一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法

1.本技术涉及智能超表面、无人机辅助定位、无线抗干扰技术等技术领域，尤其涉及一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法。


背景技术：

2.目前，基于用户定位的信息服务技术已经在日常生活中广泛应用，例如出行导航、社交软件、定位类游戏等，这使得对精确定位技术的需求不断增加。因为其操作灵活、覆盖范围广和实时性高等优点，无人机被认为是一种具有巨大发展潜力和广阔应用前景的定位平台。如授权公布号为cn112577481b的中国专利提出了一种基于目标检测算法的旋翼无人机对地面目标的定位方法，该方法将得到的图像位置信息和无人机的位置状态信息相结合，实现了对地面用户的高精度定位。d.ebrahimi等人[d.ebrahimi，s.sharafeddine，p.－h.ho and c.assi，＂autonomous uav trajectory for localizing ground objects：a reinforcement learning approach，＂ieee transactions on mobile computing，vol.20，no.4，pp.1312－1324，1april 2021.]提出了一种基于强化学习的无人机自主规划轨迹的方法，使得无人机能自主选择最优的飞行轨迹，并为地面用户提供识别和定位服务。
[0003]
然而，在无人机辅助定位应用中存在定位干扰的可能性。定位干扰一般是通过干扰设备故意发送射频干扰来阻碍无人机的信号接收，从而达到阻止定位服务或降低定位精度的目的。近年来，随着干扰器生产成本和制作技术难度的不断降低，干扰事件频繁发生，对定位服务构成了严重威胁，因此迫切需要研究有效的无线抗干扰定位技术。zijie wang等人[z.wang，r.liu，q.liu，l.han and j.s.thompson，＂feasibility study of uav－assisted anti－jamming positioning，＂ieee transactions on vehicular technology，vol.70，no.8，pp.7718－7733，aug.2021.]提出了一种基于到达时间差/双响应双向测距的混合定位方案，可在全球卫星定位系统信号受到干扰的情况下，通过无人机集群间的协作解决无人机的自定位和时钟同步问题，并利用无人机和用户之间的时延信息为用户提供定位服务。
[0004]
智能超表面是一种由大量低成本的被动无源反射元件组成的平面，每个元件都能够独立地改变入射信号的相位(或/和)幅度。智能超表面具有被动性、可重构和易部署等特点，在克服非视距、消除多普勒效应、增强定位、和增强安全性等方面具有广阔的应用前景。已有许多研究表明，在定位系统中引入智能超表面能够增强和优化接收到的定位信号，有效提升定位精度和鲁棒性。授权公布号为cn112637764b的中国专利提出了一种智能超表面波束成形辅助的无线定位方法，其核心思想是通过最小化估计位置的克拉美
·
罗下界来优化智能超表面的相移部署，并对位置参数和相移向量进行交替更新，最终实现对移动端的精确定位。[t.ma，y.xiao，x.lei，w.xiong and m.xiao，＂distributed reconfigurable intelligent surfaces assisted indoor positioning，＂ieee transactions on wireless communications，vol.22，no.1，pp.47－58，jan.2023.]提出了一种基于智能超表面的室内单目标用户定位技术，该方法分为两步：首先，将室内环境划分为不同的区域，
在智能超表面随机相位部署下判断目标位于哪个区域中；其次，在确定目标所在区域的基础上，以该区域的中心为目标，优化智能超表面的相位系数，以获得更精确的定位结果。
[0005]
但是目前在智能超表面辅助定位场景中，一旦出现恶意干扰，容易影响定位及跟踪服务的准确性。因此针对智能超表面辅助定位场景下的恶意干扰的问题，本发明旨在提供一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法。


