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一种用于无人机的视频 信号传输方法

阅读：471发布：2020-05-08

专利汇可以提供一种用于无人机的视频信号传输方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及一种用于无人机的视频信号传输方法，该方法包括如下步骤：(1)发射端产生数据源并进行编码；(2)对编码后的信息进行调制处理并进行数模转换得到待传输的模拟信号；(3)建立无人机信道模型，将模拟信号与该信道做卷积，并添加AWGN信道；(4)接收端接收经过信道冲击响应的信号并进行模数转换得到数字信号；(5)对数字信号进行转换处理并进行信道估计得到估计后的并行信号；(6)对估计后的并行信号进行解调和解码得到接收数据。与现有技术相比，本发明具有提高信号传输效率、降低传输信号的误码率等优点。，下面是一种用于无人机的视频信号传输方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种用于无人机的视频信号传输方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
(1)发射端产生数据源并进行编码；
(2)对编码后的信息进行调制处理并进行数模转换得到待传输的模拟信号；
(3)建立无人机信道模型，将模拟信号与该信道做卷积，并添加AWGN信道；
(4)接收端接收经过信道冲击响应的信号并进行模数转换得到数字信号；
(5)对数字信号进行转换处理并进行信道估计得到估计后的并行信号；
(6)对估计后的并行信号进行解调和解码得到接收数据。
2.根据权利要求1所述的一种用于无人机的视频信号传输方法，其特征在于，步骤(1)对数据源进行RS编码。
3.根据权利要求1所述的一种用于无人机的视频信号传输方法，其特征在于，步骤(2)具体包括：
(21)对编码后的信息进行16QAM映射器调制，得到16QAM映射器调制后的信号；
(22)调制后的信号进行串并转换，得到并行信号；
(23)对并行信号在频域上插入梳状导频，得到含有导频信号的传输信号；
(24)含有导频信号的传输信号进行傅立叶逆变换得到OFDM调制信号；
(25)对OFDM调制信号在时域上插入循环前缀并进行并串转换，得到含循环前缀的OFDM调制信号；
(26)对含循环前缀的OFDM调制信号进行数模转换得到待传输的模拟信号。
4.根据权利要求1所述的一种用于无人机的视频信号传输方法，其特征在于，步骤(3)建立无人机信道模型具体为建立飞行状态下第k路径的无人机信道模型hk：
a为视距分量的幅度，为飞行状态下第k路径的视距分量，c为散射分量的幅度，为飞行状态下第k路径的散射分量，fDLOS为LOS径的多普勒频移，Tsample为采样时间，N为OFDM信号符号数，θn为第n个OFDM符号的相位，θn满足在[0,2π)上均匀分布，fDn为第n个OFDM符号的多普勒频移，δ(t)为狄拉克函数，τmax为最大时间延迟，δ(t-τmax)为经历最大时间延迟后的单位冲激响应。
5.根据权利要求1所述的一种用于无人机的视频信号传输方法，其特征在于，步骤(5)具体为：
(51)对数字信号去除循环前缀并进行串并转换，得到并行信号；
(52)并行信号进行傅立叶变换得到待估计的传输信号；
(53)待估计的传输信号采用改进的卡尔曼滤波算法与DFT插值算法进行信道估计和信道均衡得到估计后的并行信号。
6.根据权利要求5所述的一种用于无人机的视频信号传输方法，其特征在于，步骤(53)改进的卡尔曼滤波算法与DFT插值算法进行信道估计和信道均衡具体为：
(a)采用LS算法估计第一时刻处的信道响应作为迭代的初始值；
(b)计算出Kalman滤波器参数，包括状态转移矩阵、过程噪声相关矩阵和测量噪声相关矩阵；
(c)利用卡尔曼滤波进行信道估计，得到卡尔曼滤波信道频率响应值采用SVD分解的方法对所涉及的自相关矩阵进行降秩处理，获得导频处估计信道频率响应值(d)通过DFT插值算法，获得N个子载波对应的估计信道频率响应；
(e)进行信道均衡，通过估计信道频率响应恢复传输信号，得到估计后的并行信号。
7.根据权利要求1所述的一种用于无人机的视频信号传输方法，其特征在于，步骤(6)具体为：
(61)对估计后的并行信号进行串并转换，得到串行信号；
(62)对串行信号进行解调得到解调信号；
(63)对解调信号进行解码得到接收数据。
8.根据权利要求7所述的一种用于无人机的视频信号传输方法，其特征在于，步骤(62)采用16QAM解调得到解调信号。
9.根据权利要求7所述的一种用于无人机的视频信号传输方法，其特征在于，步骤(63)对解调信号进行RS解码得到接收数据。

