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面向应急通信的多无人机协同信道建模研究.pdf
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1、2023 年 7 月 Journal on Communications July 2023 第 44 卷第 7 期 通 信 学 报 Vol.44 No.7面向应急通信的多无人机协同信道建模研究 白露1,孙铭然2,黄子蔚2,冯涛3,程翔2(1.山东大学人工智能国际联合研究院,山东 济南 250101;2.北京大学电子学院,北京 100871;3.军事科学院系统工程研究院,北京 100039)摘 要:为了更好地进行应急通信的系统设计和技术研发,从而大力提升我国的安全风险防范和应急处置能力,面向应急通信场景开展了多无人机协同信道建模研究。首先,构建了城市地震和郊区暴雪两大典型应急环境中多无人机协同
2、救援通信场景信道数据集,并据此对多无人机协同应急通信信道参数及其统计特性进行深度分析。其次,针对多无人机协同应急通信提出了一种更加通用的基于随机统计建模的信道模型,计算了多无人机协同应急通信下的信道冲激响应,并联合建模了多无人机高速移动和协同通信带来的协同时间空间非平稳特性。最后,经过仿真实验,充分分析了多无人机协同应急通信在城市地震和郊区暴雪场景下的信道特性,为多无人机协同应急通信的实际实施起到了一定的指导作用。同时,所提信道模型的统计特性与在城市地震和郊区暴雪场景下的信道数据的统计特性拟合良好,验证了所提模型的有效性。关键词:应急通信;多无人机协同通信;射线追踪;几何随机信道模型;协同时间
3、空间非平稳特性 中图分类号:TN92 文献标志码:A DOI:10.11959/j.issn.1000436x.2023058 Multi-UAV cooperative channel model for emergency communication BAI Lu1,SUN Mingran2,HUANG Ziwei2,FENG Tao3,CHENG Xiang2 1.Joint SDU-NTU Centre for Artificial Intelligence Research(C-FAIR),Shandong University,Jinan 250101,China 2.School
4、 of Electronics,Peking University,Beijing 100871,China 3.Institute of System Engineering,Academy of Military Sciences PLA,Beijing 100039,China Abstract:To carry out the system design and technology development for emergency communications,and greatly im-prove our ability of risk prevention and emerg
5、ency disposal,the research on multi-unmanned aerial vehicle(multi-UAV)cooperative channel model for emergency communications was carried out.First,the channel dataset of multi-UAV co-operative emergency communications in two typical emergency environments,i.e.,the urban earthquake and suburban blizz
6、ard,was established.The channel parameters and statistical properties of multi-UAV cooperative emergency com-munications were analyzed.Second,a more general geometry-based stochastic channel model(GBSM)was proposed for multi-UAV cooperative emergency communications.The channel impulse response(CIR)a
