王月　黃玉玲

【摘要】? ? 近年來，無人機的出現(xiàn)與應用得到了良好的發(fā)展前景，但在實踐應用中，無人機測控與信息傳輸系統(tǒng)中，其地面設(shè)備缺乏靈活性，同時其跟蹤速度也非常慢，無法滿足實際需求。針對此，本文提出了智能天線技術(shù)，就是將智能天線用作地面設(shè)備的天線，而后通過搭建測控通信系統(tǒng)仿真模型，及其算法設(shè)計，而后根據(jù)仿真結(jié)果，驗證了智能天線技術(shù)的應用，在極大程度上提高無人機的精確跟蹤能力，同時，也使得有用信號信噪比得以提升，提高了抗干擾性。

【關(guān)鍵詞】? ? 無人機測控通信系統(tǒng)? ?智能天線? ? 仿真模型

引言：

科技、經(jīng)濟的發(fā)展，為我國探索空天信息提供了充足動力，而無人機的出現(xiàn)和應用，為民用、軍用等領(lǐng)域發(fā)展注入了新鮮血液。無人機體積小、靈活、成本低、具有較強的隱蔽性，使得成為了眾多領(lǐng)域的新星。但是無人機測控通信系統(tǒng)在實踐應用中卻表現(xiàn)出了一定的缺陷，設(shè)備靈活性低，難以實現(xiàn)高速追蹤，直接影響了無人機的應用范圍及前景。所以，針對無人機測控通信技術(shù)的研究，應當以小型化、輕量化為主，全面優(yōu)化無人機測控通信設(shè)備，從而為無人機測控通信領(lǐng)域發(fā)展提供充足動力。

一、智能天線技術(shù)

智能天線技術(shù)起初主要應用于軍事領(lǐng)域，比如雷達、聲納。而現(xiàn)代社會的發(fā)展，推動著移動通信技術(shù)不斷發(fā)展，基于互聯(lián)網(wǎng)背景下，網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量的日益增多，對網(wǎng)絡(luò)體驗的要求和需求也發(fā)生了巨大變化。在此背景下，移動通信領(lǐng)域引入了智能天線技術(shù)，并在實踐中取得了良好的成效，進一步助推了移動通信技術(shù)發(fā)展。而將智能天線技術(shù)引用到無人機領(lǐng)域中，也體現(xiàn)出了很大優(yōu)勢，與傳統(tǒng)無人機測控通信系統(tǒng)相比，引入智能天線后的地面測控傳統(tǒng)，精度高，具有較強的靈活性，可以實現(xiàn)快速追蹤，與傳統(tǒng)伺服天線相比體現(xiàn)出了極大的優(yōu)勢，此種無人機測控通信系統(tǒng)將由于體積小，可以安裝在車頂上，將其應用到應急通信、搶險救災等領(lǐng)域，發(fā)揮了重要作用。分析智能天線技術(shù)可知，其主要引用了陣列信號處理技術(shù)，該技術(shù)可以完成對多個波束的指向，這一特點使得無人機實現(xiàn)一站多機、無人機自組網(wǎng)等功能，這對于軍用方面發(fā)揮了巨大作用。除此之外，也可以將智能天線應用到機載端，體現(xiàn)出了非常明顯的增益性。

二、無人機測控通信系統(tǒng)模型

無人機測控通信系統(tǒng)仿真模型的構(gòu)建，如果機載端選用全向天線發(fā)射，而地面端使用智能天線進行接收，將陣元數(shù)設(shè)定8。整個運行過程如圖1所示，機載端產(chǎn)生信源，這里的信號源主要就是隨機生成的偽隨機序列，而后通過成形濾波后，轉(zhuǎn)換為帶限信號，在此基礎(chǔ)上再經(jīng)過QPSK的調(diào)整，“QPSK”（ Quadrature Phash Shift Keying，四相相移鍵控），將信號轉(zhuǎn)換為符號后進行正交上變頻，最終由天線向外發(fā)射[1]。