说明书全文

一种用于无人机的视频信号传输方法

技术领域

[0001] 本发明涉及无线通信技术领域，尤其是涉及一种用于无人机的视频信号传输方法。

背景技术

[0002] 近年来，无人机在工业和商业领域的应用广泛，在承担电力线路检测与维护、山区地形测绘和航拍摄影等任务时，对无人机视频通信功能提出了更高的要求。传统方式下的无人机能携带照相设备和其他传感设备以获得高分辨率图像数据信号，但地面端无法实时性获取，只有在任务结束后才能获得，数据获取周期较长。随着数字通信技术的发展和宽带数字图像技术的发展，无人机需要通过视频信号传输系统实现无线超高清视频传输，通常数据传输速率需求高达4Mbps以上。

[0003] 当前无人机间实时数据交互主要是以定位、遥测和控制为主，数据速率一般在100kbps以下。链路层主要采用常规的窄带通信技术，当今主流的调制手段为BPSK和QPSK。
虽然这些传统的调制方式可以在有限的宽带下有效传输飞行指控指令，但是并不能满足无人机对于无线超高清视频传输的实时性与清晰度要求。如果提高信息的传送速率，则通信系统所占用的频带宽度也会提升。然后频谱资源是有限且不可再生的，不能随着通信需求的增加而无限增长。为了提高传输带宽，提高频谱效率，国内外都在研究正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术在无人机领域的应用。OFDM是一种多载波的数据传输技术，利用子载波的正交性，把一个符号的时间间隔扩展了IFFT点数的个数倍，具有较高的频谱利用率和良好的抗多径干扰的能力，非常适用于无人机的数据链路。

[0004] 无人机所处的地形环境复杂多变，使得多径效应、阴影衰落和多普勒频移等引起的信道条件恶化严重影响无人机通信质量。这些无人机信道的特点会使OFDM每个子载波的幅度和相位随着载波频率偏移、定时频偏和频率选择性衰落等因素影响而发生随机变化，导致信道再时域和频域发生衰落，由此产生码间干扰。目前广泛采用基于导频辅助的信道估计算法在接收端恢复信号，该算法首先在时域或频域插入导频图案，其次估计导频子载波上的信道响应，最后通过内插算法恢复所有子载波上的信道估计。

[0005] 导频子载波上的信道估计算法主要包括最小二乘(Least Square,LS)算法和最小均方误差(Minimum Mean Square Error，MMSE)算法。LS算法运算复杂度和时间复杂度都比较低，但是容易受噪声的影响；MMSE算法将噪声的影响考虑在内，性能有良好的提升，但运算复杂度和时间复杂度非常高，很难用FPGA实现。

[0006] 常见内插算法包括：常数插值、线性插值、二次插值和三次插值等。随着内插多项式阶数的提高，内插性能也得到提高，但是复杂度也随之增加。在实际应用中，导频占比比较低，常数插值和线性插值性能表现一般，多次插值复杂度则较高，难以用于实际。

