与之充分结合,也实现了一系列技术研发的突破。在通讯领域也是如此,无人机技术与传统通讯行业的有机结合,实现了通讯网络的优化,同时也推动了通讯技术的发展。就目前国内的无人机通信网络发展现状而言,面对众多实际需求标准的不断提升,进行资源优化技术的升级十分迫切。本文主要针对无人机通信网络中的资源优化技术进行研究探讨,仅供参考。

基于联盟的6G无人机通信网络优化概述

随着6G网络和无人机(UAV)技术的迅猛发展,无人机通信网络将成为6G空天地一体化网络融合的关键组成部分,在战场侦查、野外救援和物联网信息传输等民用和军用领域发挥重要作用。针对无人机群大规模、高动态和自组织等特性,以6G网络任务驱动为出发点,该文提出基于联盟的6G无人机通信网络优化框架。围绕联盟形成、联盟任务实施和联盟资源管理对无人机联盟工作原理展开论述。结合博弈论、机器学习和在线决策,给出了无人机通信网络资源优化方法和仿真示例。最后,对6G无人机通信网络的应用前景和亟需解决的问题进行了开放性讨论。

无人机通信网络非等间距节点负载部署方法

针对无人机通信网络吞吐率和缓存资源利用率较低的问题,提出一种无人机通信网络非等间距节点负载部署方法。优先构建无人机通信系统节能负载的大数据挖掘模型,通过模糊特征检测方法对节点负载特征进行挖掘和优化提取。在无人机通信网络区域内.将K-均值聚类算法和粒子群算法相结合,形成多个初始粒子群.搜索最优分簇.实现无人机通信网络非等间距节点负载部署。仿真实验结果表明,所提方法可以有效增加吞吐率和缓存资源利用率,同时还能够降低通信冲突率和节点负载耗时。

面向非合作无人机通信网络的通联拓扑推理技术

在对抗环境下,捕获无人机通信网络的通联拓扑有助于我们高效发现并破坏其集群功能。然而,在非合作条件下,传统的拓扑先验信息难以获取,通联拓扑推理面临着巨大的挑战。现有相关研究总体上仍处于起步阶段,系统模型和推理机理不清晰,各类方法在同一数据维度下的对比较少。因此,针对非合作的物理场景,该文首先构建了系统模型,揭示了推理机理。然后,分别对相关性、格兰杰因果、转移熵和多维霍克斯过程4种方法进行了仿真对比分析。最后,对该研究方向的发展前景进行了展望。

无人机通信网络的容量与覆盖性能分析

无人机通信网络在相关领域体现了极大的应用优势。基于此,就无人机通信网络的容量与覆盖性能进行了分析,分别介绍了无人机通信网络的关键技术、无人机通信网络的容量与覆盖性能优化、无人机通信网络的仿真分析,以期为无人机通信网络技术水平的提升做出重要贡献。

基于人工智能的无人机网络优化计算技术研究

本文首先介绍了无人机通信网络及其重要研究意义。由于信息网络技术和无人机技术的迅猛发展,无人机网络的应用日益广泛,作为智能化计算和通信网络相结合的体现,无人机网络计算的重要性也越来越显著;然后重点对无人机网络网络协议机制、网络计算架构等方面开展了研究探索,分析基于人工智能的无人机网络边缘计算技术,探讨了深度监督学习、增强学习、马尔可夫决策等多种应用思路。并且,对于今后的研究方向提出了一些优化建议,希望为无人机网络和人工智能技术融合进步提供助力及参考。

智能反射面辅助的无人机无线携能通信网络吞吐量最大化算法研究

为了解决城市场景中无人机(UAV)与地面终端设备(GUs)间易受到障碍物阻挡的问题,该文提出一种基于智能反射面(IRS)辅助的UAV供能通信网络吞吐量最大化算法。首先,在满足能量因果、IRS相移、UAV移动性等约束条件下,建立了一个联合IRS相移设计、GU无线资源分配、UAV飞行轨迹设计的多变量耦合优化模型。其次,通过快坐标下降法(BCD)将原非凸问题转换为3个易于处理的子问题,并通过三角不等式、引入松弛变量、连续凸近似(SCA)等方法,对子问题进行转化求解。仿真结果表明,该文所提算法具有较好的收敛性,同时可有效提高系统总吞吐量。

无人机群通信网络中博弈论综述

作为无人机群的“神经中枢”,通信网络为机群协同提供了必要的保障。为充分发挥无人机群通信效能,研究了博弈论在无人机群通信网络资源分配中的应用。首先,分析了无人机群通信网络的特征与挑战;然后,给出了基于博弈论的分布式优化方法,并介绍了匹配博弈和演化博弈等5种常用博弈模型的研究现状;最后,讨论了无人机群通信网络中博弈理论研究的发展方向。

