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摘要：在世界范围内的无人机通信领域中，电磁散射特征具有重要的意义，由于无人机的材质较为复杂，所以对于无人机高频电磁建模同样较为复杂。基于此，本文将分析选取散射中心模型并确定散射中心参数的基本方法，通过真实的无人机案例阐述正向复杂目标参数化建模中存在的问题，同时探究成像相位修正、位置参数修正的注意事项，最终确定无人机高频电磁建模成像的主要方法，旨在能够促进无人机行业的发展。
关键词：无人机；高频电磁建模；建模方法
前言：在通信领域中，由于无人机不会受到驾驶人员的心理限制、生理限制，能够更好的完成任务，并且能够适应恶劣的环境、气候，更能够满足军事作战的根本需求。为了能够扩大无人机的应用范围，增强无人机的通信性能，可以采用计算机的方式建立参数化数据模型，从而更加准确地传输信息，为科技人员的研究提供科学、准确的参考依据。
1.选取散射中心模型并确定散射中心参数
在实际工作中，通常会采用理想点散射模型、衰减指数模型、基于几何绕射理论的属性散射中心模型三种方法完成建模。理想点散射模型不仅认为频率影响着目标的散射，方位同样与散射特征相关，其表达公式为：
2.正向复杂目标参数化建模的通信实例分析
将本文中，使用ANSYS建立无人机简化机翼的具体模型，分解无人机机翼的内部构件，从而能够获得强散射源，并使用上文的方式计算无人机模型的具体参数，在特定的角度内构建散射中心的参数化模型。然后，将已经构建完成的参数模型与SAR的图像进行系统的比对、分析，最终得出无人机的通信参数模型。
实例分析：简化无人机的机翼尺寸等于3m*2m*1.2m，电磁参数等于εr=4+j0，μr=1.0，机翼的蒙皮厚度等于0.05m，机翼模型的内部结构包括简化电机、碳管2、碳管1、翼肋2、翼肋1，其材质均使用的是PEC。利用ANSYS软件将的无人机模型进行剖分，入射场次为10GHz的平面波，角度为θi=90度，φi=90度，最高追踪次数等于5，建模参数详见表1。下表为无人机建模的详细参数：
根据表1内容，可以分析出目标机翼在角度为90度时的SAR结果，假设θi等于90度，φi的取值在87.8度~92.2度之间，f等于9.5GHz~10.5GHz，△φ等于0.2度，△f等于20MHz，△x等于0.2m，△y=0.15m，角度采取23个点，频率采取51个点。依据射线追踪技术、混合GO-PO的计算方法，能够得出参数化SAR图像，与仿真SAR图像的对比结果发现二者之间的差异较大，需要对其进行优化。
在对比中发现，参数化SAR图像能够清楚的分析出无人机机翼的机构，而其属于分布式散射中心。经过对比以后可以发现：参数化SAR图像中存在两个不足之处：（1）图像中的部分散射源基于耦合作用呈现长条的分布状态，所以会在一定程度上影响散射的具体幅度；（2）图像中，其中一个散射源为散射中心，但是在仿真图像中，该散射源则为长度不等的分布型散射中心，因此需要对相关的相位、参数进行修正[2]。
3.参数化成像相位修正与位置参数修正
3.1成像相位修正
根据属性散射中心模型的公式可以发现，如果其中的Ai值等于实数，那么相位中则由exp{-j2k(xicosφ+yisinφ)}、[j(f/fc)αi]两项共同决定。但是由于α的实际取值与模型中的散射源有着直接的关系，在典型的散射结构中α的取值等于1/2的整数倍，所以上述算法中α的取值的准确性较高。另外，由于exp{-j2k(xicosφ+yisinφ)}其中的k在高频区的取值较高，所以对应的参数较为敏感，很容易发生强烈的变化。如果部件的尺寸较小，就会极大的提高第位置的精准性，但是会增加工作人员的计算量；反之，如果部件的尺寸较大，其工作量就会减少，但与此同时会带来更多的误差。也就是说，根据无人机机翼部件的尺寸建立模型，虽然大体合理，但缺乏精准性，其计算过程中产生的误差就会影响SAR图像的准确性，因此修正相位关系是优化模型的主要方式。
