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    5G無人機(jī)應(yīng)用中的毫米波波束管理問題研究

    2022-12-21 07:41:20張愷嘉楊瑞峰郭開陽
    無線互聯(lián)科技 2022年19期
    關(guān)鍵詞:波束時(shí)延基站

    張愷嘉,楊瑞峰,郭開陽,侯 杰

    (1.國網(wǎng)山西省電力公司繁峙縣供電公司,山西 繁峙 034300;2.國網(wǎng)山西省電力公司忻州供電公司,山西 忻州 034099)

    0 引言

    無人駕駛航空器(UAV)簡稱無人機(jī),目前已經(jīng)成為商業(yè)、公共服務(wù)和個(gè)人消費(fèi)應(yīng)用的重要工具,經(jīng)過了近十多年的發(fā)展,其市場有了非常明顯的增長,是目前的信息產(chǎn)業(yè)。無人機(jī)可以廣泛應(yīng)用于電力、農(nóng)業(yè)、運(yùn)輸、天然氣、石油、醫(yī)療衛(wèi)生和公共事業(yè)服務(wù)等領(lǐng)域。對于無人機(jī)而言,高速度、超高可靠、低時(shí)延是其三大特性,為了保證無人機(jī)的飛行安全,無疑5G移動網(wǎng)絡(luò)是其最佳的通信解決方案。

    第五代移動通信(5th Generation Mobile Communi cation,5G)技術(shù)目前已經(jīng)商用,5G已成為實(shí)現(xiàn)高速度、超高可靠性、低時(shí)延和海量機(jī)器類通信的最佳通信方案。為了更好地滿足超高速率、海量連接和超低時(shí)延的需求,各大研究機(jī)構(gòu)及專業(yè)人士都在爭相努力為5G網(wǎng)絡(luò)的更好發(fā)展添磚加瓦。一些新興的應(yīng)用場景也對5G網(wǎng)絡(luò)提出了挑戰(zhàn)。目前5G商用的是6 GHz以下的中低頻段,隨著中低頻段利用率越來越高,對于人工智能、高清視頻、云服務(wù)等數(shù)據(jù)流量爆炸式增長的應(yīng)用而言,可能需要更多的流量資源和更好的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量來滿足其應(yīng)用服務(wù)的需求。相比中低頻段而言,開發(fā)和使用6 ZGHz以上的毫米波頻段將提供更多額外的帶寬資源,進(jìn)而解決擁擠堵塞的問題。雖然毫米波優(yōu)勢明顯,但也面臨著若干挑戰(zhàn):第一,衰減嚴(yán)重,隨著電磁波頻率的不斷增加,傳輸需要經(jīng)歷的路徑損耗也會變得越來越大,很明顯毫米波的損耗要比5G中低頻段高很多;第二,穿透、繞射能力差,相比FR1頻段,毫米波對應(yīng)的FR2頻段對于障礙物的繞行能力較弱。歸納以上兩點(diǎn)可以發(fā)現(xiàn)毫米波面臨的首要問題就是持續(xù)有效的覆蓋問題,波束賦形就是為了解決這一問題而誕生的。5G NR中的波束管理包括波束的掃描、測量、確認(rèn)、上報(bào)以及失敗恢復(fù)5個(gè)部分。本文首先對無人機(jī)應(yīng)用場景及通信能力進(jìn)行闡述,其次對毫米波段的NR系統(tǒng)中的波束管理過程進(jìn)行闡述,最后對無人機(jī)應(yīng)用中面臨的波束管理難題及解決方案進(jìn)行探討。

