【摘要】：近年來(lái)自然災(zāi)害頻發(fā),一些嚴(yán)重的災(zāi)害比如泥石流、地震、海嘯等對(duì)人民的生命財(cái)產(chǎn)造成較大威脅,災(zāi)害發(fā)生后基礎(chǔ)設(shè)施尤其是通信設(shè)施遭到嚴(yán)重破壞,外界無(wú)法第一時(shí)間得到受災(zāi)區(qū)域的情況,無(wú)法做出準(zhǔn)確的指揮和救援;城市中暴恐事件或緊急救援搶險(xiǎn)事件也時(shí)有發(fā)生,指揮中心迫切需要對(duì)事發(fā)區(qū)域進(jìn)行定點(diǎn)監(jiān)視,并能根據(jù)事態(tài)的發(fā)展和變動(dòng)及時(shí)調(diào)整監(jiān)視的區(qū)域和地點(diǎn),進(jìn)行動(dòng)態(tài)的跟蹤監(jiān)視。無(wú)人機(jī)平臺(tái)的應(yīng)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(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì),使用方式靈活、部署時(shí)間短、覆蓋范圍廣、機(jī)動(dòng)性好、可根據(jù)不同需求裝載不同載荷。無(wú)人機(jī)平臺(tái)在生活中扮演越來(lái)越重要的角色。由于無(wú)人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)通常工作在相對(duì)復(fù)雜的電磁環(huán)境和多變的地理環(huán)境中,因此無(wú)人機(jī)通信中通常采用跳頻技術(shù)來(lái)對(duì)抗干擾。然而傳統(tǒng)的無(wú)人機(jī)跳頻通信僅僅是簡(jiǎn)單的固定跳頻信道接入,一旦當(dāng)前使用信道發(fā)生用戶沖突或者信道產(chǎn)生衰落時(shí),通信可能會(huì)延遲甚至中斷。因此,本文結(jié)合認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)(Cognitive Radio,CR),提出一種基于向量回歸的無(wú)人機(jī)認(rèn)知跳頻通信信道選擇方法,該方法采用相關(guān)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(yù)測(cè)模型,通過(guò)該模型可根據(jù)實(shí)時(shí)干擾參數(shù),預(yù)測(cè)信道滿足UAV數(shù)據(jù)鏈BER要求的最小化SNR�；贑R將滿足最小SNR的信道建立跳頻信道集并在當(dāng)前跳頻通信時(shí)同時(shí)檢測(cè)下一跳通信信道狀態(tài)及動(dòng)態(tài)選擇信道,從而保證了跳頻接入的可靠性。但是這個(gè)方法對(duì)所使用的硬件設(shè)備提出了較高的要求,可能無(wú)法達(dá)到理想的效果,理論值無(wú)法實(shí)現(xiàn)。因此,本文結(jié)合認(rèn)知跳頻的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)異步同步技術(shù),當(dāng)接發(fā)雙方進(jìn)行通信的時(shí)候,下一次跳頻可能使用的信道會(huì)由發(fā)送方傳給接受方,發(fā)送端選擇通信質(zhì)量較好的信道來(lái)進(jìn)行下一跳的通信,并通過(guò)特殊的數(shù)據(jù)幀格式來(lái)完成跳頻信道的傳遞。本文提出的基于認(rèn)知跳頻的無(wú)人機(jī)信道選擇接入方法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真分析,結(jié)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(zhì)量。
【圖文】：

適應(yīng)范圍也加廣泛。兩徑模型是比較經(jīng)典的模型，它是地面反射波在多徑效應(yīng)中起主導(dǎo)作用的模型。如圖2.2 所示，其接收信號(hào)由兩部分組成：（1）經(jīng)自由空間到達(dá)接收端的直射分量（2）經(jīng)地面反射到達(dá)接收端的反射分量。兩徑模型中接收信號(hào)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(shí)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(guān)向模型訓(xùn)練數(shù)使用范圍廣[27]，相關(guān)向量少，，復(fù)雜度低，預(yù)為 RVR 訓(xùn)練用的核函數(shù)。核函數(shù)的機(jī)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(wèn)題變得線性，接著用樣本數(shù)據(jù)
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：V279;V243.1

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本文編號(hào)：2631361