基于虚拟仪器的数据链测试模拟器研制

针对传统数据链测试设备功能单一且不易重构的问题,借鉴虚拟仪器模块化的设计思想,设计实现了一种基于美国国家仪器公司（National Instruments,NI）通用软件无线电平台的数据链测试模拟器。该模拟器采用线性调频信号叠加（Sum of Linear Frequency Modulation,SoLFM）的方法高效产生具备连续相位的时变信道衰落,包括瑞利衰落、莱斯衰落和对数正态衰落等,并结合多相滤波思想能够精确模拟数据链长时延的多径传播场景。利用矢量网络分析仪对硬件模拟器输出的信道传递函数和信道冲激响应进行实测验证,并对各支路的随机信道衰落包络分布进行统计验证。实测结果表明,该数据链测试模拟器输出的信道函数和统计分布均与理论值吻合,因而可用于数据链装备的系统优化、验证和性能评估。     

无人机自组网路由协议研究综述

随着无人机软硬件技术的发展,多无人机集群自组织形成的无人机自组网（Flying Ad-Hoc networks, FANETs）受到了越来越多的来自学术界和工业界的关注,其灵活的部署和快速的反应能力使其能高效地完成多种多样的任务。而无人机自组网路由协议是提高服务质量（Quality of service, QoS）最重要的方法之一,但无人机自组网的移动性和动态性给路由协议的设计带来了严峻的挑战。传统的移动路由协议不能很好地满足无人机自组网的路由需求,因此研究者们从基于拓扑、地理和分层的角度提出了各式各样的无人机自组网路由协议,旨在克服移动性和提高网络的服务质量,并指出未来无人机自组网的路由协议可以考虑机会路由、软件定义网络（Software defined network,SDN）决策和预测驱动决策等综合提高QoS。本文主要针对无人机自组网网络特征,从不同的路由方法出发,SDN对路由协议进行总结和归纳,并对未来的研究方向进行了展望。     

面向低空智联网频谱认知与决策的云边端融合体系架构

介绍了面向低空智联网频谱认知与决策这一典型应用场景的新型体系架构。首先,分析了低空智联网频谱安全管控与高效共享面临的挑战,凝练了亟待解决的关键科学问题。其次,以云边端深度融合支撑低空智联网频谱管控和共享为思路,提出了面向低空智联网频谱认知与决策的云边端融合体系架构。接着,探讨了基于云边端融合的低空智联网频谱快速精准认知与敏捷适变决策等关键技术。最后,介绍了该体系架构的未来研究方向。     

无人机空中基站对地信道建模及功率覆盖预测

传统统计建模方法难以对特定场景下的无人机信道做出精确预测。针对城市场景下的无人机信道,结合确定性信道建模法,基于射线跟踪原理构建了一种无人机基站-地信道模型,该模型考虑了散射次数对接收功率的影响,将到达地面接收机的射线分为视距路径、一次散射路径和二次散射路径;给出了基于射线跟踪原理的传播损耗和3种路径相应的功率计算方法,该方法沿路径计算场强。在利用数字地图预处理技术对城市建筑物进行简化后,对该场景下无人机信道的传播路径、损耗、功率延迟分布以及功率覆盖情况进行了仿真验证。数值仿真结果表明,本模型能够准确复现城市传播环境及传播状况,覆盖预测结果可用于优化无人机部署。     

面向5G/6G大规模MIMO信道实时模拟研究

针对FPGA平台模拟大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)信道存在资源消耗大及实时性差的问题,基于谐波叠加结构的非平稳MIMO 离散信道模型,提出了一种高效的迭代算法,实时产生多支路复指数信号。引入定点化误差补偿算法和时分复用结构,保证了输出信道衰落的精度并优化了硬件资源消耗。采用所提方法实现单通道信道衰落的模拟,与传统LUT 方法和CORDIC 方法相比,资源消耗率分别降低了6.64%和3.4%。将所提算法应用于3GPP标准扩展车载A(Extended Vehicular A model, EVA)信道场景,实测结果表明,信道输出的统计特性如时延功率谱和多普勒功率谱密度与理论结果吻合。经分析和验证,所提算法可用于大规模信道实时模拟研究、验证等领域。     

