基于4G移动网络的无人机空中管制关键技术研究
发布时间：2020-12-27 11:31
近几年来,无人机技术得到了广泛的应用,随着科技的快速发展,无人机的成本也在不断的降低。无人机应用需求的增大,怎样来管理好空中数量极速增长的无人机是一个急需解决的问题。随着4G移动网络的出现,用4G网络来管控无人机将成为一种新的指控模式。无人机技术与4G网络相结合将使得无人机系统得到大的升级。然而用4G移动通信网络来作为无人机的数据链和传统的无人机数据链控制无人机存在着一定机制和特性的差异。这些差异会为无人机空中管理中的遥测遥控管理、无人机的航路规划等方面产生较大的影响。本文重点研究以下两个方面的内容:针对无人机系统中的测控通信系统进行介绍,从网络协议层中的传输层来分析4G移动网络中的时延问题会对无人机系统的测控功能造成的影响。对4G移动网络进行了一些测试和分析,设计满足要求的传输时延模型。用自回归移动平均模型和GMDH神经网络对无人机传输时延进行预测,对比了两种时延预测效果,再将预测得到的时延引入系统实现对无人机状态补偿,从而提高地面操作员远程操控无人机的能力。无人机在飞行前进行航路规划时为了确保数据信息能高效和实时的传输,以4G移动网络信号覆盖强度为背景而建立以弧收益为基础的航路规划...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 论文背景与意义
1.1.1 论文研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 时延预测与补偿技术研究现状
1.2.2 无人机航路规划发展现状
1.3 论文的主要结构与内容安排
第二章 空中管制关键技术与4G网络技术基础
2.1 空中管制关键技术
2.1.1 无人机遥测遥控功能
2.1.2 无人机任务规划功能
2.1.3 无人机故障判断处理
2.2 4G移动网络的基本概念
2.2.1 4G移动网络的定义
2.2.2 4G移动网络的工作频段及制式
2.2.3 4G移动网络的特征
2.2.4 4G网络的架构
2.2.5 4G基站布局覆盖模型
2.3 本章小结
第三章 基于4G网络的无人机系统时延研究
3.1 无人机系统时延的测试与建模
3.1.1 时延测试
3.1.2 时延建模
3.2 4G移动网络时延预测
3.2.1 基于ARMA模型预测网络时延研究
3.2.2 基于GMDH神经网络的时延预测研究
3.2.3 仿真结果分析
3.3 无人机系统时延补偿
3.3.1 基于模型状态补偿
3.3.2 俯仰角控制回路补偿设计
3.3.3 仿真结果分析
3.4 本章小结
第四章 基于4G网络环境的无人机航路规划
4.1 无人机航路规划模型
4.1.1 概率地图方法主要思想
4.1.2 航路规划的模型
4.2 航路规划模型求解
4.2.1 局部迭代搜索算法原理
4.2.2 插值策略
4.2.3 得到初始解
4.2.4 解的优化
4.3 仿真设计与分析
4.3.1 基于概率地图的节点地图
4.3.2 实验结果和分析
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 展望
致谢
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于4G网络的航拍无人机[J]. 于季刚,李瑞育,黄炜珉,刘烨炀,李恒辉. 中国新通信. 2017(24)
[2]利用三次样条改进蚁群算法的无人机航路规划[J]. 程琪,荆涛,于志游. 计算机测量与控制. 2016(08)
[3]基于改进A*算法的三维航迹规划技术研究[J]. 唐晓东,吴静. 电子技术应用. 2015(05)
[4]面向任务的无人侦察机航线规划算法[J]. 乔明,赵晓林,谢文俊,余超. 空军工程大学学报(自然科学版). 2015(02)
[5]改进型Voronoi图和动态权值A*算法的无人机航迹规划[J]. 张淘沙,鲁艺,张亮,吕跃. 火力与指挥控制. 2015(02)
[6]改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究[J]. 徐流沙,吴梅,袁志敏. 火力与指挥控制. 2015(01)
[7]基于Lyapunov-Elman的网络控制系统时延预测方法[J]. 高宪文,田中大,李琨. 中国科学:信息科学. 2013(08)
[8]基于AR模型时延预测的改进GPC网络控制算法[J]. 时维国,邵诚,孙正阳. 控制与决策. 2012(03)
[9]WLAN小型无人机无线数据链路问题的探讨[J]. 严锦胜. 电脑知识与技术. 2011(01)
