杨志民，胡永江，王长龙

(军械工程学院，河北石家庄050003)

0 引言

未来战场以网络中心战为发展趋势已成为定论，无人机［1］作为信息化战争中的新秀，以其独有的灵活特性和机动优势，在网络化战争中发挥着不可替代的地位。然而，要打赢这场战争，就要求无人机能够提高网络的吞吐量和传输速率，保证网络通信的实时性;能够提高网络的抗欺骗能力，保证网络的安全性;能够减少传输的误码率，保证网络的可靠性;能够包容现有软硬件和协议，保证网络的兼容性。

很多国家的无人机在通信方面都使用扩频技术［2］，虽然链路传输的数据具有鲁棒性，但是网络传输速率低，传输所需要的时间长，不能完全满足无人机对网络化战争的需求。本文就是在这个背景下将无人机作为中继机进行研究，主要阐述将物理层网络编码应用到无人机通信的技术。通过对近几年各个学者对物理层网络编码的研究，提出了无人机使用物理层网络编码进行通信的原理以及方法技术，为下一步在理论上对无人机通信方式的创新提供研究基础。

1 模型的提取

目前，无人机的中继通信模式多种多样，典型的模式主要包括以下几种情况。

①地面—无人机—地面。A和C代表地面发射机和接收机，B代表无人机，A和C之间需要进行通信，但是由于距离很远或者收发者之间的信道条件很差，造成不能直接进行通信。为解决这一问题，可以将B看成中继机［3］，A和C先将信息传送给B，接着由B进行广播，从而实现A和C之间的实时通信，如图1所示。

图1 地面—无人机—地面模型

②一点多机。地面A需要分别和无人机C1、C2和C3进行互相通信，但是由于距离远，发送功率小，使得它们之间无法进行通信，而无人机B正好在它们之间，此时B就充当着中继机的作用，方便地面与其他无人机进行通信，如图2所示。

图2 一点多机模型

③ 串行结构。A、B、D、E和F都是无人机，A和F之间要进行互相通信，此时B、D和E这3个无人机都将充当中继机，如图3所示。

图3 串行结构模型

④ 环形结构。A、B、C、D和E这5架无人机之间需要相互通信，此时，每个无人机既是接收者又是发射者，都充当中继机，如图4所示。

通过对以上4个典型的通信模式进行比较，发现它们都有一个共同的特点:2个点(包括地面和无人机或者无人机和无人机)之间需要互相通信，但是由于相距比较远或者信号发射功率小，需要借助中继机进行转发通信。将地面、无人机和中继机都设成1个点，就可以提取出下面的模型，即双向中继系统传输模型［4］。所谓双向中继传输，就是2个源节点通过中继节点相互交换信息，如图5所示。

图4 环形结构模型

图5 双向中继系统模型

首先2个源节点A和C分别或同时向中继节点B发送信息(这个过程称为上行链路)，然后中继节点B给2个目的节点A和C(也就是源节点)广播信息(这个过程称为下行链路)。A和B之间的信道设置为信道1，B和C之间的信道设置为信道2，信道的距离和类型不同，中继节点处理信号的方式也就不同。因此，这个双向中继系统传输模型非常符合无人机之间的通信模型，下面将采用这个模型代替无人机通信模型进行研究。

2 物理层网络编码的原理

传统的双向中继系统通信方式如图6所示。在第1时隙，源节点A将信息bac传给中继节点B;在第2个时隙，源节点C将信息bca传给中继节点B;在第3个时隙中继节点B将信息bac传给目的节点C;在第4时隙中继节点B将信息bca传给目的节点A，经过4个时隙节点A和节点C才完成一次信息交换。

图6 传统信息传输模式

虽然传统的信息传输模式误码率很低，但却造成其吞吐量不能达到香农提出的“最大流、最小割”定理［5］的上界，其接入容量、吞吐量和频谱利用率严重受限。为了解决上述问题，R.Alshwede等在2000年提出网络编码［6］的概念。网络编码是指允许中继节点同时向多个节点发送多个信息流的某种组合信息，同时每个接收节点可以利用这种组合信息和自身已存储信息进行各种处理，得到所需目标信息的一种通信方式。如图7所示，在第1时隙，源节点A将信息bac传给中继节点B;在第2个时隙，源节点C将信息bca传给中继节点B，中继节点B对接收到的信息进行网络编码(如进行模2和运算得到bac⊕bca);在第3个时隙将处理之后的信息进行广播，节点A(节点C)依靠自身存储的信息将节点C(节点A)的信息恢复出来，即完成了一次信息交换。网络编码的通信模式和传统的通信模式相比，减少了一个时隙，其网络吞吐量提高了33%。由此可见，网络编码充分利用了数据包之间的关联性，提高了网络的吞吐能力。