7、nd the cooperative non-station arity of multi-UAV cooperative channels in the space and time domains in multi-UAV cooperative emergency communi-cations were calculated and captured.Finally,the channel characteristics of multi-UAV cooperative emergency commu-nication in urban earthquake and suburban
8、blizzard scenarios were analyzed,which could support the practical imple-mentation of multi-UAV cooperative emergency communications.Meanwhile,the statistical characteristic of the pro-posed model can fit well with that of ray-tracing-based channel data,verifying the utility of the proposed model.Ke
9、ywords:emergency communication,multi-UAV cooperative communication,ray-tracing,GBSM,cooperative time-space non-station arity 收稿日期:20221120;修回日期:20230216 通信作者:程翔, 基金项目:国家自然科学基金资助项目(No.62001018,No.62125101,No.62341101);山东省自然科学基金资助项目(No.ZR2023YQ058)Foundation Items:The National Natural Science Foundati
10、on of China(No.62001018,No.62125101,No.62341101),The Natural Science Foundation of Shandong Province(No.ZR2023YQ058)第 7 期 白露等:面向应急通信的多无人机协同信道建模研究 39 0 引言 国家安全生产“十三五”规划特别指出将“应急救援能力建设工程”列为八大重点建设工程之一 1,同时“十四五”规划纲要中也明确指出应“加强极端条件应急救援通信保障能力建设”2,可见为了更好地提升我国自然灾害和事故灾难的应急处置能力,科学的应急管理体系的构建工作已上升到国家战略层面。其中,建立灵活机
11、动、可靠高效的应急通信网络是实施精准灾害处置与事故救援、构建高效应急管理体系的关键所在,也是保障人员沟通联络、确定受困人员位置、感知灾区现场态势的必备设施。在自然灾害或事故灾难等恶劣环境下,公网通信基础设施通常面临缺失损毁的状况,而卫星信号也可能面临信号断续不稳或拒止的情况。基于无人机的应急通信网络可以快速建立临时通信网络,成为一种备受关注的应急通信方案。同时,除支持通信功能外,灾情感知和定位导航等救援应急功能也是无人机应急通信网络必须实现的功能服务。如图1 所示,考虑到单个无人机的感知、决策等能力有限,支持多个无人机协同感知、定位、通信的多无人机协同应急通信网络受到了研究者更广泛的关注,用以
12、更好地服务于灾情感知、定位导航等救援应急功能。信道是通信发生的媒介,是决定无线通信信息容量和无线系统性能的最根本因素3。因此,为了更好地开展多无人机协同应急通信网络的系统设计和技术研发,研究相应的信道模型和传播特性是必不可少的。信道测量可以为信道研究提供第一手资料信息。基于信道测量数据,可以建立精确有效的信道模型。近年来,无人机通信信道测量工作被广泛开展4。例如,图 1 无人机应急通信场景 40 通 信 学 报 第 44 卷 文献5-9针对农村、城市、郊区、水中、丘陵等常规地区场景开展了丰富且完善的无人机通信信道测量工作。但是,自然灾害或事故灾难等恶劣环境场景中无人机应急通信信道测量工作开展困