[10]PRM路径规划算法优化研究[J]. 夏炎,隋岩. 应用科技. 2010(10)
硕士论文
[1]军用无人机自组网技术研究[D]. 刘昕.南京理工大学 2014
[2]基于LTE网络的防窃听算法的研究与实现[D]. 蔡清茂.西安电子科技大学 2013
[3]小型无人机航迹规划及数据链的设计[D]. 李磊.山东大学 2011
[4]基于GMDH方法的设备剩余寿命预测[D]. 王佳兴.武汉科技大学 2010
[5]基于移动通信网的移动机器人遥操作系统[D]. 胡金星.北京邮电大学 2010
本文编号：2941669
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 论文背景与意义
1.1.1 论文研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 时延预测与补偿技术研究现状
1.2.2 无人机航路规划发展现状
1.3 论文的主要结构与内容安排
第二章 空中管制关键技术与4G网络技术基础
2.1 空中管制关键技术
2.1.1 无人机遥测遥控功能
2.1.2 无人机任务规划功能
2.1.3 无人机故障判断处理
2.2 4G移动网络的基本概念
2.2.1 4G移动网络的定义
2.2.2 4G移动网络的工作频段及制式
2.2.3 4G移动网络的特征
2.2.4 4G网络的架构
2.2.5 4G基站布局覆盖模型
2.3 本章小结
第三章 基于4G网络的无人机系统时延研究
3.1 无人机系统时延的测试与建模
3.1.1 时延测试
3.1.2 时延建模
3.2 4G移动网络时延预测
3.2.1 基于ARMA模型预测网络时延研究
3.2.2 基于GMDH神经网络的时延预测研究
3.2.3 仿真结果分析
3.3 无人机系统时延补偿
3.3.1 基于模型状态补偿
3.3.2 俯仰角控制回路补偿设计
3.3.3 仿真结果分析
3.4 本章小结
第四章 基于4G网络环境的无人机航路规划
4.1 无人机航路规划模型
4.1.1 概率地图方法主要思想
4.1.2 航路规划的模型
4.2 航路规划模型求解
4.2.1 局部迭代搜索算法原理
4.2.2 插值策略
4.2.3 得到初始解
4.2.4 解的优化
4.3 仿真设计与分析
4.3.1 基于概率地图的节点地图
4.3.2 实验结果和分析
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 展望
致谢
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于4G网络的航拍无人机[J]. 于季刚,李瑞育,黄炜珉,刘烨炀,李恒辉. 中国新通信. 2017(24)
[2]利用三次样条改进蚁群算法的无人机航路规划[J]. 程琪,荆涛,于志游. 计算机测量与控制. 2016(08)
[3]基于改进A*算法的三维航迹规划技术研究[J]. 唐晓东,吴静. 电子技术应用. 2015(05)
[4]面向任务的无人侦察机航线规划算法[J]. 乔明,赵晓林,谢文俊,余超. 空军工程大学学报(自然科学版). 2015(02)
[5]改进型Voronoi图和动态权值A*算法的无人机航迹规划[J]. 张淘沙,鲁艺,张亮,吕跃. 火力与指挥控制. 2015(02)
[6]改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究[J]. 徐流沙,吴梅,袁志敏. 火力与指挥控制. 2015(01)
[7]基于Lyapunov-Elman的网络控制系统时延预测方法[J]. 高宪文,田中大,李琨. 中国科学:信息科学. 2013(08)
[8]基于AR模型时延预测的改进GPC网络控制算法[J]. 时维国,邵诚,孙正阳. 控制与决策. 2012(03)
[9]WLAN小型无人机无线数据链路问题的探讨[J]. 严锦胜. 电脑知识与技术. 2011(01)
[10]PRM路径规划算法优化研究[J]. 夏炎,隋岩. 应用科技. 2010(10)
硕士论文
[1]军用无人机自组网技术研究[D]. 刘昕.南京理工大学 2014
[2]基于LTE网络的防窃听算法的研究与实现[D]. 蔡清茂.西安电子科技大学 2013
[3]小型无人机航迹规划及数据链的设计[D]. 李磊.山东大学 2011
[4]基于GMDH方法的设备剩余寿命预测[D]. 王佳兴.武汉科技大学 2010
[5]基于移动通信网的移动机器人遥操作系统[D]. 胡金星.北京邮电大学 2010
本文编号：2941669
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