基于无迹卡尔曼滤波的无人机毫米波波束跟踪算法

李鹏辉，仲伟志，张璐璐，杨卓明，朱秋明，陈小敏

（1.南京航空航天大学航天学院，南京 210016；2.南京航空航天大学电子信息工程学院，南京 211106）

引 言

近年来，无人机（Unmanned aerial vehicle，UAV）因为具有成本低、灵活性强和覆盖面积广等优点，被认为是第5代（5th⁃Generation，5G）通信网络中各种应用场景的承载者，例如，作为足球比赛、音乐会等短时间高密度聚集人群的飞行基站，为人们提供无线覆盖；在自然灾害期间提供额外的通信容量帮助恢复通信系统［1⁃2］等。

无人机应用场景越多，执行的任务越复杂，无人机需要的数据吞吐量也越多。因此，拥有巨大免许可连续带宽的毫米波频段（30~300 GHz），得到无人机通信领域的广泛关注［3⁃5］。然而，毫米波由于频率较高，导致路径损耗较大，尤其在降雨等天气下会产生极大衰减［6］。因此，研究者提出采用大规模阵列天线下的波束成形技术的方法来弥补毫米波传播中的路径损耗［7⁃8］。由于该技术依靠特定方向上的高增益窄波束进行通信，无人机和用户间的相对运动会导致波束失配，影响通信质量。为了保证正常稳定的通信效果，需要不断调整收发端的波束角度，实现波束的实时对齐。因此，有效的波束跟踪方法对于将毫米波应用在无人机通信领域中具有重要意义。

以往，针对毫米波波束跟踪这一问题的研究相对较少。文献［9⁃10］通过训练波束进行跟踪，其中波束方向被周期性地训练以保持波束对准。但由于环境复杂，训练频率需要足够高才能应对。文献［11］提出基于波束相干时间调整训练频率，因此当角度变化不快时，可以降低开销。……