發(fā)射出來的信號會通過多徑信道，此時，信號會和高斯白噪聲進行重疊，經(jīng)過此過程后的信號會被智能天線進行接收。此智能天線屬于垂直極化方式，陣元間距為0.5個波長、陣元8個。而后該信號會進行正交下變頻處理，這一過程主要轉(zhuǎn)變?yōu)榛鶐盘枺藭r，在半帶抗混疊低通濾波器的作用下進行濾波匹配，主要的目的就是更好的接收信號。如圖1所示，DOA（ Direction Of Arrival，波達方向）估計與波束成形，主要在地面端，其中DOA估計所使用的算法是“MUSIC” （ MU1-tiple Slgnal Classification，多重信號分類）。MUSIC算法與以往傳統(tǒng)的空間譜估計算法相比，在估計方面體現(xiàn)出了更高的精度，此外，還可以很好的對信源數(shù)量進行估算。而波束成形算法，主要利用的建立在LCMV準則的方法。經(jīng)過這兩個步驟后，最終經(jīng)由QPSK對信號實施相應的解調(diào)，進而完成信號發(fā)射[2]。

三、算法設(shè)計

3.1波束成形算法

波束成形的算法包含了很多，主要分為三大類：第一類為“Max-SINR”準則，即最大信干噪比（ Max-Signal to Interference and Noise Ratio）[3];第二類為“MMSE”準則，即最小均方誤差（Minimum Mean Square Error）;第三類準則為“LCMV”，即線性約束最小方差（Linearly Constrained Minimum Va-riance），雖然屬于三種不同的準則，但這三者的關(guān)系屬于等價的，都代表了維納最優(yōu)解。但這三種算法在實踐應用中，所需條件不同，其中MMSE準則算法的實現(xiàn)必須加入?yún)⒖夹盘枺菀壮霈F(xiàn)浪費時頻資源的情況，而選擇Max-SINR準則的前提是要獲取到已知噪聲信號的方差，顯然，現(xiàn)實條件是無法滿足的。相比之下，選擇LCMV準則的算法，只要獲取到信號來波方向便可進行操作，通過DOA估計便可獲取，整個算法非常簡便。通過對比、研究后，最終選用LCMV準則的波束成形算法較為適宜[4]。簡單說，基于LCWV準則的算法，主要就是指在保證有用信號輸出穩(wěn)定不變的情況下，實現(xiàn)最小化輸出總功率。

3.2 DOA估計算法

分析無人機實際飛行情況，不難發(fā)現(xiàn)，其飛行速度較快，同時，對鏈路具有較高的要求，由于其上下行速率不對稱的特點，因此，選擇MUSIC算法較為適宜，這種算法具有較高的分辨率，能夠針對不同來波方向進行實時估計，這一特點，足以滿足其跟蹤高速移動的目標的需求。需要注意的是，在這種較大運算需求下，應當充分發(fā)揮FPUA（現(xiàn)場可編程門陣列）、數(shù)字信號處理技術(shù)的作用，利用CORDIC（坐標旋轉(zhuǎn)計算機）IP核，可以很好的發(fā)揮MUSIC算法作用。與此同時，MUSIC算法本身較高的分辨率，可以在很大程度上保證指向準確度，進而極大的提高鏈路的安全性、穩(wěn)定性。無需參考信號便可實現(xiàn)對信號的來波方向、信源個數(shù)的估算，這不僅很好的節(jié)省了時頻資源，同時，也極大的保證了下行數(shù)據(jù)速率[5]。

四、仿真結(jié)果

本次研究構(gòu)建的無人機測控通信系統(tǒng)仿真模型，其仿真條件如表1所示。

在仿真研究過程中，分別選擇了信源個數(shù)為1，角度為30°，以及信源個數(shù)為2，角度為30°和-10°兩種情況進行仿真，結(jié)果如圖2、圖3所示。

由圖2可知，運用MUSIC算法，在信源個數(shù)為1時，得到的DOA估計結(jié)果，當信噪比保持-2dB時，估計出的入射信號角度為30°，這與前文假設(shè)保持了一致。而圖3的信源個數(shù)為2，從對應的DOA估計結(jié)果看，本方法能夠較為精準地分辨出信源個數(shù)，與傳統(tǒng)MUSIC算法相比，體現(xiàn)出了極大的優(yōu)勢，解決了以往產(chǎn)生相干信號失效的問題[6]，與此同時，得到的估計角度，即有用信號30°，多徑信號-10°，驗證了假設(shè)。

