摘 要：本文采用系統(tǒng)性試驗，對復雜環(huán)境因素對無人機巡查系統(tǒng)信號穩(wěn)定性的影響進行了深入分析。試驗考察了地形、氣象和電磁3類環(huán)境因素，采用DJI Matrice 300 RTK無人機和配套設備進行測試。結果表明，地形因素對信號穩(wěn)定性的影響最顯著，其次是氣象條件，電磁環(huán)境影響相對較小。城市環(huán)境和雨天條件對信號質量影響最大，分別導致信噪比平均下降10.1dB和5.3dB。多因素耦合效應分析揭示了環(huán)境因素間的交互作用，例如城市環(huán)境下雨天條件對信號的負面影響更嚴重。基于試驗結果，提出了針對性的信號優(yōu)化策略，為提高無人機巡查系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的可靠性和效率提供了重要參考。

關鍵詞：無人機巡查系統(tǒng)；信號穩(wěn)定性；復雜環(huán)境；試驗分析；干擾因素

中圖分類號：TP 181" " 文獻標志碼：A

無人機巡查系統(tǒng)在工業(yè)檢測、農(nóng)業(yè)監(jiān)測和環(huán)境保護等領域的應用日益廣泛，復雜多變的實際環(huán)境對其信號穩(wěn)定性構成了嚴峻挑戰(zhàn)。地形起伏、惡劣天氣和電磁干擾等因素均會對信號傳輸造成不同程度的影響，進而影響系統(tǒng)的可靠性和效率。為此，本文采用系統(tǒng)性試驗，深入分析這些環(huán)境因素對無人機信號穩(wěn)定性的影響機制，并在此基礎上提出針對性的優(yōu)化策略。主要目標包括量化評估各環(huán)境因素的影響程度，構建信號穩(wěn)定性預測模型，開發(fā)適應性強的抗干擾技術，期望能夠提高無人機巡查系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的工作效能，為相關領域的技術創(chuàng)新和實際應用提供有力支持。

1 研究目的

無人機巡查系統(tǒng)在現(xiàn)代社會中具有越來越重要的作用，廣泛應用于工業(yè)檢測、農(nóng)業(yè)監(jiān)測和環(huán)境保護等領域。然而，復雜多變的實際環(huán)境對無人機信號穩(wěn)定性構成了嚴峻挑戰(zhàn)，影響了系統(tǒng)的可靠性和效率[1]。地形起伏、惡劣天氣和電磁干擾等因素都會對信號傳輸造成不同程度的影響。本研究旨在利用系統(tǒng)性試驗，深入分析這些環(huán)境因素對無人機信號穩(wěn)定性的影響機制，并在此基礎上提出針對性的優(yōu)化策略。研究目標包括量化評估各環(huán)境因素的影響程度，構建信號穩(wěn)定性預測模型，開發(fā)適應性強的抗干擾技術，最終提高無人機巡查系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的工作效能，為相關領域的技術創(chuàng)新和實際應用提供有力支持。

2 試驗方法

2.1 試驗設計原理

本試驗采用因子分析法，將影響無人機信號穩(wěn)定性的環(huán)境因素分為地形、氣象和電磁3類。在每類因素中，選取3個典型場景進行測試[2]。地形因素包括平地、丘陵和城市環(huán)境；氣象因素包括晴天、雨天和大風天氣；電磁因素包括工業(yè)區(qū)、高壓線路和通信基站附近。試驗設計采用正交表L9（34），共進行9組試驗，每組試驗重復3次，以保證數(shù)據(jù)可靠性。信號穩(wěn)定性評估指標選用信噪比（SNR）、誤碼率（BER）和信號強度（RSSI）。