图7 网络编码模式

但是网络编码要在无线网络中得以应用，除了要考虑无线信道环境的广播所带来的干扰、信道衰落所带来的损失以及噪声干扰外，同时要兼顾现有已存的无线网络软硬件设备和传输协议，这就要求必须在中继节点处的物理层实现网络编码［7］。物理层网络编码的原理是中继节点通过选择适当的调制/解调技术，将互相叠加的电磁波信号映射为相应的数字比特流，然后进行异或处理(即进行了网络编码)，使得所有多径、多播干扰变成网络编码算法操作的一部分，充分利用干扰来提高通信系统的性能，而不是成为通信的负面因素。上行链路流程图(即第1个时隙)如图8所示:A节点的信号a和C节点的信号c在f(·)函数作用下由网络层映射到物理层分别得到a'和c'，接着将2个信号同时传输到中继节点B进行处理得到b'=a'Θc'。b'经过h(·)函数作用后由物理层映射到网络层得到b，此时第1个时隙(即上行链路)才完成。需要注意的是f(·)函数和h(·)函数的选取需要满足一定的条件，具体参考文献［7］。在第2个时隙(即下行链路)和直接网络编码的第3个时隙相同，这里就不再赘述。

图8 上行链路流程

物理层网络编码的简化模式如图9所示，完成一次信息交换只需要2个时隙，相对于传统信息传输模式和网络编码模式其吞吐量分别提高了100%和50%。此外，物理层网络编码利用中继节点计算能力和调制/解调技术，能够进一步提高无线网络的传输速率、频谱利用率、安全性、可靠性、鲁棒性和分集增益，可以彻底解决广播特性带来的不安全性、干扰特性和不可靠性。因此，将物理层网络编码应用在无人机的通信方面能够满足网络化战争下对无人机的军事需求。

图9 物理层网络编码的简化模式

3 物理层网络编码的分类和技术

根据编码域的大小将物理层网络编码分为有限域上的物理层网络编码和无限域上的物理层网络编码［8］。在无人机通信网络中，由于要将无线电磁波信号的叠加映射到伽罗华域(GF(2))上的数据比特流运算，使得干扰变成网络编码中算法操作的一部分，因此本文研究的编码域是有限域，即研究有限域上的无人机物理层网络编码。

网络战争环境复杂，为了便于研究，假设无人机的传输过程工作在半双工模式，即一个节点不能同时进行发送和接收信号，另外假设A和C之间无直传链路，它们之间只能通过中继节点B进行通信。由于信道1和信道2的信道条件［9］以及信号的传输方式不同，将无人机物理层网络编码分为3种情况。

3.1 同种信道同步传输

条件是:2个源节点发射功率相等，采用相同的调制方式，信号发射完全同步，2个源节点到中继节点的距离相等，信道为加性高斯白噪声信道，噪声方差为σ2，双边功率谱密度为N0/2。

3.1.1 物理层网络编码与调制技术相结合的技术

文献［7］于2006年第一次提出物理层网络编码后就开始对双向中继物理层网络编码进行研究。他将物理层网络编码和调制相结合，在源节点通过QPSK调制将信号由网络层映射到物理层，在中继节点对接收到的混合信号进行解调映射后再重新调制，从而完成上行链路。在下行链路中，中继节点将处理之后的信号广播出去，目的节点通过对信号进行解调，依靠缓存自身的信号恢复出源节点的数据。将QPSK调制推广到8进制相移键控(8PSK)以及多进制相移键控(MPSK)，系统的性能会随之改变。仿真结果表明，随着信噪比的提高，相位键控的进制越高，得到的信道容量就越接近香农边界［10］。

3.1.2 物理层网络编码、调制和信道编码结合技术

将物理层网络编码和调制技术结合起来虽然对信道容量有很大地提升，但是对系统的误码率并没有很大地改善，因此，有些学者就考虑将信道编码融入进去。

文献［11］最早提出将信道编码和XOR网络编码联合研究，他们提出了一种Turbo网络编码，研究发现这种机制可以大大地改进物理层网络编码在无线系统中的可靠性。接着陈志成［12］等提出了基于QAM的物理层网络编码与信道编码联合设计的方案，该方案巧妙地引入一种去噪映射方法，同时利用卷积码和异或网络编码的线性性质，使得中继节点的解调和译码的复杂度减少50%，而且使得信道容量大大提高，但是误码率并没有显著地降低。彭汐单［13］基于Turbo码提出了一种联合信道与物理层网络编码的实施机制，提出的机制和Turbo码多用户检测器组成的自适应机制与传统的机制相比至少能够获得1.58倍的增益，不仅减少了译码复杂度，而且在高信噪比情况下获得良好的性能。顾云［14］则提出了一种结合LDPC信道编码的物理层网络编码方案。LDPC码是一种容量能够逼近香农限的编码方式。由于其简单的数学定义，利于硬件实现并行译码算法，且当码长足够长时，具有比Turbo码更优良的性能。在中继节点采用LDPC和积译码算法［15］，极大地降低了误码率。

