无人机自组网(Unmanned Aerial Vehicle Ad Hoc Network,UAVANET)主要应用于现代数字科技战场,具备传统无线自组织网络的快速组网、多跳传输和多任务协作等特点,同时拥有更高的抗毁性。无人机自组网能确保网络运行的灵活性和顽健性,但...
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无人机自组网(Unmanned Aerial Vehicle Ad Hoc Network,UAVANET)主要应用于现代数字科技战场,具备传统无线自组织网络的快速组网、多跳传输和多任务协作等特点,同时拥有更高的抗毁性。无人机自组网能确保网络运行的灵活性和顽健性,但是在实际组网过程中,网络结构和组网方式的不同对作战能力的提升也不尽相同。介绍了两种不同网络结构的无人机自组网,并对其网络协议层次模型进行划分,重点描述各层协议和功能并分析了各层中所应用的关键技术,最后对无人机发展所需的技术以及应用前景进行了展望和总结。
为了验证无线链路控制层(Radio Link Control,RLC)的数据处理功能,用TTworkbench软件作为主控制模块,RLC层作为被测模块,中间通过中转模块进行数据转发来搭建新平台,并构造测试例,验证RLC层非确认模式服务数据单元的分段级联和重组功能...
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为了验证无线链路控制层(Radio Link Control,RLC)的数据处理功能,用TTworkbench软件作为主控制模块,RLC层作为被测模块,中间通过中转模块进行数据转发来搭建新平台,并构造测试例,验证RLC层非确认模式服务数据单元的分段级联和重组功能。测试显示,构造好的服务数据单元被成功分段级联为协议数据单元。
针对均匀线阵的相干信号源波达方向(Direction of Arrival,Do A)估计问题,提出了一种可解相干的波束空间Do A估计算法。该算法利用接收数据的自协方差矩阵构造一个Toeplitz矩阵,使构造的Toeplitz矩阵的秩不受信号相干性的影响。然后将新...
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针对均匀线阵的相干信号源波达方向(Direction of Arrival,Do A)估计问题,提出了一种可解相干的波束空间Do A估计算法。该算法利用接收数据的自协方差矩阵构造一个Toeplitz矩阵,使构造的Toeplitz矩阵的秩不受信号相干性的影响。然后将新的Toeplitz矩阵变换到波束空间,再结合MUSIC子空间算法,并充分利用信号子空间,即可实现对相干信号源的波达方向估计。与阵元空间算法相比,该算法提高了分辨率,有更小的均方根误差,降低了特征分解的计算量。通过仿真实验,对分辨率、解相干能力、均方根误差及仿真时间进行了对比研究,并验证了文章算法的有效性。
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