基于人工智能技术的无人机卫通链路质量监测与维护方法研究

2024-06-10孟国杰

通信电源技术 2024年5期

孟国杰

（中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄 050081）

0 引言

随着无人机技术的不断演进，无人机在运输、遥感、通信等领域发挥着重要的作用，超视距作业时无人机卫通链路的质量监测与维护一直是一个重要的研究课题。无人机卫通链路中的信号干扰、天气变化、卫星覆盖质量变动等因素都可能影响通信质量，进而影响无人机超视距作业。为提高无人机卫通链路的稳定性和可靠性，引入人工智能技术。

1 人工智能技术应用于无人机卫通链路的概述

在无人机卫通测控领域，人工智能技术的应用广泛而深远。信号处理方面，通过深度学习等技术，可以实时处理和优化传输信号，减少噪声和干扰的影响，从而提升通信的可靠性和稳定性。频谱管理方面，人工智能技术可以智能化分配和管理频谱资源，预测未来需求，实现频谱的高效利用。同时，人工智能赋予卫通链路自主决策的能力，能够根据实时情况进行相应的调整，以应对各种通信场景和故障情况。在安全与隐私保护方面，人工智能技术可以应用于通信内容的加密、安全威胁的识别以及通信链路的监控，确保通信数据的机密性和完整性。

2 人工智能技术在无人机卫通链路应用的重要性

2.1 增强通信效率与稳定性

无人机卫星通信链路面临众多挑战，如大气层干扰、电磁波干扰、天气变化等，易引发信号弱化或中断。通过分析历史通信数据和实时传感器数据，人工智能技术可以建立预测模型，预测天气、地理位置等因素对通信的影响。卫星系统根据预测模型的信息提前作出调整，如调整信号功率、信号频率等，以确保稳定的通信连接。人工智能技术可以优化信号调制和纠错编码等传输参数，最大限度地提高信号传输效率，从而在不稳定的条件下保持更稳定的通信链路[1]。

2.2 智能资源管理

人工智能可以实时监测通信需求和资源供应情况，智能地分配资源。例如，在通信需求较低的情况下，人工智能技术可以将资源分配给其他任务，以提高资源的利用效率。另外，人工智能技术可以利用机器学习算法分析历史数据，预测未来通信需求的变化趋势，从而更好地规划资源分配和调度策略，减少资源的浪费和闲置。

2.3 故障诊断与维护

人工智能可以通过监测传感器数据和设备状态，实时分析系统的运行状况。当系统出现异常时，人工智能技术可以自动发出警报并提供详细的故障分析报告，有助于维护人员确定问题所在。此外，人工智能技术可以运用数据挖掘技术在大量历史故障数据中找出潜在的故障模式，预测设备可能出现故障的类型和时间，有针对性地制定维护计划，降低维护成本和系统停机时间。

3 人工智能技术在无人机卫通链路中的具体应用

3.1 无人机卫通链路质量监测与维护的需求

3.1.1 链路质量监测与评估

实时监测信号强度是保障通信系统稳定性的基础。通过不断跟踪卫星与地面站之间的信号强度变化，系统可以迅速识别出潜在的信号弱化或丢失情况，从而采取相应措施来维持通信连接。信噪比可以衡量信号与背景噪声之间的比例。一个良好的信噪比有助于提升数据传输的准确性和可靠性。实时监控信噪比的变化可以帮助系统检测信号受干扰或衰减的情况，以便及时干预。误码可以反映数据传输过程中出现的位错误率。通过持续监测和评估误码率，系统可以及早地发现错误率升高的情况并采取纠错措施，以保障数据传输的准确性和完整性。时延是另一个关键的监测指标，特别是在实时通信应用中。较低的时延有助于实现更快的数据响应速度，从而提升用户体验。通过监测时延变化，系统可以识别出通信链路中可能存在的延迟问题并针对性地进行调整，以优化通信性能。

3.1.2 故障检测与自动化维护

大气层干扰和天气变化是常见的链路中断因素。大气层中的水蒸气和其他气体可能引起信号衰减，从而影响通信质量。恶劣的天气条件如暴风雨、暴雪等也可能干扰信号传输。系统可以通过监测大气层的参数，提前预知可能的干扰情况，并在必要时自动切换信号或调整通信参数，以保障通信的稳定性。通信设备故障如硬件故障或软件异常也是导致链路中断的因素之一[2]。为应对这类情况，系统需要实施定期的设备状态监测，并针对设备故障采取自动诊断和修复机制。当设备出现故障时，自动化维护系统可以及时发现，并尝试开展自愈操作，如切换到备用链路、重启设备等，以最大限度地减少通信中断的影响。自动化维护的优势在于减少人为操作的干预。通过自动检测异常和采取措施，系统可以在无人值守的情况下保障通信的稳定性。