    1 無人機(jī)通信能力要求

    1.1 無人機(jī)應(yīng)用場景

    無人機(jī)是利用無線遙控和程序控制的不載人飛機(jī)。其涉及傳感器技術(shù)、通信技術(shù)、信息處理技術(shù)、智能控制技術(shù)以及航空動力推進(jìn)技術(shù)等,是信息時(shí)代高技術(shù)含量的產(chǎn)物。無人機(jī)價(jià)值在于形成空中平臺,結(jié)合其他部件擴(kuò)展應(yīng)用,替代人類完成空中作業(yè)[1]。目前無人機(jī)應(yīng)用在以下幾個(gè)領(lǐng)域中優(yōu)勢突出,且經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)較快。分別是:物流運(yùn)輸、農(nóng)業(yè)植保、巡檢、安防、救援、測繪、直播、多機(jī)編隊(duì)飛行、未來云端AI自主飛行等。每種應(yīng)用場景對無人機(jī)通信能力的要求側(cè)重點(diǎn)都有所不同,但都對通信能力都有一些共性的需求。下面對無人機(jī)應(yīng)用場景中通信能力的基本要求做闡述。

    1.2 無人機(jī)應(yīng)用場景對通信能力的基本要求

    對于無人機(jī)而言,高速度、超高可靠、低時(shí)延是其三大特性。從通信能力指標(biāo)來看,主要有以下幾個(gè)方面的要求。

    (1)上下行速率要求:對于不同的應(yīng)用場景,上行速率的要求在200 kbp~100 Mbps。下行速率的要求在300 kbp~50 Mbps。

    (2)業(yè)務(wù)面端到端時(shí)延要求:對于不同的應(yīng)用場景至少要保證在20~500 ms。

    (3)控制面端到端時(shí)延要求:對于不同的應(yīng)用場景至少要保證在10~100 ms。

    (4)定位精準(zhǔn)度要求:不同的應(yīng)用場景下,至少要保證在0.5~1 m。

    (5)覆蓋高度要求:不同的應(yīng)用場景下,至少要保證在100 m以上。

    (6)覆蓋范圍要求:農(nóng)村,城市、無人區(qū)等。

    綜上所述,從無人機(jī)對通信能力的要求可以看出,目前的5G通信技術(shù)是無人機(jī)應(yīng)用場景的通信最佳方案。5G網(wǎng)聯(lián)無人機(jī)的無人機(jī)終端和地面控制終端均通過5G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和控制指令傳輸,并通過業(yè)務(wù)服務(wù)器加載各類場景的應(yīng)用[2]。如圖1所示為5G聯(lián)網(wǎng)無人機(jī)整體解決方案。

    圖1 5G網(wǎng)聯(lián)無人機(jī)整體解決方案

    2 5G NR中的波束管理流程

    Massive MIMO是5G NR的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),5G NR中的天線數(shù)量相比LTE中的天線數(shù)量有了大幅增加。多天線通過波束賦型(Beam forming)可以提升兩方面的能力,一是提升頻譜利用率,二是提升資源利用率,滿足覆蓋需求。在LTE中引入波束,能提升小區(qū)容量和頻譜利用率,可以認(rèn)為是錦上添花。而對于NR,整個(gè)空口無線設(shè)計(jì)基于波束,所有上下行信道的發(fā)送接收都是基于波束來完成的。

    以發(fā)送端為例對波束賦型進(jìn)行介紹,天線陣列包含n個(gè)天線單元通過移相器實(shí)現(xiàn)不同天線單元射頻信號相位偏移(AWV-Antenna Weight Vector天線權(quán)重矢量),生成波束,發(fā)送端原理如圖2所示。不同天線單元個(gè)數(shù)波束賦型后的示意如圖3所示,同樣的接收端原理類似,進(jìn)行反向處理:即多個(gè)天線單元信號需要經(jīng)過加權(quán)合并。

    圖2 波束賦型發(fā)送端原理

    圖3 不同天線單元個(gè)數(shù)波束賦型后示意

    根據(jù)3GPP組織所定義的標(biāo)準(zhǔn),5G NR中的波束管理機(jī)制,總體流程主要包括以下5個(gè)過程。

    (1)波束掃描:發(fā)送參考信號的波束,在預(yù)定義的時(shí)間間隔進(jìn)行空間掃描;波束掃描是一種在一定的間隔內(nèi)將波束按預(yù)定的方向發(fā)射的技術(shù)。

