无人机通信节点在移动网络中的高效部署与资源管理

唐 煜

（陆军工程大学通信士官学校，重庆 400035）

0 引 言

在不同场景中，移动网络面临巨大的数据需求和复杂的通信环境。无人机通信节点具有高度的灵活性和可移动性，可以在不同地理位置提供临时通信支持，在应急救援、边境巡逻及边缘网络扩展等方面展现出巨大的潜力[1]。无人机通信节点的应用不仅扩大了通信网络的覆盖范围，而且为移动网络带来新的挑战和机遇。高效部署和资源管理是确保无人机通信节点在移动网络中发挥作用的关键，通过设计智能资源分配算法，并根据网络负载和用户需求动态分配频谱与计算资源，提高网络吞吐量，降低通信时延，能够提高移动网络利用率，确保用户在高密度和高流动性环境下享受到快速且稳定的网络连接。

1 边境巡逻场景下的无人机通信需求分析

在边境巡逻场景中，无人机通信节点需要搭载高分辨率摄像头和传感器，实时监测边境线上的人员、车辆和其他潜在的安全威胁等，并将监测到的情报快速传递至指挥中心。因此，通信系统需要具备较高的带宽和稳定性，确保及时传输重要信息，为决策制定和行动调度提供支持[2]。第一，无人机通信节点需要具备快速部署和起飞的能力，使通信系统能够在最短时间内建立有效通信链路，以应对突发事件或边境线上的紧急情况；第二，面对多变的地理环境，无人机通信节点需要具备高度机动性，快速适应不同地形和气象条件；第三，在边境巡逻过程中，无人机通信节点要具备全方位监测能力，确保不会漏掉边境线上的任何活动：第四，面对复杂的电磁环境，无人机通信节点要具备抗干扰能力，确保通信的稳定性[3]；第五，边境巡逻涉及区域较大，无人机通信节点需要具备较强的续航能力，在任务执行过程中无须频繁返回充电，通过采用智能能源管理系统，根据任务需求和无人机状态灵活调整能源使用，最大限度地延长飞行时间。

2 无人机通信节点部署算法

2.1 选择无人机节点位置

无人机节点位置选择模型计算公式为：

式中：N为无人机数量，di无人机到边境威胁点的距离；Tp为无人机节点的威胁概率。无人机的位置选择应该优先考虑靠近潜在威胁点，以最小化监测盲区。此外，在可能发生威胁的地方需要更密集地部署无人机，以最大化关键监测区域的覆盖。

根据式（1）可知，通信距离越远，监测权重越小，威胁概率越大，总体目标是最小化监测盲区。约束条件是确保无人机靠近边境线，保持足够的间距，避免碰撞。

2.2 优化覆盖范围

考虑通信资源分配，最大化覆盖区域内的威胁点监测概率，计算公式为

式中：M为覆盖区域内的威胁点数量；ci为无人机i到相应威胁点的通信距离；CR为每个无人机被分配到的通信资源。通过调整无人机的位置，确保尽可能多的威胁点得到有效监测，最小化监测盲区。为了确保通信能够有效传递监测信息，避免通信中断或不稳定，需要设置合适的通信距离。通信资源分配作为关键影响因素，涉及无人机之间的通信能力和频谱资源的有效利用，通过权衡通信资源的分配，可以优化整个监测系统的通信性能。

2.3 协同频谱管理

地面网络与无人机通信节点通过通信链路进行交互协商，需要确定各个频段的使用权，进而基于实时需求、网络拥塞情况以及地面网络的其他通信活动等因素进行动态调整。将可用频谱划分为保留频段、共享频段以及独占频段，根据无人机通信节点的移动性和实时通信的需求，实现动态、优化的频谱分配。

在频谱分配问题中，状态空间可以包括当前频谱的占用情况、无人机节点的位置、通信负载等信息。行动空间表示可供选择的频谱分配方案。奖励函数根据当前频谱分配的效果给予相应的奖励或惩罚。例如，成功完成通信任务可以得到正奖励，而通信中断可能导致负奖励。深度Q 网络（Deep Q Network，DQN）采用深度神经网络来逼近状态值函数。神经网络的结构包括多个隐藏层，每个隐藏层包含多个神经元，以提高模型的表达能力。为了提高样本的利用效率，DQN 使用经验回放机制，随机抽样以往的经验进行训练。此外，为了稳定训练，DQN 使用目标网络来计算目标值。

