一种基于无人机空间定位的波束跟踪方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于无人机空间定位的波束跟踪方法和系统，其中方法包括构建无人机对地毫米波通信系统模型及接收频谱效率模型；构建坐标系，以建立无人机姿态与发射波束方位角和仰角关系；对无人机姿态进行扩展卡尔曼滤波估计和反向传播估计；对无人机进行轨迹预测；根据无人机轨迹预测结果、无人机姿态的扩展卡尔曼滤波估计结果和反向传播估计结果输入至接收频谱效率模型中，得到真实频谱效率，以真实频谱效率量化波束跟踪效果。本发明专利技术结合反向传播神经网络和扩展卡尔曼滤波算法对无人机姿态进行估计，并在基站处对无人机轨迹进行预测，结合估计和预测结果，通过坐标转换获得空间波束角，形成模拟波束成形矢量，实现波束精确跟踪。确跟踪。确跟踪。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机空间定位的波束跟踪方法和系统


[0001]本专利技术属于无人机波束跟踪
，尤其涉及一种基于无人机空间定位的波束跟踪方法和系统。

技术介绍

[0002]随着无人机的快速发展，无人机所承担的任务更加多样化，对无人机数据吞吐量也提出了更高的要求。而相较于其他通信技术，毫米波无线通信技术的大带宽、高速率传输以及便于集成等优势可以满足无人机通信需求。然而毫米波通信的巨大优势得益于其高度的方向性，即采用大规模阵列天线波束赋形技术形成定向波束，以克服高频路径损耗。然而毫米波窄波束容易受到无人机快速运动的影响，难以实时对齐。因此，需要实时波束跟踪技术来减少链路中断，维持可靠链路。
[0003]目前毫米波波束跟踪方法主要分为三类：第一类是基于贝叶斯统计的波束跟踪方法，这类方法在跟踪具有高移动性的用户时，可以通过先前的位置和速度预测当前位置，实现波束跟踪；第二类是信息辅助波束跟踪方法，该类方法利用传感器等获得的辅助信息来重新配置定向天线并切换波束方向，减少波束的搜索空间以避免频繁的链路中断；第三类是基于机器学习的波束跟踪方法，这类方法具有较低的复杂性，并且可以捕捉信道动态，能够很好的适应不同环境。这些方法中通常直接对波束到达/离开角进行跟踪，而在无人机通信的高度动态环境中，直接对空间波束到达/离开角跟踪较为困难，因其不仅与无人机的位置有关，与无人机姿态也密切相关，无人机姿态估计误差会对波束跟踪产生较大影响，而在基站侧由于无法实时获得无人机位置，需要对其位置进行预测。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对现有技术中的不足，提供一种基于无人机空间定位的波束跟踪方法和系统。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种基于无人机空间定位的波束跟踪方法，包括：
[0006]构建无人机对地毫米波通信系统模型及接收频谱效率模型；
[0007]构建坐标系，建立无人机姿态与发射波束方位角和仰角关系；
[0008]通过对无人机姿态进行扩展卡尔曼滤波估计和反向传播估计确定无人机发射波束的方位角和仰角；
[0009]对无人机进行轨迹预测，得到无人机轨迹预测结果；
[0010]根据无人机轨迹预测结果、无人机姿态的扩展卡尔曼滤波估计结果和反向传播估计结果输入至接收频谱效率模型中，得到真实频谱效率，以真实频谱效率量化波束跟踪效果。
[0011]进一步地，所述构建无人机对地毫米波通信系统模型及接收频谱效率模型，包括：
[0012]构建发射天线阵列响应模型：
[0013][0014]其中，无人机发射天线配备有M
t
×
N
t
个天线单元的均匀平面天线阵列；为发射天线阵列响应向量；为无人机处的发射波束方位角；θ
t
为无人机处的发射波束仰角；发射天线的阵列单元间距d1＝λ
c
/2；λ
c
为载波波长；1≤m
t
≤M
t
；1≤n
t
≤N
t
；m
t
为发射天线的均匀平面天线阵列的行数；n
t
为发射天线的均匀平面天线阵列的列数；
[0015]构建接收天线阵列响应模型：
[0016][0017]其中，基站接收天线配备有M
r
×
N
r
个天线单元的均匀平面天线阵列；为接收天线阵列响应向量；为基站处的接收波束方位角；θ
r
为基站处的接收波束仰角；接收天线的阵列单元间距d2＝λ
c
/2；1≤m
r
≤M
r
；1≤n
r
≤N
r
；m
r
为接收天线的均匀平面天线阵列的行数；n
r
为接收天线的均匀平面天线阵列的列数；
[0018]根据发射天线阵列响应模型和接收天线阵列响应模型，构建无人机对地毫米波通信的时变信道矩阵：
[0019][0020]其中，H
k
为k时刻无人机对地毫米波通信的时变信道矩阵；gain
k
为k时刻的复路径增益；D
k
为k时刻无人机和基站之间的传输距离；γ为衰减系数；为k时刻接收天线阵列响应向量；为k时刻基站处的接收波束方位角；θ
r,k
为k时刻基站处的接收波束仰角；(
·
)
H
表示共轭转置；为k时刻发射天线阵列响应向量；为k时刻无人机处的发射波束方位角；θ
t,k
为k时刻无人机处的发射波束仰角；
[0021]根据无人机对地毫米波通信的时变信道矩阵，构建基站接收频谱效率模型：
[0022][0023]其中，Rspe