    (2)波束測量:基站或者用戶終端測量接收到的波束信號的質(zhì)量。

    (3)波束報(bào)告:UE上報(bào)根據(jù)測量結(jié)果選擇的波束信息發(fā)給基站。

    (4)波束選擇:根據(jù)波束選擇準(zhǔn)則,基站或者用戶終端選擇確認(rèn)一個(gè)或者多個(gè)波束。

    (5)波束失敗恢復(fù):包括波束失敗檢測,發(fā)現(xiàn)新波束,波束恢復(fù)流程[3]。

    波束管理在以下兩個(gè)階段中起著重要作用,分別是:隨機(jī)接入過程期間和呼叫連接之后。如圖4所示為每個(gè)過程涉及的流程。

    圖4 波束管理

    3 5G無人機(jī)應(yīng)用中的波束管理面臨的問題及解決方案

    下一代5G網(wǎng)絡(luò)通過毫米波通信和波束賦形兩大新技術(shù),能夠?yàn)榫W(wǎng)聯(lián)無人機(jī)提供高質(zhì)量的無線覆蓋,不管是帶寬資源,還是覆蓋質(zhì)量都是其他網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)方案無法替代的。但是毫米波也存在衰減嚴(yán)重、穿透繞行能力差等特點(diǎn)。毫米波以上的特點(diǎn)勢必會影響基站與無人機(jī)之間的通信波束質(zhì)量,進(jìn)而導(dǎo)致鏈路中斷。下面對波束管理技術(shù)中的波束快速恢復(fù)和波束選擇進(jìn)行探討。

    3.1 波束故障后的快速恢復(fù)

    由于無人機(jī)飛行過程速度非常高,而且部分應(yīng)用場景的飛行速度有可能是超高速,速度可達(dá)150 km/h以上,所以無人機(jī)頻繁的位置變化會導(dǎo)致毫米波波束信號因?yàn)槭艿秸系K物或者小區(qū)切換頻繁而產(chǎn)生波束故障。這里要求最明顯的首先是無人機(jī)的高速移動會對波束測量的時(shí)效提出更高的要求;其次在波束故障的情況下需要快速完成波束的恢復(fù);波束快速恢復(fù)過程中候選波束選擇機(jī)制直接關(guān)系到波束恢復(fù)的時(shí)延及成功率。傳統(tǒng)的候選波束選擇方式是選取多個(gè)最高接收質(zhì)量的波束,但是這種選擇方式很容易選到一組同時(shí)被阻塞的波束,這樣會增加波束恢復(fù)的時(shí)延并且會導(dǎo)致反復(fù)的波束選擇失敗,對于無人機(jī)的飛行安全是非常嚴(yán)峻的考驗(yàn)。

    根據(jù)3GPP TS 38.213標(biāo)準(zhǔn),波束恢復(fù)流程主要有4個(gè)步驟:分別是波束故障事件觸發(fā)、候選波束檢測、用戶終端波束恢復(fù)請求、基站波束恢復(fù)響應(yīng)。如圖5所示波束恢復(fù)流程[3]。

