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        無人機(jī)改善無線通信網(wǎng)絡(luò)

        2025-07-21 00:00:00
        無人機(jī) 2025年1期
        關(guān)鍵詞:信道可靠性深度

        隨著城市化進(jìn)程的加快,城市通信網(wǎng)絡(luò)面臨著諸多挑戰(zhàn),如高樓大廈和樹木等障礙物對(duì)無線通信信號(hào)的遮擋,導(dǎo)致通信路徑受阻,影響通信的可靠性和效率。無人機(jī)因其靈活性和能夠建立視距連接的潛力,成為改善無線通信網(wǎng)絡(luò)的重要手段。然而,在復(fù)雜的城市環(huán)境中,無人機(jī)通信仍面臨諸多挑戰(zhàn),如信號(hào)反射、散射和多徑效應(yīng)等,影響通信質(zhì)量和覆蓋范圍。智能反射面(IRSs)作為一種新興技術(shù),通過信號(hào)反射創(chuàng)建虛擬視距路線,為解決城市通信中的障礙物問題提供了新的思路。此外,深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)在信道建模和信號(hào)處理中的應(yīng)用,為提高通信系統(tǒng)的性能和效率提供了有力支持。

        研究人員在湖南省教育廳科研項(xiàng)目的支持下,提出了一種適用于配備智能反射面的無人機(jī)輔助通信系統(tǒng)的三維動(dòng)態(tài)信道模型。該模型綜合考慮了移動(dòng)用戶的復(fù)雜移動(dòng)模式和無人機(jī)的導(dǎo)航軌跡,構(gòu)建了連接用戶和無人機(jī)的動(dòng)態(tài)視距鏈路,以及連接用戶和紅外小型無人機(jī)的動(dòng)態(tài)虛擬視距連接。此外,研究還提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的信道跟蹤方法,該方法包括利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始信道估計(jì),以降低噪聲影響,以及使用堆疊雙向長(zhǎng)短期記憶(Bi-LSTM)網(wǎng)絡(luò)跟蹤不斷變化的信道。Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)經(jīng)過精心設(shè)計(jì),具有跨越多個(gè)堆疊層的雙向結(jié)構(gòu),能夠有效捕捉和分析過去時(shí)刻的時(shí)間信息。

        和變化。此外,基于深度學(xué)習(xí)的信道跟蹤方法可能需要大量的計(jì)算資源和訓(xùn)練數(shù)據(jù),限制了其在資源受限環(huán)境中的實(shí)際應(yīng)用。

        仿真結(jié)果表明,所提出的信道跟蹤方法在保持最小導(dǎo)頻開銷和相同計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí),性能優(yōu)于多個(gè)基準(zhǔn)方法。這表明將智能反射面集成到無人機(jī)通信系統(tǒng)中,能夠有效提高通信的可靠性和效率。然而,該研究也存在一定的局限性,如依賴基于仿真的評(píng)估,可能無法完全反映現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性

        該研究為城市通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化提供了新的思路和方法,特別是在無人機(jī)輔助通信系統(tǒng)中,智能反射面和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合,為提高通信的可靠性和效率提供了有力支持。未來,隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展,該研究有望在智能交通、物聯(lián)網(wǎng)、應(yīng)急通信等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,為城市通信網(wǎng)絡(luò)的智能化發(fā)展提供重要參考。

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