无人机数据链工作效能评估

谢宇迪，盛怀洁

(1.电子工程学院，安徽 合肥 230037;2.解放军78100部队，四川 成都 610000)



无人机数据链工作效能评估

谢宇迪1,2，盛怀洁1

(1.电子工程学院，安徽 合肥 230037;2.解放军78100部队，四川 成都 610000)

针对无人机数据链工作效能评估，建立了无人机工作效能评估指标体系，根据无人机数据链的工作原理，利用Simulink搭建无人机上行遥控链路动态仿真平台，利用动态仿真平台探寻了信道译码前后误码率变化规律，对无人机上行遥控链路的可靠性效能和有效性效能进行了定量评估。

无人机数据链；效能评估；动态仿真平台；误码率

0 引 言

无人机数据链是指挥控制站完成对无人机的遥控、遥测、跟踪定位及信息传输的“保障链”，也是无人机的“生命链”[1]。它通常是一种全双工、保密、抗干扰、点对点的数据通信链路，其中视距链路是比超视距链路优先级更高的链路。当无人机与地面站的距离在视距范围以内时，上行和下行链路都将切入到视距链路上，而无人机视距数据链系统的工作效能直接影响到无人机作战效能，因此评估无人机视距数据链系统的工作效能具有重要的军事价值和实际意义。

目前对无人机数据链路工作效能评估主要通过工作效能评估指标体系的建立和抗干扰性能评估两方面进行研究。文献[2]提出了较为合理的无人机数据链效能评估体系，其中误码率是衡量数据链工作能力的重要指标。文献[3]针对无人机数据链系统抗干扰性能评估问题，提出了评估指标及其测试方法。但文献[2]没有提出具体的评估实现方法；文献[3]提出的评估指标测试方法需要用到实际装备以及各种检测设备，实现起来比较复杂和繁琐。本文针对无人机数据链工作效能评估问题，建立效能评估指标体系，搭建了无人机上行遥控链路的动态仿真平台，建立了评估指标计算模型，对无人机数据链工作效能进行定量评估。

1 无人机数据链工作原理

无人机数据链的工作流程可以看作2条途径：一是无人机上行遥控链路的工作流程，二是无人机下行遥测链路的工作流程。以上行链路工作流程为例，地面控制站遥控指令通过复接后进行加密、信道编码、扩频、载波调制、上变频后，生成射频信号，再经功率放大器后通过天线向空中辐射至无人机。由于对高速数传采用扩频技术困难较大以及指挥控制优先级问题，遥测链路一般都不采用扩频技术[4]。图1所示为无人机上行遥控链路的工作流程。

无人机数据链上行链路工作流程中，采用的抗干扰技术包括信道编码、扩频和载波调制。以上行遥控链路为例，其最常采用码率为1/2、约束长度为7的卷积编码和直接序列扩频/二相相移键控(DSSS/BPSK)调制方式，扩频技术可提高对抗干扰的能力，有效隐藏信号频谱，降低信号被检测和截获的概率[5]。

2 无人机数据链工作效能评估指标体系

无人机数据链工作效能评估应该基于通信可靠性和有效性2个方面考虑。根据无人机数据链的系统组成和工作原理，提炼出3个评估指标，其中通信误码率作为无人机数据链可靠性指标，最大有效传输速率和最大有效通信距离作为无人机数据链有效性指标。无人机数据链工作效能评估指标体系如图2所示。

3 基于Simulink的无人机数据链动态仿真平台

3.1 动态仿真平台的构建

根据无人机数据链的系统组成和工作原理，设计基于Simulink的无人机上行遥控链路动态仿真平台，其发射部分如图3所示，利用Random Integer Generator模块模拟遥控信号发生器；Convolutional Encoder模块用于实现卷积编码；PN Sequence Generator模块用于产生扩频码序列；Unipolar to Bipolar Converter模块实现数据和扩频码序列单极性到双极性转换；扩频模块用乘法器来实现，扩频输出的信号经二进制相移键控(BPSK)调制传输出去。由于信号频谱位置对整个数据链工作效能没有影响，因此整个平台没有将信号搬移到射频，是一个等效低通平台。

动态仿真平台的接收部分如图4和图5所示，图4表示遥控信号译码采取硬判决译码，图5表示译码采取软判决译码。从发射部分产生的信号需要经过传输信道才能到达接收端，加性高斯白噪声(AWGN) Channel模块模拟信号的传输信道。解扩处理同样用乘法器来实现，解扩输出信号进行解调译码时可分为硬判决译码和软判决译码。采取硬判决译码时，利用Viterbi Decoder模块进行维特比译码，模块的Decision type设为Hard Decision；采取软判决译码时，利用Complex to Real-Imag模块去除信号的虚部，只留有用的信号实部，Viterbi Decoder模块中Decision type设为Unquantized便可以实现软判决译码。Error Rate Calculation模块用于统计仿真时间内原始信号数据和接收信号数据的误码率。Delay模块用于延时，延时时长取决于Viterbi译码器的回溯深度。