13、难,所以无人机应急通信信道数据鲜有研究,这对无人机应急通信研究工作的开展十分不利。因此,针对典型应急救援场景的无人机通信信道测量研究工作亟待开展。同时,基于现有的无人机通信信道测量工作,无人机通信信道建模工作也如火如荼地展开。在面向无人机通信的规则几何随机信道模型10中,有效散射簇放置在二维/三维的规则形状上,如椭圆、圆柱体、椭球体等,用以刻画无人机通信信道环境中导致信号散射的建筑物等物体。与规则几何随机信道模型不同的是,非规则几何随机信道模型11不限制散射簇的位置,更有利于灵活地描述高动态无人机复杂的飞行轨迹。但是,以上无人机信道测量和建模工作皆为单个无人机对地面通信信道开展研究,不足以描述
14、多无人机协同应急通信信道。首先,考虑到无人机独特的移动属性(如无人机可在空中使环境散射簇多靠近地面接收端、无人机可在空中进行三维任意移动、无人机可在空中进行三维自旋转等),与传统的高动态车联网通信信道相比,无人机对地通信信道的高动态特性(即时间非平稳特性)更加复杂。然而,在此基础上,多无人机协同通信中不同无人机具有不同速度和路径,加重了信道时间非平稳特性的复杂程度,因此,现有的无人机对地单链路通信信道的时间非平稳特性分析已不足以描述多无人机协同信道的协同时间非平稳特性。其次,与传统的无人机对地单路通信独立不相关的传播环境不同,多无人机协同通信中不同无人机处在整体一致的传播环境中的不同位置,因此
15、多无人机协同通信的传播环境一致且多变,即多无人机协同信道中整个信道的散射簇是一个整体,而其中处于不同位置的无人机对地的不同子信道的散射簇是该整体中的不同部分,呈现多样多变的状态,即协同空间非平稳特性。目前,现有的无人机信道模型中建模时间空间非平稳的算法不足以描述多无人机协同信道的协同时间空间非平稳特性。加之考虑到目前面向应急救援场景的多无人协同信道研究工作匮乏,多无人机应急通信信道建模研究工作不可取代且亟待开展。面向建立应急通信网络、实施精准灾害处置与事故救援的需求,针对应急救援场景的无人机通信信道测量研究工作不足和多无人机应急通信信道建模研究工作尚未起步的现状,本文主要开展如下研究工作。1)
16、本文搭建了城市地震和郊区暴雪两大典型应急环境,构建了多无人机协同救援的通信场景,采用射线追踪的方法采集开展城市地震救援和郊区暴雪救援时多无人机协同通信信道信息,建立多无人机协同应急通信信道数据集。进一步地,对多无人机协同应急通信信道特性,如多普勒功率谱密度、协同时间平稳区间和奇异值扩展(SVS,singular value spread),进行了深度分析。2)本文基于统计几何信道建模方法,提出了一种更加通用的多无人机协同应急通信统计几何信道模型。该模型计算了多无人机协同应急通信下的视线 线 路(LoS,line-of-sight)、非 视 距(NLoS,non-LoS)线路和地面反射(GR,g
17、round reflection)的信道冲激响应(CIR,channel impulse response),联合建模了多无人机高速移动和协同通信带来的协同时间空间非平稳特性。3)本文基于搭建的多无人机协同应急通信信道数据集和所提的多无人机协同应急通信统计几何信道模型开展了一系列仿真实验,对多无人机协同应急通信的实际实施起到了一定的指导作用。同时,所提模型的统计特性与所搭建的信道数据集的统计特性拟合良好,验证了所提模型的有效性。1 多无人机应急通信信道数据集 据调研,我国是世界上地震灾害最严重的国家之一。我国 50%以上的城市和 70%百万人口以上的城市位于地震动峰值加速度 0.1g 及以上的
18、高烈度区,许多大城市、重大生命线工程位于潜在强震区域12。此外,在我国寒冷地区,暴雪灾害给人们的生命和财产造成了严重损害,特别是在处于极地大陆气候的郊区,在暴雪的作用下,低矮房屋和大棚会因不均匀受力而倒塌,严重的积雪使地面交通和通信瘫痪,也给救援工作带来了困难和挑战。因其多发性和严重性,地震救援和暴雪救援是我国应急通信的 2 个典型场景。在此基础上,2 个场景与常规通信场景相比有明显的特殊性。考虑到地震和暴雪灾害给通信场景带来了短时间内不可逆转的巨大变化,常规的通信信道模型已不能精确描述地震和暴雪灾害下的通信环境。为了更好地开展应急通信的系统设计和技术研发,故需针对上述 2 个场景的特殊性进行
19、深度分析和建模。第 7 期 白露等:面向应急通信的多无人机协同信道建模研究 41 1.1 地震救援场景 本文利用射线追踪软件 Wireless InSite 搭建城市地震救援仿真场景,为多无人机地震救援通信信道研究提供必要的仿真数据支撑。综合考虑地震对城市建筑物、道路和基础设施的影响,本文搭建的地震救援仿真场景具有以下特点。首先,考虑地震对城市建筑物和路面的影响,建筑物达到损坏、倾斜甚至倒塌的状态,路面表现为隆起或塌陷,模拟地震状态。其次,考虑地震救援的真实情况,被困和救援人员分布在路面、损坏的楼房底部及顶部,并设立集中人员避难区域;行驶中的车辆为任意行驶轨迹,模拟地震中车辆的行驶状态。地震救
