孟國杰

（中國電子科技集團公司第五十四研究所，河北 石家莊 050081）

0 引 言

隨著無人機技術的不斷演進，無人機在運輸、遙感、通信等領域發(fā)揮著重要的作用，超視距作業(yè)時無人機衛(wèi)通鏈路的質量監(jiān)測與維護一直是一個重要的研究課題。無人機衛(wèi)通鏈路中的信號干擾、天氣變化、衛(wèi)星覆蓋質量變動等因素都可能影響通信質量，進而影響無人機超視距作業(yè)。為提高無人機衛(wèi)通鏈路的穩(wěn)定性和可靠性，引入人工智能技術。

1 人工智能技術應用于無人機衛(wèi)通鏈路的概述

在無人機衛(wèi)通測控領域，人工智能技術的應用廣泛而深遠。信號處理方面，通過深度學習等技術，可以實時處理和優(yōu)化傳輸信號，減少噪聲和干擾的影響，從而提升通信的可靠性和穩(wěn)定性。頻譜管理方面，人工智能技術可以智能化分配和管理頻譜資源，預測未來需求，實現(xiàn)頻譜的高效利用。同時，人工智能賦予衛(wèi)通鏈路自主決策的能力，能夠根據(jù)實時情況進行相應的調(diào)整，以應對各種通信場景和故障情況。在安全與隱私保護方面，人工智能技術可以應用于通信內(nèi)容的加密、安全威脅的識別以及通信鏈路的監(jiān)控，確保通信數(shù)據(jù)的機密性和完整性。

2 人工智能技術在無人機衛(wèi)通鏈路應用的重要性

2.1 增強通信效率與穩(wěn)定性

無人機衛(wèi)星通信鏈路面臨眾多挑戰(zhàn)，如大氣層干擾、電磁波干擾、天氣變化等，易引發(fā)信號弱化或中斷。通過分析歷史通信數(shù)據(jù)和實時傳感器數(shù)據(jù)，人工智能技術可以建立預測模型，預測天氣、地理位置等因素對通信的影響。衛(wèi)星系統(tǒng)根據(jù)預測模型的信息提前作出調(diào)整，如調(diào)整信號功率、信號頻率等，以確保穩(wěn)定的通信連接。人工智能技術可以優(yōu)化信號調(diào)制和糾錯編碼等傳輸參數(shù)，最大限度地提高信號傳輸效率，從而在不穩(wěn)定的條件下保持更穩(wěn)定的通信鏈路[1]。

2.2 智能資源管理

人工智能可以實時監(jiān)測通信需求和資源供應情況，智能地分配資源。例如，在通信需求較低的情況下，人工智能技術可以將資源分配給其他任務，以提高資源的利用效率。另外，人工智能技術可以利用機器學習算法分析歷史數(shù)據(jù)，預測未來通信需求的變化趨勢，從而更好地規(guī)劃資源分配和調(diào)度策略，減少資源的浪費和閑置。

2.3 故障診斷與維護

人工智能可以通過監(jiān)測傳感器數(shù)據(jù)和設備狀態(tài)，實時分析系統(tǒng)的運行狀況。當系統(tǒng)出現(xiàn)異常時，人工智能技術可以自動發(fā)出警報并提供詳細的故障分析報告，有助于維護人員確定問題所在。此外，人工智能技術可以運用數(shù)據(jù)挖掘技術在大量歷史故障數(shù)據(jù)中找出潛在的故障模式，預測設備可能出現(xiàn)故障的類型和時間，有針對性地制定維護計劃，降低維護成本和系統(tǒng)停機時間。

3 人工智能技術在無人機衛(wèi)通鏈路中的具體應用

3.1 無人機衛(wèi)通鏈路質量監(jiān)測與維護的需求

3.1.1 鏈路質量監(jiān)測與評估

實時監(jiān)測信號強度是保障通信系統(tǒng)穩(wěn)定性的基礎。通過不斷跟蹤衛(wèi)星與地面站之間的信號強度變化，系統(tǒng)可以迅速識別出潛在的信號弱化或丟失情況，從而采取相應措施來維持通信連接。信噪比可以衡量信號與背景噪聲之間的比例。一個良好的信噪比有助于提升數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏蚀_性和可靠性。實時監(jiān)控信噪比的變化可以幫助系統(tǒng)檢測信號受干擾或衰減的情況，以便及時干預。誤碼可以反映數(shù)據(jù)傳輸過程中出現(xiàn)的位錯誤率。通過持續(xù)監(jiān)測和評估誤碼率，系統(tǒng)可以及早地發(fā)現(xiàn)錯誤率升高的情況并采取糾錯措施，以保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏蚀_性和完整性。時延是另一個關鍵的監(jiān)測指標，特別是在實時通信應用中。較低的時延有助于實現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)響應速度，從而提升用戶體驗。通過監(jiān)測時延變化，系統(tǒng)可以識別出通信鏈路中可能存在的延遲問題并針對性地進行調(diào)整，以優(yōu)化通信性能。