3.2 动态仿真平台可行性和有效性验证

在动态仿真平台中去掉卷积编码和维特比译码模块可以得到无编码的无人机上行链路动态仿真平台，如图6所示。

下面进行无编码的上行链路误码率计算模型推导。

无编码的机载遥控接收系统实质是一个BPSK调制的扩频通信系统，在高斯白噪声下BPSK扩频系统的误码率为[6]：

(1)

式中：Es为每比特(符号)能量(J);N0为系统噪声功率谱密度(W/Hz)，N0=kT。

将式(2)变换为功率比的形式：

(2)

在扩频增益为10dB和20dB条件下仿真理论通信误码率计算模型和动态仿真平台，可以得到机载遥控接收机输入端信噪比与通信误码率的关系，如图7所示。

从图7可以看出，动态仿真平台的误码率仿真结果与理论推导相符，证明了该平台的可行性和有效性。

3.3 译码前后误码率变化规律

由于卷积编码对通信误码率的影响无法直接用公式得到，可以通过Simulink动态仿真平台仿真得到，只有掌握了译码前误码率与译码后误码率之间存在的关系才能对无人机上行遥控链路的可靠性效能进行定量评估。遥控接收机对遥控信号的处理过程是先解扩再解调再进行信道译码，并且信道编码的编码增益是通过译码后体现出来的，经仿真后发现无编码的无人机上行链路误码率与有编码无人机上行遥控链路信道译码前的误码率相同。

在扩频增益为10dB和20dB条件下，运行图3、图4、图5和图6所示的动态仿真平台可以直接得到采用卷积编码的无人机上行遥控链路通信误码率与输入端信噪比关系，仿真图如图8所示。

从图8可以看出，Viterbi译码采用软判决译码比硬判决译码的误码率更低；无论是硬判决译码还是软判决译码，都存在误码率“译码临界点”。译码前的误码率低于“译码临界点”时，译码后误码率会明显降低；而高于“译码临界点”时，译码后误码率反而会增加，这种现象称作“错误扩散”。在误码率低于“译码临界点”时，从编码增益上看，软判决译码比硬判决译码多获得约2dB的增益，而硬判决译码相比无编码而言多获得约3dB的编码增益。译码后误码率即通信误码率与译码前的误码率存在一一对应的映射关系，这种关系如图9所示。

图9中3条曲线分别代表无编码误码率、软判决译码前误码率和硬判决译码前误码率与通信误码率的关系，无编码误码率就是无编码系统的通信误码率，而有编码通信误码率随软/硬判决译码前误码率的增加而增加，设这种关系为:

(3)

(4)

4 无人机上行遥控链路工作效能评估

4.1 通信误码率模型

地面站发射遥控信号到达机载遥控接收机输入端信噪比为：

(5)

式中：Pt为遥控信号有效全向辐射功率(W)；Gr为机载测控天线在发射方向的增益；L为上行链路遥控信号的传输损耗；k为玻尔兹曼常数；T为系统热噪声温度(K)；B为遥控信号带宽(Hz)，B=Wss。

联立式(2)和(5)，无编码的无人机上行链路的通信误码率计算模型为：

(6)

已知无编码的无人机上行链路的通信误码率计算模型为：

(7)

那么，卷积编码无人机上行链路的软判决译码和硬判决译码通信误码率模型为：

(8)

(9)

4.2 仿真示例

设某型无人机上行遥控链路工作频率为10GHz，遥控信号传输速率为200kbps，机载测控天线为口径式0.23m的抛物面天线，其最大增益约为24.6dB，地面站在天线3dB波束宽度内，则地面站方向上增益至少约为21.6dB，噪声温度约为320K，无人机距离地面站距离为400km，空气中降雨量约为4.0mm/h，扩频带宽为20MHz。仿真遥控信号有效全向辐射功率从5W到300W变化过程中的通信误码率变化过程，如图10所示。

图10示出了无编码的无人机上行遥控链路通信误码率变化曲线、硬判决译码和软判决译码下上行遥控链路通信误码率变化曲线。从图10可以看出，通信误码率随信号有效全向辐射功率增大而降低。根据文献[7]中某型无人机的上行遥控链路畅通的临界误码率为10-5量级，本文假设无人机上行遥控链路通信中断的临界误码率为10-4，此时上述3种情况下所需要的信号有效全向辐射功率如表1所示。

表1 3种情况的有效全向辐射功率

4.3 最大有效传输速率模型

最大有效传输速率定义为：一定噪声条件下，通信时能达到的最大信息传输速率。最大有效传输速率受到上行链路临界误码率和信号有效辐射功率等因素影响，其必定满足香农第二定理。