k
(ω
k
,f
k
)为k时刻信道的频谱效率；ω
k
为k时刻接收天线的波束组合向量；f
k
为k时刻发射天线的波束成形向量；ρ为信号平均传输功率；为k时刻接收噪声，为服从均值为0的高斯白噪声的方差；|
·
|表示绝对值。
[0024]进一步地，所述构建坐标系，以建立无人机姿态与发射波束方位角和仰角关系，包括：
[0025]构建全局坐标系和无人机坐标系；其中全局坐标系以基站处接收天线阵列第一个阵元为原点，基站的正北方向为x轴方向，基站的正东方向为y轴方向，z轴方向垂直于基站的正北方向和正东方向；无人机坐标系以发射天线阵列第一个阵元为原点，无人机的前进方向为x轴方向，无人机的前进方向的正右方向为y轴方向，z轴方向垂直于无人机的前进方向及其正右方向；
[0026]将无人机坐标系的z轴绕全局坐标系z轴的旋转角度定义为偏航角φ
z
；无人机坐标系的y轴绕全局坐标系y轴的旋转角度定义为俯仰角φ
y
；无人机坐标系的x轴绕全局坐标系x轴的旋转角度定义为翻滚角φ
x
；无人机发射波束的方位角和仰角是在无人机坐标系中
定义的角度，无人机的三维空间姿态是相对于全局坐标系旋转得到的，根据以下公式将无人机坐标系和全局坐标系进行转换：
[0027][0028]其中，为全局坐标系和无人机坐标系的转换矩阵；
[0029]构建k时刻无人机坐标系下无人机的发射波束方向矩阵：
[0030][0031]其中，为k时刻无人机坐标系下无人机的发射波束方向矩阵；为的转置矩阵；φ
x,k
为k时刻翻滚角；φ
y,k
为k时刻俯仰角；φ
z,k
为k时刻偏航角；为k时刻全局坐标系下无人机的发射波束方向矩阵，下无人机的发射波束方向矩阵，为k时刻无人机在全局坐标系下的坐标；为基站在全局坐标系下的坐标；
[0032]得到：
[0033][0034]其中，为k时刻无人机处的发射波束方位角；θ
t,k
为k时刻无人机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机空间定位的波束跟踪方法，其特征在于，包括：构建无人机对地毫米波通信系统模型及接收频谱效率模型；构建坐标系，以建立无人机姿态与发射波束方位角和仰角关系；通过对无人机姿态进行扩展卡尔曼滤波估计和反向传播估计确定无人机发射波束的方位角和仰角；对无人机进行轨迹预测，得到无人机轨迹预测结果；根据无人机轨迹预测结果、无人机姿态的扩展卡尔曼滤波估计结果和反向传播估计结果输入至接收频谱效率模型中，得到真实频谱效率，以真实频谱效率量化波束跟踪效果。2.根据权利要求1所述的基于无人机空间定位的波束跟踪方法，其特征在于，所述构建无人机对地毫米波通信系统模型及接收频谱效率模型，包括：构建发射天线阵列响应模型：其中，无人机发射天线配备有M
t
×
N
t
个天线单元的均匀平面天线阵列；为发射天线阵列响应向量；为无人机处的发射波束方位角；θ
t
为无人机处的发射波束仰角；发射天线的阵列单元间距d1＝λ
c
/2；λ
c
为载波波长；1≤m
t
≤M
t
；1≤n
t
≤N
t
；m
t
为发射天线的均匀平面天线阵列的行数；n
t
为发射天线的均匀平面天线阵列的列数；构建接收天线阵列响应模型：其中，基站接收天线配备有M
r
×
N
r
个天线单元的均匀平面天线阵列；为接收天线阵列响应向量；为基站处的接收波束方位角；θ
r
为基站处的接收波束仰角；接收天线的阵列单元间距d2＝λ
c
/2；1≤m
r
≤M
r
；1≤n
r
≤N
r
；m
r
为接收天线的均匀平面天线阵列的行数；n
r
为接收天线的均匀平面天线阵列的列数；根据发射天线阵列响应模型和接收天线阵列响应模型，构建无人机对地毫米波通信的时变信道矩阵：其中，H
k
为k时刻无人机对地毫米波通信的时变信道矩阵；gain
k
为k时刻的复路径增益；D
k
为k时刻无人机和基站之间的传输距离；γ为衰减系数；为k时刻接收天线阵列响应向量；为k时刻基站处的接收波束方位角；θ
r,k
为k时刻基站处的接收波束仰角；(
·
)
H
表示共轭转置；为k时刻发射天线阵列响应向量；为k时刻无人机处的发射波束方位角；θ
t,k
为k时刻无人机处的发射波束仰角；根据无人机对地毫米波通信的时变信道矩阵，构建基站接收频谱效率模型：其中，Rspe
k
(ω
k
,f
k
)为k时刻信道的频谱效率；ω
k
为k时刻接收天线的波束组合向量；f
k
为k时刻发射天线的波束成形向量；ρ为信号平均传输功率；为k时刻接收噪
声，为服从均值为0的高斯白噪声的方差；|
·
|表示绝对值。3.根据权利要求1所述的基于无人机空间定位的波束跟踪方法，其特征在于，所述构建坐标系，以建立无人机姿态与发射波束方位角和仰角关系，包括：构建全局坐标系和无人机坐标系；其中全局坐标系以基站处接收天线阵列第一个阵元为原点，基站的正北方向为x轴方向，基站的正东方向为y轴方向，z轴方向垂直于基站的正北方向和正东方向；无人机坐标系以发射天线阵列第一个阵元为原点，无人机的...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖丽君，仲伟志，王鑫，王俊智，朱秋明，林志鹏，何艺，万诗晴，王洁，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：