【技术实现步骤摘要】
一种基于波位扫描的卡尔曼滤波波束跟踪恢复方法
[0001]本专利技术属于无线通信
，特别是指一种基于波位扫描的卡尔曼滤波波束跟踪恢复方法，适用于采用定向天线实现无人机自组织网络过程。
技术介绍
[0002]无人机自组织网络以其低成本、高灵活性、可协同执行复杂任务等优点获得了广泛关注。然而，大范围高动态无人机自组网除了具备一般无人机自组网的动态性之外，其节点与节点之间的距离通常达到数百千米，给通信链路的建立与通信质量的保证带来困难。近年来，为无人机装备定向天线被认为是解决无人机远距离通信的重要手段。
[0003]时分多址接入TDMA技术是最为普遍的远距离宽带无人机网络中采取的多址接入技术。为了保持良好的通信性能，无人机在执行TDMA时分通信的同时，需要根据时隙分配周期和通信对象的飞行位置，不断调整收发端的波束角度进行对准，实现波束实时跟踪。然而，在无人机之间进行远距离的定向通信时，由于无人机运动的高动态性，给波束对准带来巨大困难。目前已有一些波束跟踪方法，如：传统的基于最小二乘法的跟踪，这种算法定位精度不高，且节...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于波位扫描的卡尔曼滤波波束跟踪恢复方法，其特征在于，采用卡尔曼滤波的方式根据先验信息对波束指向进行校准达到匹配，实现快速准确的波束跟踪；基于波位的扫描恢复策略，根据先验信息实现快速恢复波束跟踪。2.根据权利要求1所述的一种基于波位扫描的卡尔曼滤波波束跟踪恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，将无人机飞行轨迹映射到球面上：在载体坐标系下，以波束通信范围为球的半径，球心与坐标系原点重合，建立球形参考面；步骤二，确定状态信息：所述状态信息包含波束指向的偏转角、俯仰角，卡尔曼滤波假设偏转角、俯仰角随机且符合高斯分布，使用协方差矩阵表示状态信息之间的相关性；步骤三，获取k时刻估计的状态信息：根据k
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1时刻的最佳估计状态信息、无人机加速度以及所处环境中的不确定干扰估计k时刻的状态信息；步骤四，获取k时刻估计的协方差矩阵：根据k
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1时刻的最佳估计协方差矩阵和外界在这次更新中可能对系统造成的不确定的影响，估计k时刻的协方差矩阵；步骤五，通过传感器获取k时刻观测到的测量向量均值、测量协方差以及传感器的读数矩阵；步骤六，通过估计信息与测量信息计算最佳估计状态信息：通过步骤五中的读数矩阵将步骤三获取的估计状态和步骤四获取的估计协方差矩阵转换为一般形式，然后通过该估计协方差矩阵与步骤五获取的测量协方差计算出卡尔曼系数，通过步骤五获取的测量向量均值与估计状态获取测量值与估计值之...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢山，杨健，马鹏飞，陈雨贺，卫皇旭，王思成，张翔，姚明旿，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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