3.1.2 故障檢測與自動化維護

大氣層干擾和天氣變化是常見的鏈路中斷因素。大氣層中的水蒸氣和其他氣體可能引起信號衰減，從而影響通信質量。惡劣的天氣條件如暴風雨、暴雪等也可能干擾信號傳輸。系統(tǒng)可以通過監(jiān)測大氣層的參數(shù)，提前預知可能的干擾情況，并在必要時自動切換信號或調(diào)整通信參數(shù)，以保障通信的穩(wěn)定性。通信設備故障如硬件故障或軟件異常也是導致鏈路中斷的因素之一[2]。為應對這類情況，系統(tǒng)需要實施定期的設備狀態(tài)監(jiān)測，并針對設備故障采取自動診斷和修復機制。當設備出現(xiàn)故障時，自動化維護系統(tǒng)可以及時發(fā)現(xiàn)，并嘗試開展自愈操作，如切換到備用鏈路、重啟設備等，以最大限度地減少通信中斷的影響。自動化維護的優(yōu)勢在于減少人為操作的干預。通過自動檢測異常和采取措施，系統(tǒng)可以在無人值守的情況下保障通信的穩(wěn)定性。

3.1.3 數(shù)據(jù)分析與預測性維護

通過了解鏈路的長期趨勢，能夠準確預測潛在的鏈路問題，識別可能出現(xiàn)的瓶頸和故障點。根據(jù)這種預知性的信息提前采取維護措施，有效避免或降低潛在的服務中斷風險。為更具體地實現(xiàn)預知性維護，可以建立一個高度精準的預測性維護模型。該模型將結合歷史鏈路質量數(shù)據(jù)、監(jiān)測信息和可能的干擾因素，利用機器學習和人工智能算法進行高效的預測。通過分析不同時間段的鏈路質量數(shù)據(jù)，模型能夠識別出規(guī)律性的變化，預測潛在的異常情況。通過采用這種預測性維護模型，能夠在鏈路出現(xiàn)故障之前，實施必要的預防性措施。這不僅可以降低維護成本，減少不必要的維護任務，還能夠顯著減輕潛在的業(yè)務中斷對組織的影響。此外，及時的預防性維護有助于提升整體的衛(wèi)通網(wǎng)絡可靠性和穩(wěn)定性，為業(yè)務的持續(xù)流暢運行提供堅實的基礎[3]。

3.2 人工智能在鏈路質量監(jiān)測與維護中的潛在應用

3.2.1 實時監(jiān)測與預測

人工智能可以利用傳感器數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡性能指標以及歷史數(shù)據(jù)來實時監(jiān)測鏈路的質量。系統(tǒng)利用機器學習算法可以自動識別異常情況，如延遲增加、丟包率上升等，有助于快速發(fā)現(xiàn)潛在問題，并在問題發(fā)展到嚴重階段之前采取相應措施予以解決。另外，基于歷史數(shù)據(jù)的模型可以預測未來鏈路質量的變化，從而幫助網(wǎng)絡管理員采取相應的優(yōu)化策略。

3.2.2 自動化維護與優(yōu)化

人工智能可以自動化地執(zhí)行鏈路維護和優(yōu)化任務。例如，當監(jiān)測系統(tǒng)檢測到鏈路質量下降時，人工智能技術可以自動分析可能的原因，并提出修復方案，節(jié)省大量時間和人力的同時減少人為錯誤。此外，人工智能技術可以根據(jù)實時情況動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡參數(shù)，以優(yōu)化鏈路性能。這種自動化的優(yōu)化可以提高衛(wèi)星通信網(wǎng)絡的效率和穩(wěn)定性。

3.2.3 故障診斷分析

在鏈路質量監(jiān)測中，如果發(fā)生故障或問題，人工智能可以快速開展診斷并分析根因。通過分析大量的數(shù)據(jù)和日志信息，人工智能技術可以定位故障位置，并提供解決方案。這種快速且準確的診斷可以縮短故障恢復時間，減少業(yè)務中斷。同時，人工智能技術可以比較分析多個鏈路，找出共同的問題模式，以便更好地預防未來類似問題的發(fā)生[4]。

