多无人机信干噪比适配的符号级预编码与位置联合抗干扰优化策略

来源：电子与信息学报杂志2025年第10期北京时间：

作者：魏浩然, 姚如贵, 樊晔, 马为鑫, 左晓亚

单位：1.西北工业大学电子信息学院 西安 7101292.西北工业大学深圳研究院 深圳 518057

摘要：无人机部署为空中通信节点可为地面用户提供更为灵活、更高质量的服务。然而，无人机易受到外界恶意干扰导致通信性能严重下降。传统抗干扰方案如跳频抗干扰计算量大，在计算资源与能量受限的无人机上难以适用。针对上述问题，该文综合采用多点协作(CoMP)技术和符号级预编码(SLP)技术，提出多无人机信干噪比适配的符号级预编码与位置联合抗干扰优化策略。针对三维空间和存在同一节点属于多个集合等挑战，巧妙地设计了3D-Kmeans++协作集划分的空地多节点匹配机制。为了解决预编码矩阵和位置联合优化时计算量大的问题，基于最优预编码矩阵和位置之间的关联关系，提出基于粒子重构的低复杂度迭代优化算法，可同时求解出无人机的预编码矩阵和位置。另外，针对用户所受干扰和噪声的差异化功率特征，提出信干噪比(SINR)适配的符号级预编码，实现了多架无人机功率分配的优化设计。仿真结果表明，与不划分协作集对比，采用该文所提空地多节点匹配机制后受干扰通信用户的信干噪比提升5 dB左右；与传统符号级预编码对比，采用该文所提预编码和迭代优化算法，受干扰通信用户的信干噪比能提升12～13 dB，同时保证普通通信用户的正常通信不受影响，提升了系统能量效率，降低了计算复杂度。

关键词：无人机部署, 3D-Kmeans++协作集划分, 粒子重构, 信干噪比适配的符号级预编码

基金资助：国家自然科学基金(62401473)，空间微波通信国家重点实验室基金(HTKJ2024KL504010)，深圳市科技计划(JCYJ20240813150735045)，陕西省重点研发计划一般项目(2025CY-YBXM-055)，西北工业大学无人飞行器技术全国重点实验室开放课题(WR202404)，中央高校基本科研业务费专项资金(G2024WD0159, D5000240239)