在同种信道同步传输条件下对物理层网络编码的研究很多，不论是在传输速率方面还是在网络吞吐量方面和传统的通信方式相比都有极大地提高，这满足了信息化战争中对无人机的需要，保证无人机网络通信的实时性。但是上述条件比较苛刻，在实际环境中难以实现。

3.2 同种信道异步传输

条件是:2个源节点发射功率相等，但是信号不同步，包括载波频率不同步以及相位偏移和符号不同步，信道均为加性高斯白噪声信道，噪声方差为σ2，双边功率谱密度为N0/2，2个节点到中继节点的距离相同。

从文献［7，16，17］可以得出:符号偏移和载波相位偏移会直接导致整个通信系统性能下降。对于BPSK调制方式，由于符号偏移和载波相位偏移导致误比特率(BER)在最坏的情况下会下降3 dB;对于QPSK调制方式，若载波相位偏移π/4，在没有信道编码时，BER在最坏情况下会有6 dB的损失。虽然国内外有很多学者都在研究异步问题，但是成果却不多。

3.2.1 物理层网络编码与调制技术的结合

香港中文大学的张胜利教授根据如图10所示的模型，在中继节点首先对接收到的信号采用过采样的方式获取信息，通过信任扩散(Belief Propagation，BP)［18］算法对信息进行迭代，从2个信号的和信号中得到网络编码的信息［19］。研究结果显示，随着相位偏移的增加，信息传输的误码率越来越大，但是符号偏移却可以加快误码率的下降，提高系统的性能。

图10 异步条件下中继节点接收信号模型

3.2.2 物理层网络编码、调制和信道编码结合技术

文献［19］在QPSK调制的基础上将重复累计码(RA)信道编码与物理层网络编码联合起来，在中继节点同样采用BP算法迭代信息，使用最大后验概率(MAP)的方法获取2个源节点的网络编码信息，研究发现不论是相位偏移还是符号偏移都可以提高整个系统的性能，降低误码率。

信道编码的使用减少了信号异步带来的各种缺失，甚至使相位偏移和符号偏移提升系统的性能，因此使用信道编码是提高通信系统性能的重要方法。但是这方面的成果却很少，原因是必须要寻找一种合适的算法(如BP算法)才能够将信道编码和物理层网络编码联合起来。因此下一步的工作就是寻找合适的算法将更多的信道编码方式(如卷积码、Turbo码［20］)使用在物理层网络编码上，以改善系统的性能。

3.2.3 OFDM技术和物理层网络编码的结合

正交频分复用(OFDM)技术由于其高效的频谱利用率、良好的抗多径衰落性和频率选择性被广泛地应用于通信的各个方面［21］，但是和物理层网络编码结合起来研究的却很少。文献［22］表明任何时域中的符号偏移通过OFDM将会转化成频域中的相位量。因此下一步的工作就是将OFDM和物理层网络编码联合起来应用在无人机的通信中。

3.2.4 MIMO技术和物理层网络编码的结合

MIMO技术和物理层网络编码结合有2个优点:①提高系统的吞吐量;② 减少系统处理的复杂性［23］。文献［24］提出了物理层网络编码和空时编码联合方案，如图11所示。源节点和中继节点都有2根天线。中继节点将收到的信息通过最大似然检测(ML)后进行物理层网络编码。研究表明，双天线技术不仅保证了网络编码带来的编码增益，还利用了空时编码获得很大的分集增益。文献是在同步条件下研究的，下一步的研究就是在异步的条件下将MIMO技术和信道编码联合解决异步传输的问题。

图11 物理层网络编码与空时编码联合方案

同种信道异步传输方式在无人机通信中很常见，多个飞机与中继机在平流层上进行信号的传输就符合这种状况。因此，研究同种信道异步传输方式对无人机的通信有很大的意义。

3.3 不同种信道异步传输

条件是:信道不同，发射信号不同步。随着信息化的不断发展，很多局部战争将在城市中进行。城市建筑物比较高，无人机发送的信号多数被反射，产生多径效应，其信道可以抽象为赖斯信道［25］。另外，地面发射站一般离中继机比较远，而且是在视野宽阔的地带，其信道可以抽象为高斯信道。信道不同，且信号发射也不同步，中继机进行信号处理的难度无形间加大了很多。

不同种信道异步传输的条件最符合无人机的实际通信情况，但是国内外在物理层网络编码的研究很少，这也是下一步研究的工作重点。

4 结束语

无人机在现代军事中发挥着越来越重要的作用，战场环境复杂多变，无人机通信质量的好坏对战争的影响很大。在研究中，将无人机的通信模型简化成双向中继信道的模型是符合要求的。信道的条件从理想环境到一步步复杂，研究的人越来越少，技术也越来越不成熟，所以就很有必要研究在复杂信道条件下物理层网络编码的联合技术，提高无人机在实际环境下的通信容量和抗干扰性能。

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