3 模拟实验与性能评估

为评估无人机通信节点部署算法的性能，选择NS-3 网络仿真软件进行实验。NS-3 支持实时网络仿真，能够模拟实时监测，满足边境巡逻的实时性要求。通过详细模拟通信链路、频段分配和通信资源的使用，有效评估通信节点的部署算法，为地理信息的集成提供支持，模拟不同地形和环境条件，以考察算法的地形适应性。NS-3 作为开放源代码的仿真平台，能够提供丰富的模块和工具，根据实际需求模拟仿真场景[4]。

采用监测覆盖率、通信连续性、通信资源利用率及动态调整响应时间评估部署算法性能。首先，监测无人机对边境威胁点的覆盖率，判断算法在实时监测方面的性能；其次，评估整个通信网络的连续性，包括通信链路的稳定性和节点之间的通信质量；再次，评估通信资源分配是否合理，确保在关键监测区域分配更多的通信资源；最后，评估算法对新发现威胁点的动态调整性能，包括算法的响应时间和节点位置的调整效果。

将无人机通信节点部署算法与遗传算法、粒子群算法进行对比，分析无人机通信节点部署算法在边境巡逻场景中的性能表现，验证算法的有效性和实用性。通信连续性评分范围为1 ～10 分，其中10 分为最高分。实验数据如表1 所示。

表1 测试结果

从表1 可以看出，部署算法在监测覆盖率上表现优秀，能够满足边境巡逻的实时监测需求，同时在通信连续性方面表现出色，动态调整响应时间较短，能够快速适应新的威胁点或监测区域的变化。粒子群算法在通信资源利用率上具有优势，适用于对通信资源分配要求较高的场景，但与部署算法相差不大。

4 无人机通信节点的资源管理

在边境巡逻场景下，无人机通信节点的频谱资源管理至关重要，影响通信质量和信息传输效率。采用无人机通信节点之间的协同机制，实时监测需求和通信链路状态，动态调整频谱资源分配，在关键监测区域分配更多的频谱资源，从而提高通信可靠性[5]。

引入频谱感知技术，感知周围频谱环境，选择空闲的频谱段进行数据传输，最大限度地避免频谱拥塞，提高通信稳定性和效率。无人机搭载频谱分析仪等感知设备，对巡逻区域的频谱环境进行实时监测，通过收集、分析频谱数据，获取当前频谱的使用情况，识别空闲的频谱段和干扰源，从而实现智能的频谱资源管理。在频谱拥塞的应用环境中，选择空闲的频谱段进行数据传输，提高移动网络通信的稳定性。在频谱资源有限的情况下，实时感知周围环境的频谱使用情况，对频谱进行动态优化分配。分析感知到的干扰源，合理调整通信频率或采取其他措施，提高无人机的抗干扰性，确保通信数据可靠传输。基于无人机通信节点之间的频谱共享与协同，提高频谱资源的利用率。

采用实时数据传输机制，将监测信息及时传输到指定的地面站或指挥中心，优化通信链路，减少传输时延，从而提高实时监测的效果。实时监测要求通信链路保持高度的稳定性，确保监测信息能够及时、可靠地传输到指定地点。通过优化无人机通信节点的位置、天线设计等，增强通信信号的强度，提高链路的稳定性。利用多通道传输技术，将监测信息分成多个数据流进行传输，减少单一通道传输可能面临的干扰和拥塞，提高通信链路的整体稳定性。

引入数据压缩技术，减少对通信资源的占用。根据数据的优先级进行传输，优先传输关键信息，提高通信效率。选择高效的压缩算法，如Lempel-Ziv、Huffman 编码等，在降低数据量的同时确保信息的完整性和准确性。此外，引入自适应压缩算法，根据不同类型的监测信息自动调整压缩策略，实现更灵活的通信负载管理。采用安全加密机制，使数据在传输过程中免受未经授权的访问和攻击，确保通信信息的安全性，防止潜在的威胁。

5 结 论

无人机通信节点部署算法在监测覆盖率上表现优秀，能够满足边境巡逻实时监测需求，通信连续性较好，可以满足动态调整响应时间最短的要求，快速适应新的威胁点或监测区域的变化。无人机通信节点的资源管理采用动态频谱分配、频谱感知技术以及实时数据传输机制等，能够提高监测覆盖率、通信连续性和资源利用率，更好地满足实际应用需求，提升边境安全监测的水平。