專題：面向B5G/6G的無人機通信

特邀策劃人

王正強

重慶郵電大學通信與信息工程學院副教授，來華留學博士研究生導師，碩士生導師，新加坡國立大學訪問學者。主要從事5G/6G通信、UAV通信、綠色通信、博弈論與智能信息處理及在無線通信中應用等方面的研究。主持完成國家自然科學基金、重慶市自然科學基金、重慶市教委科學技術項目等科研項目10余項，出版學術專著一部，發表學術論文70余篇(SCI期刊論文30余篇)，申請中國發明專利40余項，授權26項。

內容導讀

隨著無線通信技術的迅猛發展，通信網絡面臨著海量數據傳輸與連接密度激增的嚴峻挑戰。無人機通信具有移動性、穩定性和廣覆蓋等優勢，加之具有高質量的空地無線信道，可以作為空中基站或中繼節點輔助地面通信，也可以作為信息采集和數據傳輸手段用于遙測遙感和物聯網應用等領域。現有的無人機通信方案主要采用非授權頻段進行直連通信，具有速率低、可靠性差、安全性差、易受干擾、較難監控和管理等缺點。為了克服上述缺點，將無人機集成到蜂窩通信系統中來支持未來的B5G/6G網絡對地面和非地面一體化通信需求，作為地面通信的有益補充，面向B5G/6G的無人機通信的研究已經成為學術界、產業界的一個研究熱點。由于無人機通信系統特有的信道特性和無人機飛行高度、機動性、尺寸、質量和功率等限制，如何針對面向B5G/6G的無人機通信系統進行資源管理和實際應用面臨許多新的問題和挑戰。隨著國內外相關學者在無人機通信領域的研究工作不斷深入，在多個研究方向都獲得了新的研究進展和成果。鑒于此,《無線電工程》2023年第1期推出“面向B5G/6G的無人機通信” 專題。專題內容涵蓋無人機集群通信、無人機資源管理和無人機應用3個研究方向的相關成果。

無人機集群技術能夠有效提高無人機的生存能力和任務效率，有效彌補單無人機技術在處理復雜任務需求上的不足。無人機集群之間進行協同作業與信息處理的能力嚴重依賴于無人機集群通信技術的發展。針對無人機集群通信領域，付振江等從國內外集群在通信中的應用研究現狀，總結了各種集群通信場景所面臨的挑戰，介紹了無人機集群通信的應用場景，分析了集群通信架構設計及智能解決方案，展望了未來的研究方向。

無人機資源管理是無人機通信技術一個重要的研究方向。羅銀輝等針對無人機自主飛行中的路徑規劃問題，在歐式有符號距離函數地圖提供的梯度信息基礎上，分別在平滑、碰撞和可行性上設計約束方程，實現軌跡動態重規劃算法，并設計時間重新分配策略確保動態算法的可行性。實驗證明，所提算法面對復雜環境具有魯棒性，可實現無人機的自主路徑規劃與優化，并動態避障。劉昊洋等提出了可重構智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)輔助無人機通信系統，提出了一種RIS輔助的無人機軌跡和計算策略聯合優化方案，以最小化移動邊緣計算的服務能耗為目標，聯合優化無人機的三維軌跡、計算任務分發和緩存資源分配利用。仿真實驗驗證了所提方案相對于無人機軌跡固定和計算策略固定2種方案，在能耗和數據傳輸速率上均有明顯的性能提升。

無人機應用方向，分別收錄了無人機識別、目標跟蹤和無人機攝影測量的高程計算的論文。無人機識別技術可以降低無人機在災害搶險、航拍測繪等眾多領域應用中潛在的對社會公共安全構成的嚴重威脅。馬子博等基于無人機識別問題提出了一個基于空洞卷積和DANet注意力機制的D-A Xception網絡模型。所提出模型采用消融實驗來驗證模型的有效性，并與不同網絡模型采用相同訓練集進行實驗對比分析，結果表明，提出的D-A Xception模型對未訓練的數據進行十分類測試，其識別效率優于傳統網絡模型。目標跟蹤在無人機通信應用中可用于民用移動跟拍和軍用自動檢測打擊等多個領域。針對目前無人機平臺多目標跟蹤技術的跟蹤精確度低、所占內存大的問題，任進等提出了一種基于YOLOv5與DeepSort相融合的多目標跟蹤算法。該算法具有提取目標特征并進行檢測、鎖定識別后的對象和對移動中的對象進行跟蹤的功能。實驗結果顯示，DeepSort在與YOLOv5-x檢測器配合，多目標跟蹤的精確度和準確度相對基準對比算法有提升。將幾何模型與地球重力場模型結合使用可提高高程轉換的精度。為此，王式太等利用已知數據，對幾種選點方案、重力場模型和幾何內插模型進行組合，通過“移去—恢復”法得到了精度較高的EIGEN6C4地球重力場模型與二次曲面函數相結合的模型，并將該模型應用于無人機攝影測量的高程計算中。結果表明，該模型在精度和可靠性方面優于無人機處理軟件Pix4Dmapper和通過二次曲面函數計算獲得的高程異常擬合。

在專題出版之際,謹在此衷心感謝提供優質稿件的各位作者和參與稿件評審的各位專家學者,特別感謝《無線電工程》編輯部各位老師的辛苦付出和大力支持。希望本專題對無人機通信領域的技術理論和應用研究能起到借鑒和促進作用。