超宽带频率非平稳信道硬件实时模拟研究

利用信道模拟器在实验室复现电波传播环境是超宽带通信设备测试的重要手段。 本文针对超宽带信道的频率非平稳 特性,提出了一种基于频域平稳区间叠加的超宽带信道模型,并据此设计了基于软件无线电平台的硬件实时模拟系统。 该系统 使用多路数据并行处理架构实现对高速率数据的实时处理,并引入迭代算法和时分复用结构,既保证信道衰落生成的实时性也 降低了硬件资源消耗。 实测结果表明,本文模拟器可支持模拟 600 MHz 的超宽带信道衰落,信道衰落谱型与理论仿真结果吻 合,并且输出的信道冲激响应与实测结果基本一致。 该系统可为超宽带通信系统的优化、验证和评估提供一种有效的手段。     

面向5G无人机通信场景的传播路径概率预测模型

面向5G无人机空地场景中快速变化的飞行高度和散射环境导致传播路径呈现动态生灭,路径概率预测对于描述动态生灭进而构建准确的空地信道模型至关重要.本文假设城市场景的建筑物位置服从泊松分布,综合考虑物理环境的随机几何信息以及菲涅尔传播区域等因素,建立了无人机对地视距（line-of-sight, LoS）路径概率的预测模型,该模型适用于不同飞行高度和通信频率.在此基础上,利用反射路径镜像的原理,推导获得了地面反射（ground specular, GS）路径概率的预测模型.仿真和分析结果表明,本文提出的LoS和GS路径概率模型在不同高度和频点与基于海量射线追踪仿真方法的平均预测结果表现出良好的一致性.此外,LoS路径概率模型在低空场景下的预测结果与现有标准化模型结果也吻合.     

面向频谱测绘任务的多无人机协同航迹规划方法

针对非合作环境下的传统频谱地图测绘方法中存在的低精度、低效率问题,本文提出了一种基于人工势场法的多无人机协同航迹规划方法。首先,构建了多无人机协同测绘方案及优化目标;然后,通过多无人机的预先航迹规划完成对环境的初步感知,并基于感知信息提出基于人工势场法的多无人机协同航迹参数设计方法;之后,基于设计的参数及采集的数据完成航迹的再规划,从而有效规避多无人机飞行过程中可能存在的重复采集数据及无人机之间发生碰撞等问题。仿真结果表明,相比与传统单无人机航迹规划方法,本文所提航迹规划方法能够高效、高精度、安全地完成测绘任务,所得结果满足了多架无人机协同飞行要求,具有较强的理论与实用价值。      

基于贪婪CORDIC算法的非平稳信道衰落孪生技术研究

针对真实通信场景下的信道衰落孪生技术存在硬件成本高、实时性差的问题,基于贪婪坐标旋转数字计算（Coordinate rotation digital computer, CORDIC）算法及调频谐波叠加模型,给出了非平稳信道复合衰落序列的硬件模拟方案,在现场可编程门阵列（Field programmable gate array, FPGA）平台实现了大规模复指数实时计算。通过引入域折叠技术、贪婪角度记录单元和并行流水线结构,可减少硬件资源的使用,提高系统的实时性。此外,采用基于时分复用的多速率分级结构,进一步优化硬件资源。与传统查找表（Look up table, LUT）方法相比,本文方案消耗的硬件资源从17.89%减少到6.71%,与经典CORDIC算法相比,硬件延迟减少65.625%。硬件实测结果表明,输出信道统计特性的概率密度函数与理论值一致。     

三维非平稳V2V 信道建模及统计特性研究

针对车-车(Vehicle-to-Vehicle, V2V)通信场景复杂多样且无线信号呈现三维传播的特点,提出了一种双簇散射体架构的三维非平稳随机几何信道模型(Geometry-Based Stochastic Model, GBSM)。该模型考虑了直射路径、单跳路径、多跳路径和虚拟等效链路,可适用于车联网通信环境各种信号传播场景。在此基础上,针对该模型理论推导了三维场景下信道的统计特性,包括归一化空时相关性、多普勒功率谱(DPSD)、电平通过率(LCR)和平均衰落持续时间(AFD)的理论表达式。仿真结果表明,推导的理论结果和数值仿真及实测结果都比较吻合,从而验证了理论推导的正确性及信道模型的有效性。该模型可用于车联网通信场景下无线通信系统的方案设计和性能分析。