2.2 試驗設備與系統(tǒng)配置

試驗將DJI Matrice 300 RTK無人機作為主要測試平臺，配備32.26cm（12.7inch）螺旋槳，最大起飛質量9kg，續(xù)航時間約55min[3]。通信系統(tǒng)使用DJI Lightbridge 2，工作頻段為2.4GHz和5.8GHz，最大傳輸距離8km。為模擬實際巡查任務，無人機搭載了30倍光學變焦相機和熱成像儀。地面站配備高性能工作站和16dBi全向天線，用于數(shù)據(jù)接收和實時分析。為了精確定位無人機位置，試驗使用Trimble R10 GNSS接收機，定位精度可達厘米級。環(huán)境參數(shù)監(jiān)測設備包括Kestrel 5500氣象站（測量溫度、濕度和風速）和Narda SRM-3006選頻輻射計（測量電磁場強度）。無人機信號穩(wěn)定性試驗流程如圖1所示。

2.3 數(shù)據(jù)采集與分析方法

在數(shù)據(jù)采集過程中，無人機按照預設航線飛行，每隔10s記錄一次完整的數(shù)據(jù)集，包括GPS坐標、高度、速度、信號強度和誤碼率等[4]。每次試驗持續(xù)30min，共采集180個數(shù)據(jù)點。地面站實時接收并存儲數(shù)據(jù)，同時記錄環(huán)境參數(shù)。數(shù)據(jù)分析采用MATLAB R2021b軟件。首先，對原始數(shù)據(jù)進行預處理，去除異常值（超過3個標準差）。其次，使用多元回歸分析方法，建立環(huán)境因素與信號穩(wěn)定性指標間的關系模型。模型的擬合優(yōu)度（R2）為0.85以上。環(huán)境因素對無人機信號穩(wěn)定性的影響分析見表1。

3 復雜環(huán)境下的信號穩(wěn)定性試驗

3.1 地形因素試驗

地形因素試驗在平地、丘陵和城市3種典型環(huán)境中進行。平地環(huán)境選擇開闊草原，丘陵環(huán)境為起伏約50m～100m的山地，城市環(huán)境為高樓密集區(qū)[5]。試驗結果顯示，平地環(huán)境下信號最穩(wěn)定，平均信噪比（SNR）為25.3dB，誤碼率（BER）僅為1.5×10-6。丘陵環(huán)境次之，SNR降至18.7dB，BER增至4.2×10-6。城市環(huán)境對信號影響最大，SNR降至15.2dB，BER升至7.8×10-6。由頻譜分析可知，城市環(huán)境中存在明顯的多徑效應，信號反射和散射嚴重。比較不同高度的數(shù)據(jù)可知，在城市環(huán)境中，當無人機飛行高度從50m提升到100m時，SNR平均提高3.5dB，表明增加飛行高度能夠在一定程度上改進信號質量。

3.2 氣象條件試驗

氣象條件試驗針對晴天、雨天和大風天氣進行。晴天試驗在溫度25℃、相對濕度40%的條件下進行；雨天試驗在降雨強度20mm/h的環(huán)境中進行；大風天氣試驗在風速為10m/s的條件下進行。試驗數(shù)據(jù)表明，晴天條件下信號最穩(wěn)定，平均SNR為24.8dB，BER為1.8×10-6。雨天條件對信號影響最大，SNR降至19.5dB，BER增至5.6×10-6。大風條件下，SNR為21.3dB，BER為3.7×10-6。進一步分析發(fā)現(xiàn)，雨天條件下，信號衰減與降雨強度呈正相關，降雨強度每增加5mm/h，SNR平均下降1.2dB。在大風條件下，無人機姿態(tài)穩(wěn)定性下降是導致信號波動的主要原因，當風速從5m/s增至10m/s時，信號強度的標準差增加了2.1倍。氣象條件對信號穩(wěn)定性的影響如圖2所示。

3.3 電磁環(huán)境試驗

電磁環(huán)境試驗分別在工業(yè)區(qū)、高壓線路附近和通信基站周邊進行。工業(yè)區(qū)電磁場強度平均為2.5V/m，高壓線路附近為3.8V/m，通信基站周邊為4.2V/m。試驗結果顯示，通信基站周邊的電磁干擾對信號穩(wěn)定性影響最大，平均SNR僅為16.4dB，BER高達8.2×10-6。工業(yè)區(qū)和高壓線路附近的影響相對較小，SNR分別為17.6dB和20.1dB，BER分別為6.3×10-6和4.5×10-6。頻譜分析表明，通信基站周邊2.4GHz頻段存在明顯的干擾信號，峰值功率密度比背景噪聲高15dB。將無人機通信系統(tǒng)的工作頻段從2.4GHz調整到5.8GHz，在通信基站周邊環(huán)境中，SNR提升了3.8dB，BER降低了40%，證實了頻段選擇對抗電磁干擾的有效性。電磁環(huán)境對信號穩(wěn)定性的影響如圖3所示。

