【无人机通信】多个无人驾驶飞行器之间的合作通信，通过优化无人机的配置,并将其作为继电器,仿真的重点是最大化吞吐量和信噪比,以提高整体网络性能附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在无人机集群应用中，高效可靠的协同通信是实现任务协同（如联合侦察、编队飞行、应急通信中继）的核心支撑。多无人机（Multi-UAVs）系统通过节点间的信息交互与数据转发，可突破单无人机的通信距离限制，提升网络覆盖范围与抗干扰能力。本文基于协同通信仿真项目的核心目标，深入解析多无人机协同通信的关键技术、优化策略与性能评估方法，为构建高效 UAV 通信网络提供系统性参考。

一、多无人机协同通信系统架构：从物理层到应用层

多无人机协同通信系统是一个融合无线通信技术、网络拓扑控制与任务需求适配的复杂系统。其架构需同时满足动态性（无人机移动导致拓扑变化）、可靠性（链路易受干扰）与高效性（高吞吐量需求）的要求。

（一）分层架构设计

1. 物理层

负责信号的调制解调、频段选择与功率控制。多无人机通信常用频段包括：

• 2.4GHz ISM 频段：适用于短距离（1-2km）、低速率通信，抗干扰能力较弱；

• 5.8GHz 频段：支持中高速率（可达 100Mbps），适合高清图像传输，受遮挡影响较大；

• 毫米波（24-60GHz）：带宽大（支持 Gbps 级传输），但雨衰严重，适用于视距内（LoS）近距离协同。

物理层的核心是通过功率自适应调整（如根据距离动态调节发射功率）减少同频干扰，提升 Signal-to-Noise Ratio（SNR）。

1. 网络层

承担路由选择与拓扑管理功能，是协同通信的 “中枢”。针对无人机的高动态特性，需采用自适应路由协议：

• 地理位置路由（如 GPSR）：基于无人机的实时坐标选择下一跳，适合大范围移动场景；

• 按需路由（如 AODV-UAV）：仅在需要通信时建立链路，减少无意义的信令开销；

• 分层路由：将无人机按高度分层（如低空执行任务、高空作为骨干节点），骨干节点负责长距离转发，降低路由复杂度。

1. 应用层

根据任务需求定义数据传输规则，如：

• 侦察任务：优先保障高清图像的高吞吐量传输，允许一定时延；

• 编队控制：要求控制指令的低时延（<100ms）与高可靠性（丢包率 < 1%）；

• 应急通信：需支持多跳中继，确保灾区与指挥中心的连通性。

（二）协同通信模式

多无人机的协同通信主要通过两种模式实现 “信息接力”：

1. 分布式对等模式

无中心节点，每个无人机既是数据发送者也是中继者，通过局部信息交互自主选择转发路径。例如，3 架无人机执行搜索任务时，发现目标的无人机可将图像通过距离最近的同伴转发至指挥中心，适合小规模集群（<10 架）。

1. 集中 - 分布式混合模式

部分无人机作为 “簇头”（Cluster Head）负责局部协调，簇头间形成骨干网络。例如，在 20 架无人机组成的通信网络中，5 架高空无人机作为簇头，低空无人机仅与所属簇头通信，簇头间协同转发全局数据，平衡效率与复杂度。

二、关键技术：从通信策略到性能优化

多无人机协同通信的核心目标是最大化吞吐量与提升 SNR，同时保障网络可靠性。实现这一目标需突破三大技术瓶颈：

（一）UAV placement 优化：物理层与网络层的协同

UAV 的空间位置直接影响通信链路质量与覆盖范围，合理的 placement 策略可显著提升网络性能。

1. 覆盖导向的 placement

针对区域通信覆盖（如灾区应急通信），通过算法优化无人机的三维坐标，使覆盖区域内的 SNR 均大于阈值（如 10dB）。常用方法包括：

• 栅格法：将目标区域划分为栅格，计算每个栅格的最佳覆盖高度，再通过遗传算法优化无人机位置；

• ** Voronoi 图 **：根据无人机的通信半径划分覆盖区域，确保每个点仅由最近的无人机服务，减少重叠干扰。

1. 中继导向的 placement

当无人机间存在遮挡（如建筑物、地形）导致非视距（NLoS）链路时，需部署中继 UAV 消除通信盲区。例如，在山区救援中，1 架无人机在山顶作为中继，连接山谷中的救援无人机与远处的指挥中心，中继位置需满足：

• 与两端无人机均为视距链路；

• 中继链路的总损耗（发射功率 - 路径损耗）最小。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

    K = @(t, p) besselk(t-p+1, 2*sqrt((gamma_val.^2)./(gamma_hat_AU.*gamma_hat_UB)));

    x = 2*exp(-gamma_val*(1./gamma_hat_AU + 1./gamma_hat_UB));

    xx = 0;

    for p = 0: m_AU-1

        for t = 0: p + m_UB-1

            v = ((gamma_val.^(p+m_UB))*(gamma_hat_UB.^((t-p-2*m_UB+1)/2)))./...

                ((gamma_hat_AU.^((p+t+1)/2)).*factorial(p).*gamma(m_UB));

            xx = xx + nchoosek(p+m_UB-1, t) .* v .* K(t, p);

%             disp(K(t, p))

        end

    end

    out = 1 - x .* xx;

    % out = xx;

end

🔗 参考文献

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