20、援场景数据集包含图2所示场景下地震灾害前后 2 个场景的 CIR 数据集。每个场景包含 6 架无人机作为发射端,每架无人机配备一个全向天线;一个地面端(GS,ground station)作为接收端,配备 4 个天线元件的线阵。每架无人机在空中按照预设的轨迹飞行,且与 GS 之间均有 40 个快照的 CIR矩阵,即包含2406=480组发射端接收端之间的 CIR 矩阵。图 2 地震灾害前后 Wireless InSite 场景 结合上述地震救援仿真场景特点,即地震对城市建筑物的破坏导致楼房倾斜、倒塌,对路面造成的隆起或塌陷,对场景中人员分布造成周围散射环境复杂以及对行驶车辆的速度带来较大的随机
21、影响,本文所考虑的地震救援场景中散射簇多且分布复杂,即 NLoS 分量功率比例相应提高。1.2 暴雪救援场景 本文利用射线追踪软件 Wireless InSite 搭建郊区暴雪救援场景,为多无人机协同暴雪救援信道建模研究提供必要的数据支撑。考虑暴雪灾害对郊区房屋破坏、路面积雪、基础设施及人员汽车分布的影响,本文搭建的暴雪救援仿真场景具有以下特点。首先,考虑暴雪对低矮房屋及树木的影响,部分房屋及树木由于积雪过厚而倒塌。其次,考虑地面积雪厚度为 45 cm 以上。暴雪救援场景数据集包含图 3 所示场景下暴雪灾害前后2 个场景的CIR 数据集。每个场景包含6 架无人机作为发射端,每架无人机配备一个全
22、向天线;一个 GS 作为接收端,配备 4 个天线元件的线阵。每架无人机在空中按照预设的轨迹飞行,且与 GS之 间 均 有 40 个 快 照 的 CIR 矩 阵,即 包 含2406=480组发射端接收端之间的CIR矩阵。图 3 暴雪灾害前后 Wireless InSite 场景 结合暴雪救援场景的特点,分析可知,地面积雪导致地面反射分量功率比例升高,且大面积房屋被积雪遮挡,车辆行驶缓慢,散射簇较少,即NLoS分量功率比例减少。1.3 信道统计特性 针对地震救援和暴雪救援2个场景射线追踪仿真得到的CIR,本文对信道统计特性进行分析,包括多普勒功率谱密度、协同时间平稳区间和奇异值42 通 信 学 报
23、 第 44 卷 扩展。1)多普勒功率谱密度 多普勒功率谱密度是对信道时间自相关函数进行傅里叶变换的结果,第m架无人机和GS第q根天线之间的多普勒功率谱密度表示为 Dj2D(;)(,)ed()fqtmqmt fRSttt(1)其中,Df为多普勒频率,(,)qmRtt为mUAV和GS第q根天线之间的信道协同时间自相关函数,计算式为 (,)()()mmqmqqttRhhttt (2)其中,()mqht为UAVm和GS第q根天线之间的复信道增益,和()分别为求期望和求复数共轭。2)协同时间平稳区间 协同时间平稳区间是时延扩展的相对误差的绝对值不超过10%的最小时间区间13。在此时间区间内,CIR可以被
24、视为平稳的。在协同无人机通信中,协同时间平稳区间应作为多无人机信道的整体来计算,即 (2)(2)(2)()()()inf0.1)sBBtttTtttB (3)其中,inf 为一个特定函数的下确界,(2)()tB为时变的时延扩展,表示为 RRRR()()2,NLoS22,NLoS,11111111(2)()()22,11111111()()()()()()()()cncncncnNtRNtRQQMMmmqm n rq n rqm n rq n rmqnrmqnrNtRNtRQQMMqm n rqm n rmqnrmqnrcttctttctBct2 (4)其中,,qm n rc为UAVm与GS第q
25、根天线之间的通过第n个散射簇中的第r条射线的路径增益。3)奇异值扩展 为了分析多无人机协同通信中不同无人机对地信道之间的相关性,需要计算奇异值扩展。值得一提的是,更大的奇异值扩展代表其中至少2个无人机与地面基站之间的信道有着强烈的相关性。较大的奇异值扩展代表较强的相关性和较小的信道容量。通过定量计算奇异值扩展,可以对多无人机协同信道的相关性和对应的信道容量有一个基本的了解。CIR矩阵的奇异值分解表示为 ()()ttHMV(5)其中,M 和V分别为MM和RRQQ的酉矩阵;()t为RMQ的半正定对角矩阵,其中包含M个奇异值(1,2,)mmM。相应地,奇异值扩展值SVSmaxminmm。4)协同信道
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