4 試驗結果分析

4.1 各環(huán)境因素對信號穩(wěn)定性的影響程度

本文對試驗數(shù)據(jù)進行了方差分析（Analysis of Variance，ANOVA），量化了各環(huán)境因素對信號穩(wěn)定性的影響程度。結果顯示，地形因素的影響最顯著，F(xiàn)值為28.6（plt;0.001）。其中，城市環(huán)境導致信噪比（SNR）比平地環(huán)境平均下降10.1dB。氣象條件次之，F(xiàn)值為19.3（plt;0.001）。雨天條件使SNR比晴天條件平均降低5.3dB。電磁環(huán)境的影響相對較小，F(xiàn)值為12.7（plt;0.01），但是在通信基站周邊，仍然觀察到SNR平均下降8.4dB。進一步的多元回歸分析表明，這3類因素共同解釋了信號穩(wěn)定性變異的82.5%，剩余的17.5%可能源于設備誤差和其他未考慮，因素。

4.2 信號衰減與干擾模式分析

本文對信號強度隨距離變化的回歸分析，揭示了不同環(huán)境下的信號衰減模式。在平地環(huán)境中，信號衰減符合自由空間路徑損耗模型，衰減指數(shù)n=2.1，與理論值2.0較接近。然而，在城市環(huán)境中，n值增至3.8，表明信號衰減速度顯著加快。頻譜分析顯示，城市環(huán)境中存在明顯的多徑效應，本文在主信號0.5MHz帶寬內(nèi)觀察到平均7.2個反射信號峰。對于氣象影響，在雨天條件下，每增加1mm/h的降雨強度，信號額外衰減0.24dB/km。在電磁干擾方面，通信基站周邊2.4GHz頻段的底噪比其他環(huán)境高5dB～8dB，并且存在間歇性的強干擾信號，峰值功率密度比底噪高18dB。

4.3 多因素耦合效應討論

為了研究環(huán)境因素的耦合效應，本文采用主成分分析（PCA）和交互項回歸分析。PCA結果顯示，前2個主成分解釋了總方差的76.3%，其中第一主成分（解釋54.2%的方差）主要由地形和電磁因素構成，第二主成分（解釋22.1%的方差）主要與氣象條件相關。由交互項回歸分析可知，地形與氣象因素間存在顯著的交互作用（β=0.37，plt;0.01）。具體來說，在城市環(huán)境下，雨天條件對信號穩(wěn)定性的負面影響比平地環(huán)境大1.8倍。同時，地形與電磁因素的交互也較顯著（β=0.29，plt;0.05），在通信基站密集的城市區(qū)域，信號質量劣化程度超過了單獨考慮這2個因素時的疊加效果，SNR額外下降了2.7dB。

5 結語

系統(tǒng)性試驗和數(shù)據(jù)分析揭示了復雜環(huán)境因素對無人機巡查系統(tǒng)信號穩(wěn)定性的影響機制。試驗結果表明，地形因素，特別是城市環(huán)境，對信號穩(wěn)定性的影響最顯著。在氣象條件中，雨天對信號質量的負面影響最大。電磁環(huán)境雖然影響相對較小，但是其在通信基站周邊仍然會導致明顯的信號劣化。多因素耦合效應分析揭示了環(huán)境因素間的復雜交互作用，強調了在實際應用中考慮多重環(huán)境影響的重要性?；谶@些發(fā)現(xiàn)，本文提出了一系列針對性的信號優(yōu)化策略，包括自適應功率控制、動態(tài)頻率選擇等。這些研究成果為提高無人機巡查系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的可靠性和效率提供了理論基礎和實踐指導，有望推動相關技術的創(chuàng)新和應用發(fā)展。

參考文獻

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