图11为根据式(2)绘制通信误码率随符号能量与噪声功率谱密度比Es/N0的变化曲线，可以看出误码率随Es/N0增大而减小。本文取无人机上行遥控链路通信中断的临界误码率为10-4，可以得到维持通信的Es/N0的取值范围为：

(10)

根据式(2)和式(5)可以得到：

(11)

求得无编码上行链路的最大有效信息传输速率为：

(12)

由于译码后的通信误码率与译码前的误码率存在映射关系，由图9可以看出f(0.07)=10-4，g(0.035)=10-4，说明软判决译码之前的误码率低于0.07，则经过译码后的通信误码率可以降低到通信中断的临界误码率10-4以下；若硬判决译码前的误码率低于0.035，则经过译码后的通信误码率也能降低到10-4以下。那么，BPSK解调所需要满足的条件为：

(13)

(14)

求得卷积编码的最大有效信息传输速率为：

(15)

(16)

4.4 仿真示例

设某型无人机上行遥控链路工作频率为10GHz，遥控信号传输速率为200kbps，机载测控天线在地面站发射方向的增益约为21.6dB，接收机噪声温度约为320K，无人机距离地面站距离为400km，空气中降雨量约为4.0mm/h，扩频带宽为20MHz。遥控信号有效全向辐射功率从10W到300W变化过程中最大有效传输速率变化过程如图12所示。

图12中3条曲线分别代表软判决译码、硬判决译码和无编码情况下无人机上行遥控链路最大有效传输速率变化曲线。最大有效传输速率随信号全向有效辐射功率的增大而提高，而且受到卷积编码和译码方式的影响。并且其满足香农定理:即无限的带宽并不能使信道容量无限增大，增大的效果受到有效功率的制约;而功率的无限增大，无论带宽有多大，信道容量都能增大到无限。

4.5 最大有效通信距离模型

最大有效通信距离定义为：一定噪声条件下，通信时能达到的最大传输距离。最大有效通信距离主要取决于上行链路临界误码率和信号有效辐射功率等因素，反映了无人机上行链路通信距离方面的潜在能力。另外，最大有效通信距离必须小于视距传播距离。

Es/N0的取值范围为：

(17)

(18)

(19)

传输总损耗L随通信距离增大而增大，因此最大有效通信距离对应着最大传输损耗，那么有：

(20)

(21)

(22)

求解得出：

(23)

(24)

(25)

考虑到最大有效通信距离应小于通视距离，那么最大有效通信距离的约束条件为：

(26)

式中:h1为地面站发射天线高度；h2为机载测控天线高度。

4.6 仿真示例

设某型无人机上行遥控链路工作频率为10GHz，遥控信号传输速率为200kbps，机载测控天线在地面站发射方向的增益约为22dB，系统噪声温度约为3 200K，无人机飞行高度15 000m，地面站天线架高3m，空气中降雨量约为4.0mm/h，扩频带宽为20MHz。遥控信号有效全向辐射功率从0W到300W变化过程中，最大有效通信距离变化过程如图13所示。

图13中3条曲线分别代表卷积编码软判决译码、卷积编码硬判决译码和无编码的无人机上行链路最大有效通信距离与信号有效辐射功率的关系。从图中可以看出，最大有效通信距离随信号有效全向辐射功率增大而增大，但最大有效通信距离都没有达到视距传播的通视距离，本案例的通视距离约为511.7km。

5 结束语

随着无人机的迅猛发展，它逐渐成为人们关注的重点，本文针对无人机数据链工作效能评估的问题，建立了评估指标体系，利用Simulink构建了无人机上行遥控链路的动态仿真平台，利用该平台探寻了信道译码前后误码率变化规律；最后对无人机上行遥控链路的可靠性效能和有效性效能进行定量评估。本文对无人机数据链工作效能评估具有一定指导意义，但在整个研究过程中并未加入任何有意噪声干扰进行讨论，在今后的研究中将加以完善。

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Work Efficiency Evaluation of Data Link for UAV

XIE Yu-di,SHENG Huai-jie

(1.Electronic Engineering Institute,Hefei 230037,China；2.Unit 78100 of PLA,610000,China)

Aiming at the work efficiency evaluation of data link for unmanned aerial vehicle (UAV),this paper establishes the evaluation index system work efficiency for UAV,according to the work principle of UAV data link,builds up the dynamic simulation platform of UAV remote control uplink by using Simulink,explores the change rule of error rate before and after channel decoding by means of dynamic simulation platform,performs quantitative evaluation to the reliability and validity efficiency of UAV remote control uplink.

unmanned aerial vehicle data link;efficiency evaluation;dynamic simulation platform;error rate

2016-09-20

TN91

A

CN32-1413(2017)02-0039-07

10.16426/j.cnki.jcdzdk.2017.02.010