【摘要】：近年來自然災害頻發(fā),一些嚴重的災害比如泥石流、地震、海嘯等對人民的生命財產造成較大威脅,災害發(fā)生后基礎設施尤其是通信設施遭到嚴重破壞,外界無法第一時間得到受災區(qū)域的情況,無法做出準確的指揮和救援;城市中暴恐事件或緊急救援搶險事件也時有發(fā)生,指揮中心迫切需要對事發(fā)區(qū)域進行定點監(jiān)視,并能根據(jù)事態(tài)的發(fā)展和變動及時調整監(jiān)視的區(qū)域和地點,進行動態(tài)的跟蹤監(jiān)視。無人機平臺的應急通信在以上的情況中相比其他傳統(tǒng)的通信方式有著無可比擬的優(yōu)勢,使用方式靈活、部署時間短、覆蓋范圍廣、機動性好、可根據(jù)不同需求裝載不同載荷。無人機平臺在生活中扮演越來越重要的角色。由于無人機(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)通常工作在相對復雜的電磁環(huán)境和多變的地理環(huán)境中,因此無人機通信中通常采用跳頻技術來對抗干擾。然而傳統(tǒng)的無人機跳頻通信僅僅是簡單的固定跳頻信道接入,一旦當前使用信道發(fā)生用戶沖突或者信道產生衰落時,通信可能會延遲甚至中斷。因此,本文結合認知無線電技術(Cognitive Radio,CR),提出一種基于向量回歸的無人機認知跳頻通信信道選擇方法,該方法采用相關向量回歸(Relevance Vector Regression,RVR)建立干擾信息、誤碼率(bit error rate,BER)與信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)等參數(shù)的預測模型,通過該模型可根據(jù)實時干擾參數(shù),預測信道滿足UAV數(shù)據(jù)鏈BER要求的最小化SNR。基于CR將滿足最小SNR的信道建立跳頻信道集并在當前跳頻通信時同時檢測下一跳通信信道狀態(tài)及動態(tài)選擇信道,從而保證了跳頻接入的可靠性。但是這個方法對所使用的硬件設備提出了較高的要求,可能無法達到理想的效果,理論值無法實現(xiàn)。因此,本文結合認知跳頻的無線網絡異步同步技術,當接發(fā)雙方進行通信的時候,下一次跳頻可能使用的信道會由發(fā)送方傳給接受方,發(fā)送端選擇通信質量較好的信道來進行下一跳的通信,并通過特殊的數(shù)據(jù)幀格式來完成跳頻信道的傳遞。本文提出的基于認知跳頻的無人機信道選擇接入方法,通過實驗仿真分析,結果表明該種接入方式還能有效的提高通信系統(tǒng)的抗干擾性能,提高通信的質量。
【圖文】：

適應范圍也加廣泛。兩徑模型是比較經典的模型，它是地面反射波在多徑效應中起主導作用的模型。如圖2.2 所示，其接收信號由兩部分組成：（1）經自由空間到達接收端的直射分量（2）經地面反射到達接收端的反射分量。兩徑模型中接收信號為2 / 2 ( ')/22( ) ( )( ) Re4 'cj l j x xl rj f trayG u t e R G u t er t el x x (2.7)其中 是反射波相比于直射波的時延，R 是地面反射系數(shù)，lG 是直射方向上發(fā)射和接收天線增益乘積，rG 是 x 方向上的發(fā)送天線和 x 方向上的接收天線增益的乘積。

第三章 基于相關向模型訓練數(shù)使用范圍廣[27]，相關向量少，，復雜度低，預為 RVR 訓練用的核函數(shù)。核函數(shù)的機理就是高維特征空間，使得在新的空間里樣本線性可。使得非線性問題變得線性，接著用樣本數(shù)據(jù)
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：V279;V243.1

【參考文獻】

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本文編號：2631361