3.1.3 数据分析与预测性维护

通过了解链路的长期趋势，能够准确预测潜在的链路问题，识别可能出现的瓶颈和故障点。根据这种预知性的信息提前采取维护措施，有效避免或降低潜在的服务中断风险。为更具体地实现预知性维护，可以建立一个高度精准的预测性维护模型。该模型将结合历史链路质量数据、监测信息和可能的干扰因素，利用机器学习和人工智能算法进行高效的预测。通过分析不同时间段的链路质量数据，模型能够识别出规律性的变化，预测潜在的异常情况。通过采用这种预测性维护模型，能够在链路出现故障之前，实施必要的预防性措施。这不仅可以降低维护成本，减少不必要的维护任务，还能够显著减轻潜在的业务中断对组织的影响。此外，及时的预防性维护有助于提升整体的卫通网络可靠性和稳定性，为业务的持续流畅运行提供坚实的基础[3]。

3.2 人工智能在链路质量监测与维护中的潜在应用

3.2.1 实时监测与预测

人工智能可以利用传感器数据、网络性能指标以及历史数据来实时监测链路的质量。系统利用机器学习算法可以自动识别异常情况，如延迟增加、丢包率上升等，有助于快速发现潜在问题，并在问题发展到严重阶段之前采取相应措施予以解决。另外，基于历史数据的模型可以预测未来链路质量的变化，从而帮助网络管理员采取相应的优化策略。

3.2.2 自动化维护与优化

人工智能可以自动化地执行链路维护和优化任务。例如，当监测系统检测到链路质量下降时，人工智能技术可以自动分析可能的原因，并提出修复方案，节省大量时间和人力的同时减少人为错误。此外，人工智能技术可以根据实时情况动态调整网络参数，以优化链路性能。这种自动化的优化可以提高卫星通信网络的效率和稳定性。

3.2.3 故障诊断分析

在链路质量监测中，如果发生故障或问题，人工智能可以快速开展诊断并分析根因。通过分析大量的数据和日志信息，人工智能技术可以定位故障位置，并提供解决方案。这种快速且准确的诊断可以缩短故障恢复时间，减少业务中断。同时，人工智能技术可以比较分析多个链路，找出共同的问题模式，以便更好地预防未来类似问题的发生[4]。

4 人工智能技术的无人机卫通链路质量监测的有效策略

4.1 加强数据采集与分析

在无人机卫星通信中，数据的采集和分析是确保链路质量监测有效性的基础。可以在无人机上布置传感器网络以监测通信链路的关键参数，如信号强度、延迟、丢包率等。考虑无人机的特殊环境，传感器的选择和布局需要充分考虑环境适应性和可靠性。针对传感器产生的数据，采用合适的采集频率和数据存储方式。由于资源有限，可以考虑采用压缩算法和智能采样策略，确保数据的实时性和可用性。在数据传输之前，进行数据的预处理，如校正、滤波、异常值检测等，以提高数据的准确性和可靠性。

4.2 加强人工智能应用

人工智能技术在无人机卫星通信链路质量监测中发挥着重要作用，基于历史数据和环境信息，使用机器学习算法构建预测模型，预测未来链路质量的变化，有助于提前采取相应措施，避免通信中断或降低链路质量。结合强化学习等技术，使卫通链路能够自主调整通信参数，以适应不同的通信环境。这种自适应优化可以在复杂多变的环境中实现更好的链路性能[5]。借助人工智能技术，识别链路质量异常和故障，并定位问题根源，有助于快速响应和修复，提高无人机卫通链路的可靠性和稳定性。

4.3 链路优化与决策

根据实时监测数据，通过优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，调整信道、功率等资源，以优化通信链路的性能。基于监测数据和预测模型，制定链路切换策略，确保在信号不稳定时能够平滑切换到其他链路，保障通信的连续性。在多种通信协议可选的情况下，根据实时的链路质量信息，动态选择最适合的通信协议，以提高链路的性能和稳定性。

5 加强人工智能技术无人机卫通链路质量维护的有效策略

5.1 自动化监测与分析

在无人机卫星通信链路中，实现自动化的监测和分析是较为关键的内容。人工智能技术可以通过数据采集、处理和分析，实时监测链路质量的变化，如信号强度、延迟、丢包率等关键指标。因此，可以开发智能化的传感器网络，用于数据收集，将收集的数据传输至地面站点或云平台进行处理。采用机器学习算法，分析历史数据和实时数据，预测链路质量的趋势和潜在问题。一旦检测到异常情况，系统就可以自动发出警报，通知维护人员进行处理，从而实现链路质量的实时监测和自动化维护。

5.2 自适应资源配置与优化

人工智能技术可以帮助优化无人机卫星通信链路的资源配置，以最大限度地提高链路质量。通过分析历史数据和环境信息，机器学习算法可以预测不同时段、不同区域的通信链路质量。基于这些预测结果，不仅可以自动调整通信参数，如频率、调制方式、功率等，以适应不同条件下的通信需求，还可以实现多链路冗余与切换，使得在链路质量下降时能够自动切换到备用链路，保障通信的可靠性。通过持续的资源优化，可以有效提升通信链路的稳定性和性能。

5.3 异常检测与故障预防

人工智能技术可以用于异常检测和故障预防。通过训练模型，可以识别出通信链路中的典型异常模式，如突然的信号中断、信号干扰等。一旦检测到异常，系统就立即采取相应措施，如自动调整通信参数、切换到备用链路，或者通知维护人员开展进一步的诊断和修复工作[6]。基于历史数据的分析，可以预测潜在的故障点，提前进行维护和保养，从而减少系统故障的可能性，提高通信链路的稳定性和可用性。