而針對波束成形算法，在本次研究中，主要選擇了基于LCMV準則的算法。采用此方法實施仿真驗證，主要的原理就是利用了之前得到的DOA估計結(jié)果，進而獲取到最優(yōu)權(quán)值，分析后，發(fā)現(xiàn)和理論分析結(jié)果一致。需要注意的是，為了避免出現(xiàn)因為通道不一致而直接影響到DOA估計準確性的情況，需要預先對通道實施校準，對比未校準與校準后的DOA估計結(jié)果，不難發(fā)現(xiàn)，在沒有進行校正前MUSIC算法已經(jīng)無法發(fā)揮作用，所以，無法進行有用信號、多徑信號的估計。而經(jīng)過校準后，則很好的完成信源個數(shù)和方位角的估計。

五、測試分析

為了進一步驗證上文提出的理論分析和仿真結(jié)果的正確性，下面主要通過實際試驗進行驗證。通過實測得到數(shù)據(jù)，而后將這些數(shù)據(jù)以描點法繪制出對應的智能天線方位面、俯仰面方向圖，其中波束指向為90°，通過智能天線系統(tǒng)軟件顯示界面最終獲取到實測結(jié)果。在該無人機地面通信系統(tǒng)中，地面設(shè)備主要由電腦、收發(fā)信機組成，其中機載端發(fā)送的數(shù)據(jù)會被收發(fā)信機直接接收，而后向電腦端進行傳送，電腦接收到數(shù)據(jù)后，Matlab會計算出DOA估計結(jié)果和波束成形需要的權(quán)值，得到的計算結(jié)果會直接發(fā)送到地面收發(fā)信機中。

由于實踐中多徑的影響，本次研究針對此進行了優(yōu)化調(diào)整，主要方法就是進行多次DOA估計，匯總估計結(jié)果后去除兩端數(shù)據(jù)差較大的，日后取平均值用來進行波束成形，這樣可以很好的降低多徑影響，從而最大程度上保證DOA估計的正確性。從本次實驗的最后一次DOA估計結(jié)果看，為28.50，與GPS （全球定位系統(tǒng)）數(shù)據(jù)測得的結(jié)果存在一定的偏差，但不大，而波束成形算法下所得方向指向了30.5°，由于是多次實驗所得數(shù)據(jù)，所以與真實值要更加接近，充分體現(xiàn)其估計的準確性優(yōu)勢。

六、結(jié)束語

綜上所述，隨著無人機在各個領(lǐng)域的應用和發(fā)展，深入研究無人機測控通信技術(shù)已經(jīng)成為了推動其發(fā)展的重要方向。本文結(jié)合智能天線，遵循無人機特點以及實際發(fā)展需求下，構(gòu)建了地面設(shè)備智能天線測控通信系統(tǒng)，通過分析智能天線原理，借助仿真實驗，驗證了這一方案的可行性，根據(jù)外場實際測試結(jié)果看，采用智能天線技術(shù)，有助于進一步優(yōu)化無人機測控通信系統(tǒng)，使其更為廣闊的應用和發(fā)展。

參? 考? 文? 獻

[1] 曹海. 海洋廣域無人機智能天線技術(shù)應用研究[D]. 國家海洋技術(shù)中心，2018，38（23）：123-124.

[2] 許強， 趙雪， 張志芳，等. 無人機測控通信系統(tǒng)中智能天線技術(shù)[J]. 飛行器測控學報， 2017， 036（004）：274-280.

[3] 孟祥宇.無人機測控通信系統(tǒng)中智能天線技術(shù)分析[J]. 科學與信息化， 2020， 023（001）：P.29-29.

[4] 胡一博. 基于IMT-Advanced的3D MIMO信道建模[D]. 廈門大學， 2018，12（23）：190-193.

[5] 周定宇. 無人機測控新體制的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 南京航空航天大學， 2017，45（34）：100-101.

[6] 呂曉林. TD-SCDMA技術(shù)在無人機測控系統(tǒng)中的應用研究[J]. 無人機， 2018， 034（001）：P.28-29.