    圖5 波束恢復(fù)流程

    在波束故障事件觸發(fā)后,用戶終端在候選波束集合中選擇RSRP值大于門限值的最佳波束,最佳波束可以是一個(gè)或者多個(gè)。如果候選波束檢測成功,則用戶會進(jìn)入基于費(fèi)競爭的隨機(jī)接入流程。如果用戶終端檢測到的候選波束均不合格,則用戶終端會進(jìn)入基于競爭的隨機(jī)接入流程。明顯可以看出,最理想的狀態(tài)是用戶終端能夠成功選擇到波束,進(jìn)行基于非競爭的隨機(jī)接入的波束恢復(fù)流程。下面介紹一種提高候選波束檢測成功率的方案?;趶?qiáng)化學(xué)習(xí)的波束檢測,強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的其中一種,其強(qiáng)調(diào)如何基于環(huán)境反饋獲得最大化收益。無人機(jī)的每個(gè)位置點(diǎn)對應(yīng)著強(qiáng)化學(xué)習(xí)的狀態(tài),選擇不同方向的毫米波波束是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動作。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)來分析基站周圍環(huán)境的信號群分布情況,進(jìn)行不斷的探索。探索過程分兩種方式,假設(shè)分別是A過程和B過程。初始化狀態(tài)下設(shè)定集合A為所有發(fā)送波束的索引,集合B為空。通過用戶終端上報(bào)的位置信息,基站在集合A和集合B中讀取數(shù)據(jù),設(shè)定一個(gè)概率值P,用于區(qū)分A過程和B過程。A過程從集合A中隨機(jī)選擇一個(gè)發(fā)送波束,根據(jù)用戶反饋的測量結(jié)果、計(jì)數(shù)器信息和探索次數(shù)來判斷其是否存在視距波束,然后計(jì)算波速相干時(shí)間,判斷其是否加入集合B。B過程從集合B中選擇測試次數(shù)最小的一個(gè)發(fā)送波束,同樣根據(jù)用戶反饋的測量結(jié)果、計(jì)數(shù)器信息和探索次數(shù)來判斷其是否存在視距波束,然后計(jì)算波速相干時(shí)間,判斷其是否加入集合A。集合B是探索后可靠性較高的候選波束集合。通過調(diào)整概率P的值可以適應(yīng)因環(huán)境變化等因素對波束探索結(jié)果的影響。將基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)候選波束探索后的波束按照其分布情況劃分為若干個(gè)集合,從每個(gè)集合中選擇權(quán)最佳波束作為某個(gè)位置的候選波束??梢员苊膺x擇到同一個(gè)位置的一組波束,從而避免因候選波束選擇不當(dāng)而導(dǎo)致的波束恢復(fù)反復(fù)失敗的問題,進(jìn)而提高波束恢復(fù)的性能。

    3.2 波束選擇

    從圖5可以看到,在全部候選波束檢測失敗后,用戶終端會進(jìn)入基于競爭的隨機(jī)接入流程,相比基于非競爭的隨機(jī)接入過程,其成功率和時(shí)延都給無人機(jī)的安全飛行帶來巨大的挑戰(zhàn)。提高其接入成功率和減低時(shí)延是評價(jià)此過程的兩個(gè)重要指標(biāo),其中波束選擇是該過程的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的波束搜索方法有窮舉掃描算法、分級掃描算法、單邊搜索算法等[4]。基于多小區(qū)協(xié)作的波束搜索方法可以消弱小區(qū)間的干擾,并提高波束選擇的成功率?;跈C(jī)器學(xué)習(xí)的波束搜索算法在獲取波束樣本之后,使用樣本對機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行性能測試,選擇性能最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來解決波束搜索的問題[5]。該方法可以在覆蓋無限接近窮舉搜索算法的同時(shí),一定程度上減少了波束搜索的時(shí)間復(fù)雜度,是目前較好的波束選擇方案,可以滿足5G無人機(jī)在飛行安全中的低時(shí)延要求。

    4 結(jié)語

    隨著無人機(jī)在各個(gè)行業(yè)使用的大幅增長,現(xiàn)在已經(jīng)成為基礎(chǔ)建設(shè)、商業(yè)和消應(yīng)用的重要工具。隨著移動網(wǎng)絡(luò)的不斷演進(jìn),對5G無人機(jī)通信解決方案的研究勢在必行。保證5G無人機(jī)在飛行過程中的安全是第一要素,無人機(jī)飛行速率快,位置切換頻繁,所以對無線側(cè)各項(xiàng)性能指標(biāo)提出了更高的要求。針對無人機(jī)的飛行特征,研究發(fā)現(xiàn)波束管理中的波束選擇和故障后的波束恢復(fù)流程是影響5G無人機(jī)飛行安全的重要過程,利用人工智能及機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化以上兩個(gè)過程可以有效保障無人機(jī)飛行安全。

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