【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种面向6g无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，属于信道聚簇及建模。
技术介绍
1、作为未来第六代(sixth-generation,6g)无线通信技术和空天地海一体化网络的重要组成部分，无人机通信已经备受工业界和学术界的关注。为实现未来6g移动通信网络巨流量、巨连接、差异化的通信需求，无人机利用其覆盖范围广、机动性高等优点，可以快速部署为空中基站，为地面基站提供网络流量的补充、增强网络覆盖面积、提供边缘服务等。例如，大型演唱会等人流量密集场合无人机基站可提供强有力的网络保障。同时，无人机通信作为低空飞行器可加速实现未来6g移动通信从二维平面覆盖向三维立体全覆盖的转变，广泛应用于城市交通、目标检测、应急救援、山区勘探等多种场景。我国要求大力推动无人机领域突破发展，加强空天地海一体化通信网络建设，可见无人机已经成为国内民生的新经济增长点。深刻了解无线通信信道是通信网络设计、系统优化和性能评估的基础。通过以上背景可以明确发现，研究无人机空对地通信信道是至关重要的。
2、在无人机空对地通信过程中，接收到的多径信号往往呈现簇状结构。簇是无线信道中具有相似特征属性(如到达角、离开角、时延等)的一组多径的集合。将信道的具有相似属性的多径分量(multipath components,mpcs)进行有效聚类和分析有助于建立准确高效的信道模型。目前的基于簇的信道模型还主要集中在传统的地面通信信道，如室内通信、地面车对车通信和高铁通信。然而，无人机空对地通信信道与常规地面信道存在较大的仰角、任意轨迹等差异。它导致簇
3、到目前为止，已有几种算法应用于不同场景下的mpcs聚类。最早的聚类方法是基于saleh-valenzuela(sv)模型，但该模型过于简化，不能全面反映信道特征。在无线通信领域，通过考虑mpcs的功率来提高其性能的k-power-means(kpm)算法在各种环境的信道聚类中得到了广泛的应用，但是该方法需要提前知道聚簇的类别个数。基于形状的聚类方法不需要待聚簇个数的先验信息，但它只关注mpcs在时延域的分布，缺乏角度信息。除了上述传统算法外，基于高斯混合模型的聚类算法也越来越多地用于信道聚类。由于这种算法能够包含更多的统计特征，因而更适合用于信道聚类。然而，采用这种最新方法的文献非常有限。此外，信道中的簇可能表现出复杂的演进行为，如出生/灭亡、运动、分裂或合并。相关研究表明，基于多径分量距离(multipath component distance,mcd)的追踪方法在处理时变信道数据时可以获得更好的鲁棒性和准确性。
4、综上所述，对于无人机空对地通信中的信道聚类研究还处于非常早期阶段。曾有人开展频率6.5ghz下的信道测量，使用传统的kpm算法对提取的mpcs进行聚类。然而，它只考虑了时延域的信息，缺乏角度信息。此外，它不涉及毫米波(millimeter wave,mmwave)频段。还有人基于mcd的聚类方法对信道特性进行分析。然而，它也只关注6ghz以下(sub-6ghz)的频段，并使用传统的聚簇方法。因此采用性能良好、新颖有效的信道聚簇算法，深刻分析无人机空对地通信信道全频段多维度的簇的特性并建立准确的信道模型是至关重要的。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术目的是建立一种面向6g无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法；本专利技术可为无人机通信网络的部署提供参考，为未来空天地海一体化网络融合奠定基础。
2、面向6g移动通信技术，无人机以其部署灵活、覆盖范围广、机动性强等优点被广泛应用于各个领域。任何无线通信技术的发展都离不开准确描述信道特性的信道模型。因此，亟需开展无人机空对地通信场景中信道聚簇及建模方法研究。本专利技术采用变分贝叶斯-高斯混合模型(variational bayesian-gaussian mixture model,vb-gmm)算法进行多径聚类，该算法考虑了多径聚类的时空特性，并且可以自动得到最佳聚簇个数。基于mcd算法获取簇中心的演进过程。此外，本专利技术还研究了簇内特性和簇间特性，如簇的个数、簇的功率分布、角度和时延偏移以及角度和时延扩散特性，充分分析了簇的演进特性。基于分簇结果，本专利技术提出了一种新型的无人机空对地信道模型，并引入了四状态马尔可夫链来刻画簇的演进过程。该工作可为今后6g无人机空对地通信信道建模提供重要参考，并为无人机通信系统的设计和评估提供准确、低复杂度的解决方案和数据支持。
3、术语解释：
4、1、射线追踪仿真方法：射线追踪是一种基于几何光学和均匀衍射理论的确定性信道建模技术。它考虑了射线和散射体之间的相互作用，包括反射、散射和衍射现象。射线追踪被广泛用于无线通信领域中，用于模拟无线电波传播，得出多径信道中收发端之间所有可能的射线路径。
5、2、基于软件无线电设备usrp的无线信道测量系统：信道测量指的是基于信道探测器在某些特定环境下完成对电波传播信道的测量活动。基于软件无线电设备usrp的无线信道测量系统主要由空中平台和地面平台的两部分组成。空中平台测量时完成探测信号的实时发送，信号经过无线信道的传输后，地面平台完成探测信号的实时接收和保存。空中平台由无人机、usrp、天线、便携电源和微型电脑组成。采用usrp传输和调制发射信号，如伪噪声pn序列信号。地面平台由usrp、天线和计算机组成。使用usrp接收信号，并将信号存储在地端计算机中。
6、本专利技术的技术方案为：
7、一种面向6g无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，包括：
8、获取无人机空对地通信全频段多维度信道数据集；
9、基于vb-gmm算法对全频段多维度信道数据集进行信道分簇；
10、基于mcd算法获取簇中心的演进过程；
11、基于分簇和演进结果获取信道特性；
