【摘 要】
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集群通信在铁路、消防以及公安等专业移动通信领域发挥着日益重要的作用,但是随着集群通信的规模急剧扩张,集群通信技术的发展遇到了频谱资源利用率低与业务连续性差等问题。认知无线电技术能够有效提高无线系统的频谱利用率,并保障业务的连续性。因此,认知无线电技术与大规模集群通信的融合成为一个重要的研究课题。本文针对大规模无人机集群认知网络通信无线资源调度以及无缝越区切换进行深入研究,主要工作包括以下几个方面:
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集群通信在铁路、消防以及公安等专业移动通信领域发挥着日益重要的作用,但是随着集群通信的规模急剧扩张,集群通信技术的发展遇到了频谱资源利用率低与业务连续性差等问题。认知无线电技术能够有效提高无线系统的频谱利用率,并保障业务的连续性。因此,认知无线电技术与大规模集群通信的融合成为一个重要的研究课题。本文针对大规模无人机集群认知网络通信无线资源调度以及无缝越区切换进行深入研究,主要工作包括以下几个方面:第一,开展了无人机集群认知网络无线资源管理的需求分析。分析了无人机无线信道的数学模型与包络统计特性,针对地面基站资源管理调度功能与天空终端越区切换功能提出了多业务、自适应编码与调制以及高成功率等性能需求指标,并对各性能指标进行详细分析。第二,针对无人机集群认知通信网络中多业务、大宽带的无线资源调度需求,首先将RB Grouping算法作为下行资源调度算法,同时提出了一种基于比例公平原则的资源调度算法—Pond Proportional Fair(PPF)算法作为上行资源调度算法,并详细阐述了PPF算法设计原理以及调度流程。PPF算法与传统集群通信系统(例如,PDT等)相比具有宽带大和无线资源的利用率高的特点。第三,针对无人机集群认知通信网络越区切换需求以及集群通信专网专用的特点,提出了一种基于接力切换的越区切换算法——集群网络越区切换算法,并详细阐述了算法工作原理与切换流程。集群网络越区切换算法与传统接力切换算法相比具有控制更加灵活、算法复杂度低的特点。第四,PPF算法与切换算法的仿真与实测。通过对PPF算法的仿真与测试,验证该算法能够满足多时隙不连续资源调度的功能;通过对集群网络越区切换算法的仿真与测试,验证该算法具有高于99%的越区切换成功率以及低于1s的切换时延。本文提出PPF资源调度算法与集群网络越区切换算法,通过理论验证与仿真实测等手段,验证了这两种的算法的性能,为大规模无人机集群认知网络通信系统的研究提供了参考。
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