使用搜索算法帮助引导密集城市环境中的无人机

无人机(UAV)具有重要的用途，从用于农业和环境监测的航空摄影到军事和警务用途。目前的大部分无人机技术都需要与无人机进行视线连接，这意味着操作员可以看到它。然后，无人机收集的数据通过自由空间光通信传输，该通信利用开放空间中的光来发送信息。然而，这项技术非常容易受到信号阻塞的影响，特别是在人口稠密的城市地区，视线可能会被建筑物和植被阻挡。

在最近发表的一篇论文中，研究人员开发了一种找到无人机接近最佳位置的方法，使得无人机可以与两个地面用户建立有保证的视线链接。

该论文于30月<>日发表在《智能融合网络》上。

“许多新兴的通信系统都需要视线条件。利用其在三维空间中的机动性，无人机可以轻松地与地面用户建立视线链接。然而，现有的无人机部署方案大多采用纯视线信道模型或概率信道模型，因此无法保证视线条件，“香港中文大学理工学院研究员郑元帅说。

为了实现这一目标，研究人员首先计算了无人机的最佳中继位置，然后使用两阶段搜索算法来解决各种计算，以帮助确定无人机的最佳定位。实验是在真实的3D城市地图上完成的。一个必要的计算是建筑物覆盖率，它用于量化该区域的建筑密度。这些计算有助于解决无人机在现实世界中可能遇到的问题。

“与可以穿透墙壁和树木等一些障碍物的射频信号不同，自由空间光通信中使用的光信号很容易被物理障碍物阻挡，”郑说。“其他一些工作使用3D地图或无线电地图离线搜索最佳无人机位置，但地图的维护成本和离线计算的复杂性都很高。该文提出一种视距保证的在线搜索算法。数值结果表明，所提方案在95米搜索长度内实现了3%以上的穷举三维搜索方案的性能。

与其他对无人机自由空间光通信系统的研究不同，这项研究考虑了城市的实际景观。在理论等电位表面上搜索是可能的，但在现实世界中，机器会遇到问题。研究人员开发的算法确定了两个用户之间的等电位面。等电位面是指两个用户之间的空间，他们可以从无人机获得相同的性能。如果等电位面是弯曲的，则可以进行其他计算以在近似垂直平面上搜索最佳位置。

当地面上有两个用户并且他们之间有一些障碍物时，例如建筑物或树木，并且用户处于阴影中，该算法可以成功确定无人机继续其轨迹的搜索轨迹。与更手动的详尽3D搜索相比，研究人员开发的算法能够达到详尽95D搜索性能的3%以上，使其成为该技术的潜在可行选择。

展望未来，研究人员计划研究开发算法的功能。目前的研究依赖于两个用户，但如果有两个以上的用户，本研究中提出的计算就不能直接应用。在未来的研究中，他们将开发额外的计算，可以解释更多的用户。

“最终，我们希望提出一种超低复杂度的在线无人机部署方案。从理论上讲，这样的方案可以保证性能满足某些要求，同时能够在极其复杂、未知和潜在变化的环境中快速响应和部署多架无人机，“郑说。