12、基于信道特性建立无人机空对地信道模型，实现面向6g无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模。
13、根据本专利技术优选的，获取无人机空对地通信全频段多维度信道数据集，包括：采用基于软件无线电设备usrp的无线信道测量系统或射线追踪仿真方法获取典型信道参数即全频段多维度信道数据集；典型信道参数包括时延τ、到达俯仰角θr、出发俯仰角θt、到达方位角φr、出发方位角φt和接收功率p；全频段指的是sub-6ghz和毫米波频段。
14、根据本专利技术优选的，基于vb-gmm算法对全频段多维度信道数据集进行信道分簇，包括：
15、假设gmm由k个高斯分布的线性组合组成，每个高斯分布都有自己的均值μi、协方差σi和概率系数πi，其中，i从1到k；gmm中的每个数据点x首先通过对概率系数πi进行随机取样，再通过对第i个分量的密度函数进行采样产生观测值；因此，得到的混合模型如式(i)、式(ii)所示：
16、<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向6G无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种面向6G无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，其特征在于，获取无人机空对地通信全频段多维度信道数据集，包括：采用基于软件无线电设备USRP的无线信道测量系统或射线追踪仿真方法获取典型信道参数即全频段多维度信道数据集；典型信道参数包括时延τ、到达俯仰角θR、出发俯仰角θT、到达方位角φR、出发方位角φT和接收功率P；全频段指的是sub-6GHz和毫米波频段。
3.根据权利要求1所述的一种面向6G无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，其特征在于，基于VB-GMM算法对全频段多维度信道数据集进行信道分簇，包括：
4.根据权利要求1所述的一种面向6G无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，其特征在于，基于VB-GMM算法对全频段多维度信道数据集进行信道分簇，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种面向6G无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，其特征在于，基于MCD算法获取簇中心的演进过程，包括：
6.根据权利要
7.根据权利要求1所述的一种面向6G无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，其特征在于，簇内的MPCs数量表示信道中多径效应的丰富程度；簇内的MPCs数量的求取方法包括：首先，根据VB-GMM算法得到每一个时刻的MPCs数目；然后，对全部时刻的MPCs数目计算累积分布函数，得到簇内的MPCs数量；
8.根据权利要求1所述的一种面向6G无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，其特征在于，簇的个数根据聚类结果得到，反应了无人机空对地信道中簇的丰富程度；
9.根据权利要求1所述的一种面向6G无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，其特征在于，基于簇标识CLID进行分析演进特性；对新的CLID被分配给一个新的簇；旧簇则继承上一个簇的CLID；通过四状态马尔可夫链反应信道的演进规律；四状态马尔可夫链中的四状态包括：无生灭S0、仅有新簇的生成S1、仅有旧簇的灭亡S2、既有新簇的生成又有旧簇的灭亡S3；四状态马尔可夫链的状态转移概率矩阵T如式(XXI)所示；
10.根据权利要求1-9任一所述的一种面向6G无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，其特征在于，基于信道特性建立无人机空对地信道模型，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种面向6g无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种面向6g无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，其特征在于，获取无人机空对地通信全频段多维度信道数据集，包括：采用基于软件无线电设备usrp的无线信道测量系统或射线追踪仿真方法获取典型信道参数即全频段多维度信道数据集；典型信道参数包括时延τ、到达俯仰角θr、出发俯仰角θt、到达方位角φr、出发方位角φt和接收功率p；全频段指的是sub-6ghz和毫米波频段。
3.根据权利要求1所述的一种面向6g无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，其特征在于，基于vb-gmm算法对全频段多维度信道数据集进行信道分簇，包括：
4.根据权利要求1所述的一种面向6g无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，其特征在于，基于vb-gmm算法对全频段多维度信道数据集进行信道分簇，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种面向6g无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，其特征在于，基于mcd算法获取簇中心的演进过程，包括：
6.根据权利要求1所述的一种面向6g无人机空对地通信场景的信道聚簇及建模方法，其特征在于，基于分簇和演进结果获取信道特性，分簇和演进结果提供了每个mpcs簇的标签以及簇的数量；信道特性包括簇内特性、簇间特性、演进特性；簇内特性...
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