[发明专利]一种无人机MU-MIMO的速率自适应方法、装置及系统

权利要求书

1.一种无人机MU-MIMO的速率自适应方法，其特征在于，包括：

S1.获取无人机实时飞行状态数据，并测量上行链路信道状态信息；所述上行链路指从地面通信设备到无人机的通信链路；

S2.构建信号相位差随无人机飞行状态变化的模型；其中，信号相位差表示地面设备k到无人机第m根天线的信道相位与到无人机第1根天线的信道相位之差；

S3.基于无人机速度和位置预测衰落周期，基于预测得到的衰落周期和未受干扰的信噪比历史数据预测未受干扰的信噪比未来变化；

S4.根据构建的相位差变化模型，结合预测得到的未受干扰信噪比预测相位差未来变化；

S5.根据预测得到的未受干扰信噪比和相位差，计算用户间干扰和预测受干扰后的信噪比，选择上行链路的最佳调制编码方案与传输速率。

2.根据权利要求1所述的一种无人机MU-MIMO的速率自适应方法，其特征在于，根据信道互易性测量上行链路的信道状态信息。

3.根据权利要求1所述的一种无人机MU-MIMO的速率自适应方法，其特征在于，未受干扰的信噪比预测过程具体为，

实时获取无人机到各地面设备间的距离和无人机的飞行速度，预测无人机与各地面通信设备通信时的衰落周期；

用二次多项式函数曲线拟合未受干扰的信噪比历史数据；其中，二次多项式函数曲线的对称轴由衰落周期确定；

利用二次多项式函数曲线预测未受干扰的信噪比未来变化。

4.根据权利要求3所述的一种无人机MU-MIMO的速率自适应方法，其特征在于，衰落周期的预测过程具体为，

通过计算无人机从一个衰落位置到另一个衰落位置的绝对飞行距离；

其中，Δd_d＝d_d,β-d_d,β-1，α为无人机相对于地面设备的飞行方向；d_U表示无人机高度，d_H表示无人机与地面设备的水平距离；γ表示地面反射路径距离与直射路径距离的比值，β表示任意整数，λ表示各子载波对应的波长，d_d,β表示每个衰落位置对应的无人机到用户直射路径距离；d_d表示无人机与地面用户间直射路径的距离；β表示任意整数；

通过预测相应的衰落周期为T_fading，v为无人机的飞行速度。

5.根据权利要求4所述的一种无人机MU-MIMO的速率自适应方法，其特征在于，

其中，v′表示无人机到地面设备直射路径方向上的速度分量，是该直射路径方向上速度分量的平均值，是计算时采取的时间间隔内的平均绝对飞行速度。

6.根据权利要求3所述的一种无人机MU-MIMO的速率自适应方法，其特征在于，信号相位差预测具体过程为，

当预测得到的未受干扰的信噪比低于衰落检测阈值时，采用线性函数拟合相位差历史数据，并根据拟合结果预测未来相位差；

当预测得到的未受干扰的信噪比高于衰落检测阈值时，采用上一时刻相位差测量值作为当前预测值；其中，衰落检测阈值为未受干扰的信噪比历史数据的中值。

7.根据权利要求1所述的一种无人机MU-MIMO的速率自适应方法，其特征在于，受干扰后的信噪比为：

表示未受干扰前的信噪比，表示垂直于1～k-1用户信道方向所构成平面的垂直向量。

8.一种无人机MU-MIMO的速率自适应装置，其特征在于，包括多用户多输入多输出的无线通信收发器和测量无人机飞行状态的传感器；所述多用户多输入多输出的无线通信收发器采用M天线无人机作为无线接入点，K个单天线地面通信设备作为无线信号发射器；KM；

所述测量无人机飞行状态的传感器用于实时测量无人机的飞行状态数据；

所述地面通信设备，用于根据权利要求1-7任一项所述的无人机MU-MIMO的速率自适应方法选择上行链路的最佳调制编码方案与传输速率。

9.一种无人机MU-MIMO的速率自适应系统，其特征在于，包括：

无人机飞行状态获取模块，用于实时读取无人机飞行状态数据，并周期性广播给地面通信设备；

构建信号相位差随无人机飞行状态变化的模型；其中，信号相位差表示地面设备k到无人机第m根天线的信道相位与到无人机第1根天线的信道相位之差；

信道测量模块，用于测量各地面通信设备到无人机的上行链路CSI；

信道衰落周期预测模块，用于基于无人机速度和位置，预测无人机与各地面通信设备通信时的衰落周期；

信道预测模块，用于基于预测得到的衰落周期和未受干扰的信噪比历史数据预测未受干扰的信噪比未来变化，并根据构建的相位差变化模型结合预测得到的未受干扰信噪比以及相位差历史数据预测相位差未来变化；

干扰计算模块，用于根据预测得到的未受干扰信噪比和相位差，计算各地面通信设备同时与无人机通信时的互相干扰大小，以及受干扰后的信噪比；

通信与速率调节模块，用于根据受干扰后的信噪比选择各地面通信设备的最佳调制编码方案与传输速率。