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海洋环境下无人机通信感知一体化波形设计

李博 刘博文 杨洪娟 王改芳 张敬淳 赵楠

李博, 刘博文, 杨洪娟, 王改芳, 张敬淳, 赵楠. 海洋环境下无人机通信感知一体化波形设计[J]. 电子与信息学报. doi: 10.11999/JEIT240446
引用本文: 李博, 刘博文, 杨洪娟, 王改芳, 张敬淳, 赵楠. 海洋环境下无人机通信感知一体化波形设计[J]. 电子与信息学报. doi: 10.11999/JEIT240446
LI Bo, LIU Bowen, YANG Hongjuan, WANG Gaifang, ZHANG Jingchun, ZHAO Nan. Waveform Design of UAV-Enabled Integrated Sensing and Communication in Marine Environment[J]. Journal of Electronics & Information Technology. doi: 10.11999/JEIT240446
Citation: LI Bo, LIU Bowen, YANG Hongjuan, WANG Gaifang, ZHANG Jingchun, ZHAO Nan. Waveform Design of UAV-Enabled Integrated Sensing and Communication in Marine Environment[J]. Journal of Electronics & Information Technology. doi: 10.11999/JEIT240446

海洋环境下无人机通信感知一体化波形设计

doi: 10.11999/JEIT240446
基金项目: 国家自然科学基金(62171154),中央高校基本科研业务费专项资金(HIT.OCEF.2023030)
详细信息
    作者简介:

    李博:男,副教授,研究方向为空天地网络、飞行自组织网络、通信感知一体化

    刘博文:男,硕士生,研究方向为通信感知一体化

    杨洪娟:女,副教授,研究方向为无线通信、水声通信、无人机网络

    王改芳:女,硕士生,研究方向为时变图理论、无人机自组网

    张敬淳:男,博士生,研究方向为海洋通信感知一体化

    赵楠:男,教授,博士生导师,研究方向为通感一体化、无人机通信、绿色通信

    通讯作者:

    杨洪娟 hjyang@hit.edu.cn

  • 中图分类号: TN929.5

Waveform Design of UAV-Enabled Integrated Sensing and Communication in Marine Environment

Funds: The National Natural Science Foundation of China (62171154), The Fundamental Research Funds for the Central Universities (HIT.OCEF.2023030)
  • 摘要: 未来6G将实现万物智能互联、虚拟和现实结合的全新时代,这离不开通信与感知技术的发展。但由于频率资源的稀缺,二者在频率资源上的共享是一个亟待解决的问题。通信感知一体化(ISAC)技术为解决这一问题提供了新的思路,它允许通信与感知共用一套设备、共享频率资源,可以同时完成目标探测和信息通信,被认为是6G的关键技术之一。同时我国是一个海洋大国,海洋资源丰富,海洋通信与海上目标感知需求急剧增加。该文对海洋环境下的ISAC技术进行了研究,提出一种海洋环境下的加权波形优化设计方法。通过仿真实验发现通信与感知的功率比值在[0.2, 0.5]区间内时,一体化波形不仅具有良好的通信性能,也具有不错的感知性能。最后对未来的工作内容进行了展望。
  • 图  1  海上无线信道示意图

    图  2  海上无人机ISAC系统及发射天线模型

    图  3  不同工作频率下的双射线路径损耗模型和三射线路径损耗模型

    图  4  不同通信权重下的一体化波束图样、MIMO雷达波束图样和理想波束图样

    图  5  无人机最大发射功率为10 W时,不同噪声功率、不同加权系数下的可达和速率曲线

    图  6  通信可达和速率曲线以及一体化波束与雷达波束误差曲线

    1  基于连续凸逼近的无人机通信感知加权波形优化算法

     输入:每个用户的权重${\alpha _k}$,初始迭代点$\{ {\boldsymbol{W}}_k^{(0)}\} $,加权系数$\rho $,SCA迭代精度$\delta $,SCA最大迭代次数${N_{{\mathrm{iter}}}}$,迭代步长$\gamma $,无人机和$K$个通
     信用户的位置坐标,探测目标个数$M$及方位,发射天线个数$N$,中间参数${{\boldsymbol{B}}_k}$和$ {A_k} $
     输出:问题(P4)的局部最优解$\{ {{\boldsymbol{W}}_k}\} $
     1:根据无人机和用户的位置坐标计算无人机到每个用户之间的近海面无线信道$\{ {{\boldsymbol{h}}_k}\} $
     2:根据问题(P1)计算MIMO雷达波束图样${{\boldsymbol{R}}_1}$
     3:变量初始化,令$ p = 0 $;$\{ {\boldsymbol{W}}_k^{(p)}\} = \{ {\boldsymbol{W}}_k^{(0)}\} $
     4:for i=1, 2,···, ${N_{{\mathrm{iter}}}}$
     5: 利用CVX等凸优化求解器进行求解问题(SDR5.$ p $),$ \{ \bar {\boldsymbol{W}}_k^*\} $是问题(SDR5.$ p $)的解
     6: 使用SVD或高斯随机化得到秩一解$ \{ {\boldsymbol{W}}_k^*\} $
     7: if $ \displaystyle\sum\nolimits_{k = 1}^K {{{\left\| {{\boldsymbol{W}}_k^* - {\boldsymbol{W}}_k^{(p)}} \right\|}^2}} \le \delta $
     8: break
     9: else
     10: ${\boldsymbol{W}}_k^{(p + 1)} \leftarrow \gamma {\boldsymbol{W}}_k^* + (1 - \gamma ){\boldsymbol{W}}_k^{(p)}$
     11: end if
     12:end for
     13:输出$\{ {{\boldsymbol{W}}_k}\} = \{ {\boldsymbol{W}}_k^*\} $
    下载: 导出CSV

    表  1  仿真参数设置

    仿真参数参数值仿真参数参数值
    无人机高度(m)100蒸发导管有效高度(m)300
    通信用户个数3最大SCA迭代次数10
    通信用户1水平坐标(m)(200, –200)SCA迭代精度10–4
    通信用户2水平坐标(m)(100, –100)SCA迭代步长0.9
    通信用户3水平坐标(m)(–50, –100)每个用户的权重${\alpha _k}$1
    探测目标个数1地球半径(km)6371
    探测目标方向(°)45最小有效链路距离(km)2.6
    最大发射功率(W)10$ {A_0} $(dB)100.7
    发射天线个数10 $ {n_{\mathrm{A}}} $ 1.9
    接收天线高度(m)1$ {X_{\mathrm{A}}} $(dB)18.5
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-06-04
  • 修回日期:  2024-08-29
  • 网络出版日期:  2024-09-09

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