下面，针对本文第2节中实例分析的第一个问题进行优化分析：计算过程中，角度参数、模型参数、入射波条件等参数都与实例中一致。经过修正的参数化模型与仿真SAR模型之间的对比如图1所示。在本文中，主要提出部件级修正相位的方法，充分利用了散射中心的相位关系，进而相位的误差进行补偿，从图1可以看出，相位修正的效果较为明显[3]。
图 1 仿真SAR图像与相位修正前后的参数化模型对比图
3.2位置参数修正
根据表1，可以发现其中的散射源主要来自外壳6、外壳2的作用，在计算参数时，可以将作用的射线子集进行加权，从而能够得出具体的位置参数。掌握具体位置参数以后，可以将长度参数加入散射源中，从而使散射源能够均匀的分布在同一方向上。在本文的实例分析中，由于部件M的其中一部分被翼肋遮挡，所以会减少该部件对散射的贡献。最后，基于参数化模型可以发现部件M与分解的基本条件相吻合，可以将其独立的分为一个区域[4]。
因此，对于位置参数的修正，其具体方式为：当知道射线的实际等效位置以后，可以根据射线具体的携带量，分析当前的散射源是否存在被其他部件遮挡的问题，如果与部件M的状态相同，则应该将射线的子集继续划分，从而计算出子集的位置参数。以此为前提，能够很好的优化建模的参数，优化了上文中实例的SAR图像，将最终的结果进行系统的对比、分析，得出精准的参数化SAR图像，如图2所示：
图 2 仿真SAR图像与位置参数修正前后的参数化模型对比图
4.无人机高频电磁通信建模方法
基于本文的相关内容，将无人机高频电磁通信的建模方法应用具体案例中，具体可以分为以下4种情况：
案例1：入射角度θi等于90度，φi等于0度，入射场是HH极化均匀、10GHz的平面波，除碳管、右机翼梁、左机翼梁、电机、发动机之外，无人机中其他的部件均使用的是介质材料。结合实际测量的数据，采用本文中的建模方式，能够得出参数化的SAR图像，将其与暗室中获得的图像进行分析、对比，发现二者之间几乎不存在差异。
案例2：将入射角度改变为θi等于90度，φi等于180度，入射场是HH极化均匀、10GHz的平面波，除碳管、右机翼梁、左机翼梁、电机、发动机之外，无人机中其他的部件均使用的是介质材料。结合实际测量的数据，采用本文中的建模方式，能够得出参数化的SAR图像，将其与暗室中获得的图像进行分析、对比，发现二者之间为吻合度较高。
案例3：将入射角度改变为θi等于90度，φi等于90度，入射场是HH极化均匀、10GHz的平面波，除碳管、右机翼梁、左机翼梁、电机、发动机之外，无人机中其他的部件均使用的是介质材料。结合实际测量的数据，采用本文中的建模方式，能够得出参数化的SAR图像，将其与暗室中获得的图像进行分析、对比，发现二者之间的差异较小。
案例4：将入射角度改变为θi等于90度，φi等于36度，入射场是HH极化均匀、10GHz的平面波，除碳管、右机翼梁、左机翼梁、电机、发动机之外，无人机中其他的部件均使用的是介质材料。结合实际测量的数据，采用本文中的建模方式，能够得出参数化的SAR图像，将其与暗室中获得的图像进行分析、对比，发现二者之间没有明显差异。
