动态波束赋形与MIMO空分复用如何赋能低空经济无人机的协同感知
发布时间：2026-09-15 11:07:00
来源：RF技术社区 (https://rf.eefocus.com)
低空经济场景中的无人机集群需要在三维空间中维持协同感知与通信链路。无人机编队执行区域搜索、物流配送和基础设施巡检等任务时，每架无人机搭载的传感器探测范围有限，多架无人机的感知数据进行融合可以扩展编队的整体感知覆盖范围。协同感知对通信链路的要求体现在数据传输速率、时延和可靠性三个层面，感知数据包含点云、图像和位置信息，数据量较大且需要实时交换。动态波束赋形技术通过调整天线阵列的相位分布，将通信能量集中指向目标无人机方向，在无人机相对位置持续变化的条件下维持链路增益。多输入多输出空分复用技术在同一时频资源上利用空间信道的独立性同时服务多架无人机，提高频谱效率。两项技术的协同应用为低空无人机编队的协同感知提供了物理层支撑。
无人机集群的通信拓扑与地面蜂窝网络存在显著差异。无人机在空中飞行时，地面基站的天线下倾角通常无法有效覆盖空中目标，无人机与地面基站之间的传播路径以视距为主，但地面反射和多径效应仍然存在。无人机之间的通信链路则完全在三维空间中建立，天线高度和相对方位角随编队队形变化。动态波束赋形在无人机通信中需同时处理方位角和俯仰角的二维波束控制，波束宽度在方位面和俯仰面上可以独立设计，以适应编队队形的非对称性。对于长机与僚机之间的链路，波束宽度在方位面上可以较宽以容纳僚机的位置波动，在俯仰面上则需较窄以抑制地面反射带来的多径干扰。波束赋形的权值更新频率需匹配无人机相对位置的变化速率，在编队机动飞行时更新频率需相应提高。
空分复用在无人机集群通信中的空间自由度来源于无人机之间的角度分离和距离分离。当两架无人机相对于接收天线的角度间隔大于阵列的波束宽度时，接收端可以通过波束成形将主瓣对准其中一架而将零陷对准另一架，实现空间信道的隔离。在密集编队中，无人机之间的角度间隔可能小于波束宽度，空分复用的效果受到限制。此时可以联合利用距离维度上的差异，通过接收端的距离门控或发射端的功率控制增强近端无人机的信号强度，使其在接收端的信干噪比满足解调要求。空分复用的调度策略需根据无人机的位置分布动态调整，在编队松散时增加复用层数以提高频谱效率，在编队密集时减少复用层数以保证链路可靠性。
协同感知数据的融合处理对通信链路的时延和丢包特性提出了差异化要求。不同传感器数据的时效性不同，位置信息和速度信息的变化速率较快，需要较高的更新频率和较低的传输时延。图像和点云数据的更新频率较低但数据量较大，对传输速率的要求更高而对时延的容忍度相对宽松。动态波束赋形和空分复用技术在通信层的优化需要针对不同业务类型进行资源分配。高时效性数据应优先分配至波束对准良好的链路并使用较高的调制编码阶数，大容量数据则可以利用空分复用提供的额外空间流进行并行传输。调度算法需在感知数据的生成端对数据进行分类标记，通信系统根据标记将不同数据包映射至相应的传输策略。
无人机编队的动态性对波束跟踪和空分复用调度提出了实时性要求。编队在执行任务过程中可能进行队形变换、避障机动或任务区域切换，这些动作导致无人机之间的相对位置和角度关系快速变化。波束跟踪算法需要在无人机位置更新后迅速调整波束指向，跟踪的滞后会导致链路增益下降。空分复用调度同样需要根据无人机位置的实时变化调整空间流的分配方案，调度决策的时间粒度与编队机动的时间尺度匹配。为减少跟踪和调度的计算负荷，可以利用编队的运动学模型对无人机的位置进行短时预测，提前计算波束赋形权值和空分复用配置。预测精度随预测时间窗口的延长而下降，跟踪更新周期需根据预测精度和机动强度动态设定。
动态波束赋形与空分复用的硬件实现需要在无人机平台的尺寸、重量和功耗约束下进行优化。无人机的载荷能力有限，天线阵列的单元数量和射频通道数量受到严格限制。在较小的阵列孔径下，波束宽度的压缩程度有限，空分复用的空间分辨率也相应降低。为在有限孔径下提升性能，可采用较高的工作频率以缩短波长，使相同物理尺寸的阵列包含更多单元。毫米波频段在无人机通信中的应用可以增加阵列增益和空间自由度，但毫米波器件的功耗和散热问题在无人机平台上需要额外考虑。此外，无人机平台的振动和姿态变化会引入天线阵列的相位扰动，波束赋形算法需具备一定的抗振动能力或在姿态稳定系统的基础上工作。
低空无人机协同感知系统的工程验证已在物流配送和巡检场景中开展。测试场景包含多架无人机按预设航线飞行并实时交换感知数据，地面站接收各无人机的状态信息并监测通信链路质量。测试数据表明动态波束赋形在无人机相对位置变化时能够维持链路增益，空分复用则在编队松散时提升了频谱效率。在编队密集或机动幅度较大的测试条件下，波束跟踪的滞后和空间分辨率的不足导致通信性能下降，需要通过优化跟踪算法和调度策略来改善。当前，动态波束赋形与空分复用技术在低空无人机协同感知中的应用正处于从原型验证向产品化过渡的阶段，相关算法和硬件设计正在根据实测数据进行迭代，为低空经济场景中的无人机集群通信提供技术解决方案。
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无人机协同感知依赖动态波束赋形在三维空间中跟踪编队位置，维持链路增益。空分复用利用角度与距离分离同时服务多机，提升频谱效率。两项技术需根据编队密度和机动强度动态调整，并利用运动学预测减少跟踪滞后。硬件受限于载荷能力，可采用毫米波频段增加空间自由度。该技术已在物流和巡检场景中验证，正从原型向产品化过渡。
动态波束赋形通过多波束跟踪和功率动态分配，提升协同感知链路增益与可靠性。空分复用基于空间自由度调度用户优先级，缓解多车并发冲突。两者协同降低丢包率和传输时延，支撑融合决策实时性。工程上受限于车载天线阵列尺寸与功耗，正在从理论分析向原型验证阶段推进，为量产应用奠定基础。