4 人工智能技術的無人機衛(wèi)通鏈路質量監(jiān)測的有效策略

4.1 加強數(shù)據(jù)采集與分析

在無人機衛(wèi)星通信中，數(shù)據(jù)的采集和分析是確保鏈路質量監(jiān)測有效性的基礎?？梢栽跓o人機上布置傳感器網(wǎng)絡以監(jiān)測通信鏈路的關鍵參數(shù)，如信號強度、延遲、丟包率等?？紤]無人機的特殊環(huán)境，傳感器的選擇和布局需要充分考慮環(huán)境適應性和可靠性。針對傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，采用合適的采集頻率和數(shù)據(jù)存儲方式。由于資源有限，可以考慮采用壓縮算法和智能采樣策略，確保數(shù)據(jù)的實時性和可用性。在數(shù)據(jù)傳輸之前，進行數(shù)據(jù)的預處理，如校正、濾波、異常值檢測等，以提高數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。

4.2 加強人工智能應用

人工智能技術在無人機衛(wèi)星通信鏈路質量監(jiān)測中發(fā)揮著重要作用，基于歷史數(shù)據(jù)和環(huán)境信息，使用機器學習算法構建預測模型，預測未來鏈路質量的變化，有助于提前采取相應措施，避免通信中斷或降低鏈路質量。結合強化學習等技術，使衛(wèi)通鏈路能夠自主調(diào)整通信參數(shù)，以適應不同的通信環(huán)境。這種自適應優(yōu)化可以在復雜多變的環(huán)境中實現(xiàn)更好的鏈路性能[5]。借助人工智能技術，識別鏈路質量異常和故障，并定位問題根源，有助于快速響應和修復，提高無人機衛(wèi)通鏈路的可靠性和穩(wěn)定性。

4.3 鏈路優(yōu)化與決策

根據(jù)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過優(yōu)化算法，如遺傳算法、粒子群算法等，調(diào)整信道、功率等資源，以優(yōu)化通信鏈路的性能?；诒O(jiān)測數(shù)據(jù)和預測模型，制定鏈路切換策略，確保在信號不穩(wěn)定時能夠平滑切換到其他鏈路，保障通信的連續(xù)性。在多種通信協(xié)議可選的情況下，根據(jù)實時的鏈路質量信息，動態(tài)選擇最適合的通信協(xié)議，以提高鏈路的性能和穩(wěn)定性。

5 加強人工智能技術無人機衛(wèi)通鏈路質量維護的有效策略

5.1 自動化監(jiān)測與分析

在無人機衛(wèi)星通信鏈路中，實現(xiàn)自動化的監(jiān)測和分析是較為關鍵的內(nèi)容。人工智能技術可以通過數(shù)據(jù)采集、處理和分析，實時監(jiān)測鏈路質量的變化，如信號強度、延遲、丟包率等關鍵指標。因此，可以開發(fā)智能化的傳感器網(wǎng)絡，用于數(shù)據(jù)收集，將收集的數(shù)據(jù)傳輸至地面站點或云平臺進行處理。采用機器學習算法，分析歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，預測鏈路質量的趨勢和潛在問題。一旦檢測到異常情況，系統(tǒng)就可以自動發(fā)出警報，通知維護人員進行處理，從而實現(xiàn)鏈路質量的實時監(jiān)測和自動化維護。

5.2 自適應資源配置與優(yōu)化

人工智能技術可以幫助優(yōu)化無人機衛(wèi)星通信鏈路的資源配置，以最大限度地提高鏈路質量。通過分析歷史數(shù)據(jù)和環(huán)境信息，機器學習算法可以預測不同時段、不同區(qū)域的通信鏈路質量。基于這些預測結果，不僅可以自動調(diào)整通信參數(shù)，如頻率、調(diào)制方式、功率等，以適應不同條件下的通信需求，還可以實現(xiàn)多鏈路冗余與切換，使得在鏈路質量下降時能夠自動切換到備用鏈路，保障通信的可靠性。通過持續(xù)的資源優(yōu)化，可以有效提升通信鏈路的穩(wěn)定性和性能。

5.3 異常檢測與故障預防

人工智能技術可以用于異常檢測和故障預防。通過訓練模型，可以識別出通信鏈路中的典型異常模式，如突然的信號中斷、信號干擾等。一旦檢測到異常，系統(tǒng)就立即采取相應措施，如自動調(diào)整通信參數(shù)、切換到備用鏈路，或者通知維護人員開展進一步的診斷和修復工作[6]?；跉v史數(shù)據(jù)的分析，可以預測潛在的故障點，提前進行維護和保養(yǎng)，從而減少系統(tǒng)故障的可能性，提高通信鏈路的穩(wěn)定性和可用性。

6 結 論

人工智能技術在無人機衛(wèi)通鏈路質量監(jiān)測與維護領域具有廣闊的應用前景。文章應用人工智能技術，實現(xiàn)無人機衛(wèi)通鏈路的智能化監(jiān)測和自動化維護，增強通信穩(wěn)定性和可靠性。未來，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，無人機衛(wèi)通鏈路質量監(jiān)測與維護方法將會不斷優(yōu)化，從而帶來更大的突破與進步。