一种基于北斗报文的无人机通信系统的制作方法

本发明涉及无人机通信，具体为一种基于北斗报文的无人机通信系统。

背景技术：

1、无人机在各个领域的应用越来越广泛，如环境监测、农业植保、物流配送等。无人机通信系统作为无人机技术的核心组成部分，其稳定性和可靠性对于无人机的安全飞行和任务执行至关重要。

2、现有的无人机通信系统多采用传统的无线通信方式，如wi-fi、4g/5g等，但这些通信方式在复杂环境下（如山区、海洋等）易受干扰，导致通信质量下降，甚至出现通信中断的情况。同时，现有的无人机通信系统在面对不同的通信条件时，缺乏自适应能力，无法动态调整通信协议参数以适应环境的变化，这进一步限制了无人机在复杂环境下的应用。因此，我们提出一种基于北斗报文的无人机通信系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于北斗报文的无人机通信系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于北斗报文的无人机通信系统，包括无人机端、通信层和地面控制站；

3、所述无人机端包括飞行控制模块、数据采集模块、北斗短报文通信模块和通信自适应模块；所述飞行控制模块用于根据预设的飞行计划和实时指令控制无人机的飞行状态；所述数据采集模块用于实时采集无人机的飞行数据，所述飞行数据包括无人机的位置、速度、电量和通信环境参数；所述北斗短报文通信模块用于通过北斗卫星系统与地面控制站进行双向短报文通信，传输飞行数据和接收控制指令；所述通信自适应模块，通过机器学习算法分析通信环境参数，并根据分析结果动态调整通信协议参数，以适应不同的通信条件；

4、所述通信层包括北斗卫星系统、通信协议模块和数据加密与解密模块；所述北斗卫星系统用于提供无人机端与地面控制站之间的稳定数据传输；所述通信协议模块用于定义无人机端与地面控制站之间的通信协议，包括数据格式、传输方式和校验机制；所述数据加密与解密模块用于对传输的数据进行加密和解密处理；

5、所述地面控制站包括指令发送模块、数据处理模块、任务调度模块和用户界面模块；所述指令发送模块用于根据任务需求向无人机发送控制指令，包括飞行路径、拍摄参数和返航命令；所述数据处理模块用于接收无人机回传的状态信息和采集的数据，并进行实时处理和分析；所述任务调度模块用于对多个无人机任务进行统一管理和调度，包括任务分配、优先级排序和资源分配；所述用户界面模块用于实时展示无人机的飞行状态和数据处理模块实时处理和分析的数据，以及提供操作功能，用于实现对无人机的飞行控制。

6、优选的，所述通信自适应模块实时收集无人机的通信环境参数，所述通信环境参数包括信号强度、噪声水平、信道占用率、信噪比、误码率、延迟时间、丢包率、频率偏移和相位噪声；

7、通过预先训练好的协议参数预测模型对采集的通信环境参数进行分析，该模型能够根据输入的通信环境参数输出最优的通信协议参数调整建议；

8、根据机器学习算法模型的分析结果，动态调整无人机的通信协议参数，以适应不同的通信条件；所述通信协议参数包括调制方式、编码率、传输功率、数据包大小、重传机制、载波频率和带宽。

9、优选的，采用神经网络算法构建协议参数预测模型，具体步骤包括：

10、步骤1：构建神经网络模型，该模型包括输入层、隐藏层和输出层，其中，输入层用于接收无人机的通信环境参数，隐藏层用于进行非线性变换和特征提取，输出层用于输出最优的通信协议参数调整建议；

11、步骤2：从无人机通信系统中获取大量的通信环境参数数据和对应的通信协议参数数据，形成训练数据集；并对数据进行预处理，包括归一化、去除异常值和填补缺失值；

12、步骤3：使用训练数据集对神经网络模型进行训练，通过迭代优化算法调整模型参数，使得模型的输出逐渐逼近真实的通信协议参数调整建议；

13、步骤4：对训练好的神经网络模型进行验证和测试。

14、优选的，步骤3的训练过程包括：

15、步骤3.1：使用预处理后的训练数据集作为输入，将通信环境参数输入至神经网络的输入层；

16、步骤3.2：通过神经网络的隐藏层进行非线性变换和特征提取，隐藏层的输出计算公式为：，其中，h表示隐藏层的输出，σ表示激活函数，表示输入层到隐藏层的权重矩阵，x表示输入层的输入，表示隐藏层的偏置；

17、步骤3.3：将隐藏层的输出传递至输出层，输出层的输出计算公式为：，其中，y表示输出层的输出，即预测的通信协议参数调整建议，表示隐藏层到输出层的权重矩阵，表示输出层的偏置；

18、步骤3.4：计算输出层的输出与真实通信协议参数调整建议之间的损失，损失函数计算公式为：，其中，l表示损失，n表示样本数量，表示第i个样本的输出层输出，表示第i个样本的真实通信协议参数调整建议；

19、步骤3.5：使用梯度下降优化算法，根据损失函数对神经网络模型的参数进行迭代更新，直至满足预设的停止条件，得到训练好的神经网络模型。

20、1.优选的，在步骤2中，使用z-score标准化方法，将每个数值数据减去其均值并除以其标准差，使得处理后的数据符合标准正态分布，标准化处理的公式为：，其中，为原始数据，为原始数据的均值，为原始数据的标准差，为标准化后的数据。

21、优选的，在步骤2中，对于缺失值，采用线性插值算法进行填充；对于异常值，采用阈值判断法，将超出预设阈值范围的数据点视为异常值，并用其邻近点的均值进行替换。

22、优选的，所述数据加密与解密模块采用aes对称加密算法，加密密钥为128位，由地面控制站生成并通过安全通道分发给无人机端；无人机端在发送飞行数据前，使用aes算法和加密密钥对数据进行加密处理，地面控制站在接收加密数据后，使用相同的加密密钥进行解密处理，以恢复原始飞行数据。

23、优选的，所述通信协议模块的数据校验机制采用crc校验码，无人机端在发送数据前生成crc校验码，地面控制站在接收数据后进行crc校验码验证。

24、优选的，所述任务调度模块的具体实现方式为：

25、接收来自用户界面模块的无人机任务输入，包括任务类型、任务目标、任务优先级和任务所需的资源；

26、根据无人机的当前状态、位置、电量和任务需求，将接收到的任务分配给合适的无人机；

27、根据任务的优先级和紧急程度，对分配给无人机的任务进行排序，以确保高优先级任务优先执行；

28、根据任务需求，为无人机分配必要的资源，所述资源包括通信资源、计算资源和存储资源；

29、实时监控无人机的任务执行状态，包括任务进度、无人机状态和异常情况；根据无人机的实际执行情况和任务需求的变化，对任务进行动态调整或重新调度。

30、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

31、自适应通信模块能够实时分析无人机的通信环境参数，如信号强度、干扰水平等，并根据分析结果动态调整通信协议参数，使得无人机在不同通信条件下都能保持稳定的数据传输，有效减少了通信中断和误码率，提升了通信的可靠性和稳定性。通过机器学习算法对通信环境的持续学习和优化，自适应通信模块能够选择最适合当前通信条件的传输方式和数据格式，从而最大化数据传输效率。这不仅缩短了数据传输时间，还减少了因重复传输和错误校验而产生的额外开销。

32、由于自适应通信模块能够优化通信协议参数，减少通信故障和数据传输错误，因此降低了因通信问题导致的无人机任务失败或重复执行的成本。同时，减少了对人工干预的依赖，进一步降低了运营和维护成本。