通过上述案例1、案例2、案例3、案例4的分析，根据对散射中心位置、散射源幅度的对比结果来看，修正相关参数以后的SAR模型图像与在暗室中获得的SAR图像之间具有较高的吻合度，所以最终得出了无人机高频电磁模型。在实际研究、分析的过程中，需要根据实际情况建立正向无人机简化机翼模型，同时需要不断优化相位、参数的选定方法，从而更好的保证模型的准确性。对于在建立参数化SAR模型中遇到的相关问题，同样需要在科学的前提下，对相关的参数进行不断的修正，并随时将SAR图像与仿真图像进行分析比较，检查二者之间的吻合度。如果二者之间的吻合度较高，则说明建模的方式、相位、参数较为准确，但是若两个图像之间的吻合度较低，则依然需要不断的修正，直至满足无人机高频电磁建模的需求，为增强无人机的军事能力提供保障[5]。
5.无人机在物联网与智慧城市中的应用
5.1 无人机在物联网的应用
在首次提出物联网概念时，就会说明了该技术需要通过射频识别、红外感应器、激光扫描器、全球定位系统、气体感应器等设备实现。而无人机通信技术的使用，则是以上述手段为基础，实现更加智能化的识别、跟踪、定位、监控以及管理，进而更加满足了人们不同需求。例如：在救援、航拍、电力巡检等方面，尤其是在智慧城市建设、农业植保等领域中，无人机通信技术可以充分发挥其数据采集的作用。2016年的物联网大会上，英特尔、微软、IBM、腾讯表示，在当前的网络时代中，应该更加重视数据的安全隐私。而无人机作为采集、传输、通信信息的主要方式，能够在人们不知情的前提下盘旋在空中，无论是在拍摄嬉戏的孩子，还是观察你在卧室的动态。但是，目前依然无法在根本上阻止隐私的泄露。
5.2 无人机在智慧城市中的应用
无人机是智慧城市的主要技术形式之一，它与大数据、互联网的结合提高了城市管理的效率与质量。2016年，智慧城市的建设调研会于威海举行，会议上对智慧城市建设现状进行了交流、汇报，同时各个智慧城市的试点相互吸取经验，阐述了智慧城市采用无人机通信的方式开展城市管理工作，为其他城市无人机通信技术的发展提供参考。另外，在西安市，无人机航拍监控、通信技术也广泛应用在智慧城市的建设中，为西安城市的发展提供了先进技术支持，符合时代发展的特征。在西安市的建设中，其总体目标就是“建设品质西安”，同时城市的总体建设也应该与时俱进，以科技创新、生态环保、节能减排为主内容，充分发挥无人机通信的作用。在智慧城市的建设中，无人机通讯技术能够通过无线方式实现对施工现场的全面覆盖，为工地现场实现标准化提供科学配置。
结语：综上所述，无人机的研究对于军事领域的发展具有重要意义，其研究水平能够直接反应出该国家的军事实力，因此需要加大对无人机相关内容的研究。以此为基础，科技人员将科学作为依据，选择了恰当的模型并确定了相关的参数，通过恰当的方式修正了成像相位、位置参数，并最终确定了无人机高频电磁建模成像的方法，极大地促进了无人机研究领域的发展。所以，为了能够提高国家的军事实力，可以将文中无人机高频电磁建模的方式应用在实际工作中。
参考文献：
[1]罗优,谢凯娜.无人机航遥技术在某灌区渠系信息提取中的应用[J/OL].水利技术监督,2017,(06):51-52+79(2017-11-14).
[2]乔治军,潘绪超,何勇,陈鸿,沈杰,叶程. 高功率电磁脉冲对无人飞行器的毁伤破坏[J].强激光与粒子束,2017,29(11):61-66.
[3]齐浩然,齐晓慧.基于UKF和CIFER的四旋翼无人机参数辨识方法[J/OL].电光与控制,:1-7(2017-09-14).
[4]王森.无人机主推进高力能密度永磁电动机关键技术研究[D].沈阳工业大学,2014.
[5]胡佳飞.基于GMR的高性能小型化磁传感器理论与技术研究[D].国防科学技术大学,2014.
论文作者:高钰明
论文发表刊物:《基层建设》2018年第3期
论文发表时间:2018/5/18
标签：无人机论文; 参数论文; 机翼论文; 模型论文; 建模论文; 图像论文; 相位论文; 《基层建设》2018年第3期论文;