科学网—南京航空航天大学——无人机辅助三维空间信道知识地图重构|Drones-MDPI开放科学的博文

速读：三维网格化信道知识地图模型。最后，通过测绘结果验证了CKM测绘方案和信道测量系统的有效性和准确性。

南京航空航天大学——无人机辅助三维空间信道知识地图重构 |Drones

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2024-7-28 07:40

| 个人分类: 学术软文 | 系统分类: 论文交流

随着移动通信技术的快速发展，无人机 (Unmanned Aerial Vehicle，UAV) 有望成为连接空天地海通信网络的关键桥梁。深入了解UAV信道特性对于UAV辅助通信的进一步发展具有重要意义，信道知识地图 (Channel Knowledge Map，CKM) 作为直观展示三维空间信道特性的新兴技术之一，有助于推动UAV辅助通信与环境相连接，实现三维电磁环境的精确感知。来自南京航空航天大学的朱秋明教授团队在 Drones 期刊发表了文章，提出了一套无人机信道探测系统、信道数据获取优化、信道知识提取补全的完整解决方案，实现了三维空间的CKM准确重构，并面向真实通信场景开展了CKM测绘活动。

三维网格化信道知识地图模型

研究过程与结果

作者在文中提出了一种无人机辅助的信道知识地图构建方案，利用无人机灵活性高的特点，对各种典型场景进行空地测量，利用改进方法提取到的信道知识，完成信道知识地图的动态构建。首先，针对传统信道测量方法获取信道数据实时性弱、准确性低等问题，作者在文中提出了信道测量数据的获取及优化方案。通过信道冲激响应 (Channel Impulse Response，CIR) 提取、系统响应消除、采样误差补偿和同步校准四个部分实现CIR准确的提取及优化。此外，基于恒虚警率 (Constant False Alarm Rate，CFAR) 算法提出了动态噪声阈值产生方法，实现CIR中有效多径分量 (Multi-Path Components，MPCs) 的准确提取。其次，作者提出并实现了一种真实场景下三维信道知识地图重构方案。该方案将测量场景划分为三维网格区域，并用三维矩阵数学表征CKM，通过自行研制的信道测量系统，获得沿无人机飞行轨迹的信道知识。根据信道特征的空间相关性初步构建稀疏CKM矩阵，并利用三维Kriging插值方法对稀疏的信道知识地图矩阵进行补全。此外，作者还通过商用无线信道仿真仪验证了信道特性提取算法的有效性和准确性，并重构了最强路径时延和功率的三维CKM，还通过仿真验证了重构方法的准确性。

最后，作者研制了一套基于UAV的信道测量系统，给出了测量系统硬件总体架构和软件设计方案，并基于信道测量系统获取并分析校园和农田等典型UAV空地场景中的信道数据，进一步提取了路径损耗 (Path Loss，PL) 和均方根时延扩展 (Root Mean Square-Delay Spread，RMS-DS) 等信道知识，重构了不同高度下PL和RMS-DS的CKM。最后，通过测绘结果验证了CKM测绘方案和信道测量系统的有效性和准确性。

研究总结

本文提出了一种无人机辅助三维空间信道知识地图的实时构建方案，包括信道知识的测量、提取、补全和地图重构。首先，基于CFAR方法生成自适应动态噪声阈值，提取有效的多信道知识；然后，将稀疏位置的信道知识映射到信道知识地图矩阵中的元素；最后，利用三维Kriging插值方法对稀疏的信道知识地图矩阵进行补全。此外，利用自主研制的基于无人机的三维信道测量系统，在校园和农田两种典型场景中进行了测量活动，并构建了不同场景的信道知识地图，验证了所提出的测绘方案和测量系统的有效性和准确性。在未来，将使用多个无人机进行协同测量，以进一步提高效率并构建更大范围的信道知识地图。

原文出自 Drones 期刊

Qiu, Y.; Chen, X.; Mao, K.; Ye, X.; Li, H.; Ali, F.; Huang, Y.; Zhu, Q. Channel Knowledge Map Construction Based on a UAV-Assisted Channel Measurement System. Drones 2024, 8, 191. https://www.mdpi.com/2504-446X/8/5/191