发明内容

[0007] 本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种用于无人机的视频信号传输方法。

[0008] 本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

[0009] 一种用于无人机的视频信号传输方法，该方法包括如下步骤：

[0010] (1)发射端产生数据源并进行编码；

[0011] (2)对编码后的信息进行调制处理并进行数模转换得到待传输的模拟信号；

[0012] (3)建立无人机信道模型，将模拟信号与该信道做卷积，并添加AWGN信道；

[0013] (4)接收端接收经过信道冲击响应的信号并进行模数转换得到数字信号；

[0014] (5)对数字信号进行转换处理并进行信道估计得到估计后的并行信号；

[0015] (6)对估计后的并行信号进行解调和解码得到接收数据。

[0016] 步骤(1)对数据源进行RS编码。

[0017] 步骤(2)具体包括：

[0018] (21)对编码后的信息进行16QAM映射器调制，得到16QAM映射器调制后的信号；

[0019] (22)调制后的信号进行串并转换，得到并行信号；

[0020] (23)对并行信号在频域上插入梳状导频，得到含有导频信号的传输信号；

[0021] (24)含有导频信号的传输信号进行傅立叶逆变换得到OFDM调制信号；

[0022] (25)对OFDM调制信号在时域上插入循环前缀并进行并串转换，得到含循环前缀的OFDM调制信号；

[0023] (26)对含循环前缀的OFDM调制信号进行数模转换得到待传输的模拟信号。

[0024] 步骤(3)建立无人机信道模型具体为建立飞行状态下第k路径的无人机信道模型hk：

[0025]

[0026] a为视距分量的幅度，为飞行状态下第k路径的视距分量，c为散射分量的幅度，为飞行状态下第k路径的散射分量，fDLOS为LOS径的多普勒频移，Tsample为采样时间，N为OFDM信号符号数，θn为第n个OFDM符号的相位，θn满足在[0,2π)上均匀分布，为第n个OFDM符号的多普勒频移，δ(t)为狄拉克函数，τmax为最大时间延迟，δ(t-τmax)为经历最大时间延迟后的单位冲激响应。

[0027] 步骤(5)具体为：

[0028] (51)对数字信号去除循环前缀并进行串并转换，得到并行信号；

[0029] (52)并行信号进行傅立叶变换得到待估计的传输信号；

[0030] (53)待估计的传输信号采用改进的卡尔曼滤波算法与DFT插值算法进行信道估计和信道均衡得到估计后的并行信号。

[0031] 步骤(53)改进的卡尔曼滤波算法与DFT插值算法进行信道估计和信道均衡具体为：

[0032] (a)采用LS算法估计第一时刻处的信道响应作为迭代的初始值；

[0033] (b)计算出Kalman滤波器参数，包括状态转移矩阵、过程噪声相关矩阵和测量噪声相关矩阵；

[0034] (c)利用卡尔曼滤波进行信道估计，得到卡尔曼滤波信道频率响应值采用SVD分解的方法对所涉及的自相关矩阵进行降秩处理，获得导频处估计信道频率响应值[0035] (d)通过DFT插值算法，获得N个子载波对应的估计信道频率响应；

[0036] (e)进行信道均衡，通过估计信道频率响应恢复传输信号，得到估计后的并行信号。

[0037] 步骤(6)具体为：

[0038] (61)对估计后的并行信号进行串并转换，得到串行信号；

[0039] (62)对串行信号进行解调得到解调信号；

[0040] (63)对解调信号进行解码得到接收数据。

[0041] 步骤(62)采用16QAM解调得到解调信号。

[0042] 步骤(63)对解调信号进行RS解码得到接收数据。

[0043] 与现有技术相比，本发明具有如下优点：

[0044] (1)本发明采用16QAM调制，相比传统采用QPSK调制的无人机通信系统，能提高数据传输效率，更加适用于无人机的视频信号传输；

[0045] (2)本发明采用统计型无人机信道模型，相比其他信号传输系统框架更加具有针对性，能模拟无人机在飞行状态与不同环境下的信号传输性能；

[0046] (3)本发明提出了一种新的基于卡尔曼滤波器的改进信道估计算法，并采用了基于DFT的插值算法，仿真结果表明，该算法相比传统无人机信号传输系统中的LS信道估计算法性能具有显著的优势。附图说明

[0047] 图1为是本发明方法的一种用于无人机的视频信号传输方法的实施步骤框图；

[0048] 图2为本发明方法所用到的统计型无人机信道模型框图；

[0049] 图3为本发明方法的信道估计的流程图；

[0050] 图4为利用本发明方法在无人机信道条件下的信道均方误差图；

[0051] 图5为利用本发明方法对无人机时域信号估计的效果图。

具体实施方式

[0052] 下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。注意，以下的实施方式的说明只是实质上的例示，本发明并不意在对其适用物或其用途进行限定，且本发明并不限定于以下的实施方式。

