无人机通信中信号稳定性提升方法研究

一、信号增强与抗干扰技术

（一）高增益天线与定向通信

天线是无人机通信链路的关键部件，高增益天线和定向通信能优化信号品质。相控阵天线与多波束技术利用电子手段改变天线辐射方向，集中发射信号，扩大覆盖范围并削减干扰，多波束技术可以形成多个独立波束。针对不同目标实施精确通信，进而优化系统总体的通信效能。

而且，天线自适应调节和指向跟踪可以依据无人机姿态改变和飞行轨迹。随时调节天线方向，让信号一直对着接收端，减少信号偏移和衰减的风险。这项技术在高速飞行和复杂环境里尤其关键，能解决无人机姿态改变引发的通信不稳定问题。

（二）信号调制与编码优化

信号调制和编码属于抗干扰的关键技术，利用抗干扰编码技术。像LDPC（低密度奇偶校验码），Turbo 码之类的，依靠冗余校验和纠错手段。可以加强数据在噪声环境中的可靠性，即便在干扰高或者信号衰减的状况下，接收端也能较好地恢复原始数据，削减丢包率。

自适应调制技术依靠对通信链路品质展开即时监测，按照链路状况来调节调制方式。让通信系统在信噪比较高时用高阶调制来加快速率，信噪比较低时则切换到低阶调制从而保证传输稳定。这样灵活的调制方法明显提升了无人机通信在复杂环境中的适应性能。

（三）频率管理与跳频技术

频率管理与跳频技术可以降低干扰风险。多频段通信切换可根据频谱使用情况及干扰强度来决定选择哪个频段通信，从而防止信号和其他无线设备发生冲突。

跳频扩频技术利用在不同频率间快速切换信号传输，减少干扰源影响，提升通信系统抗截获能力。在高密度电磁环境里能维持通信链路连续性，保证无人机任务顺利开展。

（四）干扰检测与消除

主动干扰识别算法可即时察觉环境里的干扰信号，分辨出干扰信号的种类及其来源，从而给干扰规避给予决策支撑。融合先进的滤波手段以及噪声削减办法，可以在信号接收端去除掉干扰成分，进而改善有效信号的信噪比，依靠信号处理技术和算法改良。通信链路在复杂电磁环境下的可靠性被大大提升。

二、网络架构优化与协同通信

无人机通信时，单一通信链路受环境及设备限制。通过改良网络架构并采取协同通信策略，能在系统层面改进信号的稳定性和覆盖范围。

（一）多无人机组网与中继通信

多无人机组网，UAV 集群协同中继信号传输，扩展通信范围，增强链路稳定性，无人机之间形成自组网（Ad-hocNetwork）。采用优化路由算法动态选择最佳中继节点，保证数据高效传输，这种方式提升通信可靠性，也给复杂地形和远程任务提供保障。

（二）地面基站与空地融合通信

地面基站在无人机通信里承担信号加强的作用，能在关键地方给予稳定的链路支持。空地融合通信策略通过协调无人机和地面基站间的通信资源，做到链路负载均分并改善覆盖状况。当无人机飞行高度改变或者飞出直连范围的时候，空地联合调度可以对信号传输路线实施调节，从而维持通信的稳定性。

（三）移动边缘计算与低延迟处理

移动边缘计算技术把计算能力放到靠近无人机的边缘节点上，这样就能及时处理通信数据，改良信号传输，利用边缘节点帮忙改良信号。可以削减数据在核心网络里的传输延迟，减小丢包率和抖动，做到低延迟，高可靠的通信链路。

（四）智能调度与路径规划

飞行路径优化是维持通信链路稳定的策略之一。结合地形，基站位置以及干扰源信息进行智能调度，可以规划出最优飞行路线，保证无人机始终处于良好通信覆盖区域内。动态功率控制和资源分配可以根据通信需求实时调整发射功率及信道资源，从而提高链路稳定性。

三、智能化与AI 技术应用

随着无人机在物流、 巡检、救援等任务中广泛使用。通信链路所处的环境复杂性及动态变化愈加明显，传统信号加强和网络改良手段在高速移动、复杂地形及多源干扰面前存在不足。人工智能（AI）技术的加入给无人机通信带来了智能化、动态化的解决途径，信号稳定性因此得到改善。

（一）信号预测与自适应调控

AI 在信号预测方面起着重要作用。通过对无人机历史通信数据，飞行路线，地理环境以及干扰源等信息的分析，形成信号衰减与波动的预测模型，利用机器学习算法可以识别出信号的变化规律。从而提前预测链路质量变差的趋势，为系统主动调控提供决策依据。

依照预测的结果，无人机通信系统能够自适应地去调整那些发送参数，包含发送功率，采用哪种形式来调制以及怎样进行编码，从而在各种情况下保持住链路的稳定状况。而自动调节不仅改进了信号可靠性，同时也改进了能源消耗方面的分配情况。无人机就可以在一个高速奔跑或是复杂的任务环境里连续、高效地执行它的沟通任务。

（二）干扰源识别与规避

环境干扰是造成无人机通信链路不稳定的主要因素，利用机器学习算法，无人机可以随时分析接收到的信号特征。找出干扰源所在的位置，类型以及强度，从而快速锁定干扰源，依靠干扰识别的结果。通信系统可以执行自主规避策略，改变飞行姿态，切换通信频段或者开启跳频扩频机制，主动避开干扰区域，这种方式比传统的静态规避手段更加灵活高效。可以即时应对突发干扰，改善链路的持续性以及通信的可靠性，给无人机在复杂电磁环境中的任务执行给予保证。

（三）无人机通信网络仿真与优化

AI 在通信网络仿真里同样很关键。通过创建起多无人机协同通信模型，可以预估网络在不同飞行姿态，节点布局以及干扰状况下的信号稳定情况。仿真得到的结果可用以改善网络拓扑，路由选择和中继节点的分布，在实际部署时做到有效覆盖。基于这些，AI 改良网络策略会灵活调整通信资源分配，功率控制和路由路径，使得无人机通信系统具备实时自适应性，维持低延迟，高可靠性的通信状态，进而提升整个无人机群的协同通信效率。

（四）未来发展方向

未来，6G 与量子通信技术在无人机通信中大有可为，6G 网络有着高频段、低延迟、大规模连接等特性。可以给无人机群赋予高速且稳定的通信链路，而量子通信或许能达成安全、抗干扰的通信，给关键任务无人机给予可靠的保障。而且，全自主智能化通信系统的发展走向会促使无人机由被动通信向主动决策转变，无人机可以自行感知环境，预估信号改变，避开干扰，改良网络，从而形成高度智能化的通信网络。为无人机在复杂情形下的高效应用塑造根基。

结论：

通过信号增强、 网络优化 +AI 智能化手段，无人机通信链路稳定度明显改善。高增益天线，抗干扰编码，多无人机协同，边缘计算，AI 预测调控相互配合，无人机在复杂环境里做到高可靠，低延迟的通信，给无人机任务执行给予有力保证。

参考文献：

[1]黄海燕, 张鸿生, 梁琳琳等. 基于共道干扰的多无人机中继通信系统研究[J]. 无线电工程, 2023, 53(12):2827-2833.

[2]杨雷, 郭恩泽, 刘益岑等. 基于 MobileNetv2 神经网络的无人机信号调制识别方法[J]. 兵器装备工程学报, 2023, 44(3):210-218.