基于联合波束赋形的无人机辅助通信网络上行传输技术

无人机辅助通信网络可以对现有无线通信网络进行补充,改善通信系统性能以及覆盖服务范围,但无人机辅助通信过程中上行传输通信速率的提高仍面临着巨大的挑战。针对如何提高无人机辅助通信网络的上行传输通信速率问题,该文提出了一种基于联合波束赋形的无人机辅助通信网络上行传输技术。首先,对用户节点接收信号强度值进行伯努利粒子滤波,结合无人机运动模型完成无人机定位,进一步用户节点联合运用分布式波束赋形算法向无人机方向发送信号,完成上行传输通信。并与非正交多址接入算法以及传统全向发射算法进行了对比,实验结果表明,所提方法显著提高了无人机接收信号的信噪比、通信速率,保障了无人机上行通信的通信质量,为未来无人机辅助通信网络的上行传输提供了一种极具潜力的保障通信性能解决方案。

利用部分重叠信道的多无人机自主协同优化抗干扰

针对多无人机通信网络抗干扰中的功率和信道联合优化问题,考虑多无人机通信网络中的部分重叠信道切换、外部恶意干扰与网络内部互扰问题,通过构建Stackelberg博弈抗干扰模型,设计无人机用户和干扰机的效用函数,并提出了基于次梯度迭代的算法求解博弈的均衡解,获得无人机用户在干扰条件下的部分重叠信道选择和功率选择联合优化结果。仿真结果表明,所提算法能使多无人机用户获得良好的信道选择和传输功率策略,优化多无人机通信网络抗干扰性能。

智能干扰下无人机网络协同传输技术综述

目前,无人机在军事行动及民用活动中的应用急剧增加。随着通信技术的发展,通信设备越来越具有智能性,使得传统的抗干扰模式越来越难以有效解决无人机通信面临的智能干扰问题。在对抗智能干扰场景下,可以充分利用无人机的机动性、智能性以及轨迹可控等特点。研究基于博弈学习的无人机协同传输抗干扰技术,联合优化功率控制、协同中继和飞行轨迹等策略,有利于增强无人机通信网络的抗干扰能力。

无人机辅助的物联网通信技术及其应用

物联网旨在为"物"节点提供广覆盖和海量的连接服务,其收集的"物"数据可以为应用层的智能决策提供支持。然而,由于"物"的接入点以固定方式部署,物联网的网络拓扑结构缺乏灵活性,从而难以对移动性较高的"物"节点或者区域实现动态覆盖。此外,现有的物联网通信技术存在远程覆盖盲区,使得海量"物"节点无法在一些地理环境复杂的地方"联网"。而无人机具有高机动性、低成本和可灵活部署的特点,适合用来解决上述"物"节点接入问题。因此,研究了无人机辅助物联网的通信技术,帮助物联网扩展现有的网络覆盖范围,增强物联网拓扑结构的灵活性,并提供更加多样化的物联网服务。

无人机空地安全通信与航迹规划的多目标联合优化方法

针对无人机在无线通信网络场景中的保密通信和飞行过程中保证安全节能问题,提出了一种多目标优化设计方案。基于无人机通信模型、无人机能耗模型和环境限制模型构建了无人机调度和航迹规划问题(USPOP)的多目标优化模型,以无人机无线通信的平均保密率、无人机悬停能耗和无人机飞行能耗3个目标为优化目标进行优化,并通过改进的第三代非支配排序遗传算法对问题进行求解。仿真结果表明,本文改进算法能有效解决构建的优化问题,并且相对于其他对比算法有更好的收敛效果。

一种SUTN网络中用户接入信道的调度算法

针对多用户的卫星-无人机-地面通信网络(SUTN)的用户接入信道问题,提出基于遍历容量的调度算法(ECSA)。卫星通过空间光通信(FSO)向无人机(UAV)传输数据;UAV采用无线通信射频(RF)链路向用户传输数据。ECSA算法通过推导无人机端和用户端的信噪比,再推导出信噪比的概率密度函数,然后依据概率密度函数计算用户的遍历容量;最后,依据公平原则,并结合用户的遍历容量,计算用户的目标函数,将具有最大的目标函数值的用户优先接入信道。仿真结果表明,相比于轮流调度算法,提出的ECSA算法有效提高了系统容量。

基于HLA的MANET网络仿真与应用研究

无人机通信网络研究建立仿真平台,针对当前网络仿真器在研究MANET无线通信网络协议中,在交互性、协议移植和大规模网络仿真等方面的不足,提出了基于HLA的MANET仿真系统方案,研究了仿真系统实现的关键技术。针对无人机通信网络仿真的要求,对无人机成员、基站成员、仿真控制台成员进行设计和实现,开发了基于HLA的无人机通信网络仿真系统。在系统中,对基于最小ID的分簇算法和基于簇的路由协议进行了仿真验证。结果表明,采用基于HLA的MANET网络仿真方案,可以利用HLA在互操作、分布式和可重用等构建复杂仿真系统方面的优势,满足各种应用场景的MANET网络仿真的需求,加快MANET网络路由协议的开发应用过程。