[0053] 实施例

[0054] 如图1所示，一种用于无人机的视频信号传输方法，该方法包括如下步骤：

[0055] 步骤1：发射机产生数据源，经过RS编码，得到编码后的信息；

[0056] 步骤2：对步骤1得到的编码后的信息进行16QAM映射器调制，得到16QAM映射器调制后的信号；

[0057] 步骤3：对步骤2调制后的信号进行串并转换，得到并行信号；

[0058] 步骤4：对步骤3得到的并行信号进行插入导频，选择在频域上插入梳状导频，得到含有导频信号的传输信号；

[0059] 步骤5：对步骤4得到的含有导频信号的传输信号进行傅立叶逆变换(IFFT)处理，得到OFDM调制信号；

[0060] 步骤6：对步骤5得到的OFDM调制信号在时域上插入循环前缀(CP)，并进行并串转换，完成OFDM调制。

[0061] 步骤7：对步骤6所得含CP的OFDM信号进行数模转换(DAC)，得到模拟信号；

[0062] 步骤8：如图2所示搭建无人机信道模型，飞行状态下第k路径的无人机信道模型hk：

[0063]

[0064] a为视距分量的幅度，为飞行状态下第k路径的视距分量，c为散射分量的幅度，为飞行状态下第k路径的散射分量，fDLOS为LOS径的多普勒频移，Tsample为采样时间，N为OFDM信号符号数，θn为第n个OFDM符号的相位，θn满足在[0,2π)上均匀分布，为第n个OFDM符号的多普勒频移，δ(t)为狄拉克函数，τmax为最大时间延迟，δ(t-τmax)为经历最大时间延迟后的单位冲激响应。

[0065] 将步骤7得到的模拟信号与该信道做卷积，并添加AWGN信道。

[0066] 步骤9：在接收端接收步骤8所得经过信道冲击响应的信号，完成模数转换(ADC)，得到需要处理的数字信号；

[0067] 步骤10：对步骤9所得数字信号去除CP，并完成串并转换，得到并行信号；

[0068] 步骤11：对步骤10所得并行信号进行傅立叶变换(FFT)，得到待估计的传输信号；

[0069] 步骤12：对步骤11所得待估计的传输信号进行信道估计和信道均衡，采用改进的卡尔曼滤波算法与DFT插值算法，得到估计后的并行信号。

[0070] 如图3所示，改进的卡尔曼滤波算法与DFT插值算法进行信道估计和信道均衡具体为：

[0071] (a)采用LS算法估计第一时刻处的信道响应作为迭代的初始值；

[0072] (b)计算出Kalman滤波器参数，包括状态转移矩阵、过程噪声相关矩阵和测量噪声相关矩阵；

[0073] (c)利用卡尔曼滤波进行信道估计，得到卡尔曼滤波信道频率响应值采用SVD分解的方法对所涉及的自相关矩阵进行降秩处理，获得导频处估计信道频率响应值[0074] (d)通过DFT插值算法，获得N个子载波对应的估计信道频率响应；

[0075] (e)进行信道均衡，通过估计信道频率响应恢复传输信号，得到估计后的并行信号。

[0076] 步骤13：对步骤12所得并行进行串并转换，得到串行信号；

[0077] 步骤14：对步骤13所得的串行信号进行解映射器，完成16QAM解调；

[0078] 步骤15：对步骤14所得解调信号进行RS解码，得到接收数据。

[0079] 本发明的实施例仿真如下，参数设置如表1所示。

[0080] 表1基于无人机的视频信号传输系统参数设置

[0081]

[0082] 在Matlab环境下进行本发明设提出的无人机视频信号传输系统和传统的无人机通信系统仿真，使用飞行状态下的无人机信道和AWGN信道，其中，信道均方误差曲线如图4所示，如图5所示为-10dB时本发明所提出传输系统所得估计信道与真实信道时域对比图，从图中可以看出相比基于LS算法的传统信道估计算法，本发明提出的基于改进卡尔曼滤波信道估计算法的无人机信号传输系统性能表现更为优秀，信道均方误差始终低于数量级，能良好对无人机信道进行实时追踪。

[0083] 上述实施方式仅为例举，不表示对本发明范围的限定。这些实施方式还能以其它各种方式来实施，且能在不脱离本发明技术思想的范围内作各种省略、置换、变更。

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