技术实现要素：

[0006]
针对以上的实际问题和现有技术的不足，本发明所要解决的主要技术问题是智能超表面辅助定位场景下的恶意干扰的问题，提供一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法，旨在通过动态调整智能超表面的相移，迭代更新干扰机和用户的信道和位置信息，最终实现对用户在恶意干扰环境下的精确定位。
[0007]
为了解决上述的技术问题，本技术提供一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法，采用如下的技术方案：
[0008]
一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法，方法步骤如下：
[0009]
步骤1、初始化智能超表面的相移部署，设智能超表面的每个元件的初始相位表示为φ
(0)
；
[0010]
步骤2、估计干扰机的信息和位置的初始信息，无人机获取干扰机的发射功率pj、干扰信号干扰机和智能超表面的信道h
j,r
；计算干扰信号干扰机和智能超表面的信道h
j,r
的乘积值为同时获取干扰机相对智能超表面的仰角和方位：和
[0011]
步骤3、估计用户的信息和位置的初始信息，用户发送定位信号，无人机接收到经过智能超表面反射的包含干扰信号的定位信号y
(0)
，同时获取用户与智能超表面之间的仰角和方位角：θ
el(0)
和θ
az(0)
；并计算用户的位置参数η
(0)
＝[d
(0)
,θ
el(0)
,θ
az(0)
]，其中d
(0)
表示用户与智能超表面的距离，得到初始位置p
(0)
并实时回传给用户；
[0012]
步骤4、根据步骤2所得参数和动态调整智能超表面相位为优化智能超表面的相移部署；
[0013]
步骤5、在智能超表面的相位为的情况下，无人机接收干扰信号并计算和对干扰机的信道和位置估计信息进行更新；
[0014]
步骤6、根据步骤3和步骤5中得到的η
(0)
、p
(0)
、和重新调整智能超表面相位为优化智能超表面的相移部署；
[0015]
步骤7、在智能超表面的相位为的情况下，用户再次发送定位信号，无人机接收到定位信号y
(k)
；
[0016]
步骤8、根据信号y
(k)
，再次计算用户的位置信息η
(k)
，并得到更新后的位置p
(k)
；并
经过无人机将更新后的位置p
(k)
实时回传给用户；
[0017]
步骤9、重复执行步骤4-8，直到用户中止该定位服务，不再发送定位信号。
[0018]
在一较佳实施例中，在步骤1中，设智能超表面位于坐标原点处，其每个元件的初始相移ωi是在[0,2π)的范围中随机取值，并表示为
[0019]
在一较佳实施例中，在步骤2中，干扰机随机放置在面积为50m
×
40m的区域内，其发射功率为pj＝10mw，向无人机发射干扰信号
[0020]
在无人机上安装有2
×
2规模的阵列天线，用于接收干扰信号。
[0021]
在一较佳实施例中，在步骤3中，初始位置p
(0)
计算公式如下：
[0022]
p
(0)
＝d
(0)
[sinθ
el(0)
cosθ
az(0) sinθ
el(0)
sinθ
az(0) cosθ
el(0)
]。
[0023]
在一较佳实施例中，在步骤3中，用户初始位置随机分布在面积为100m
×
80m的固定区域内，且用户在该区域内以随机步长(每秒在[0,1]米范围内随机取值)和随机方向进行步行；
[0024]
用户在步行过程中持续向无人机传输定位信号，在每个时隙内的传输次数t＝40次，其发射功率pu＝10mw；无人机接收到的定位信号为y
(0)
。
[0025]
在一较佳实施例中，在步骤4中，动态调整智能超表面相位为在一较佳实施例中，在步骤4中，动态调整智能超表面相位为
[0026]
在一较佳实施例中，在步骤4中，通过最大化信道增益来调整相位：
[0027][0028]
其中，h
j,r
表示干扰机和智能超表面的信道，h
r,v
表示智能超表面和无人机间的信道。因此，得到第i个智能超表面元件的相移为：
[0029][0030]
其中，和表示无人机相对于智能超表面的方位角和仰角，和分别表示相应角度的波矢，ui代表第i个智能超表面元件的位置。
[0031]
在一较佳实施例中，在步骤6中，重新调整智能超表面相位为在一较佳实施例中，在步骤6中，重新调整智能超表面相位为
[0032]
在一较佳实施例中，在步骤6中，具体的重新调整智能超表面相位为：
[0033][0034]
其中，h
u,r
代表用户和智能超表面之间的信道，pu表示用户的发射功率，pj表示干扰机的发射功率。因此，得到第i个智能超表面元件的相移为：
[0035][0036]
相较于现有技术，本发明的技术方案具备以下有益效果：
[0037]
1.本发明通过动态调整智能超表面的相移，迭代更新干扰机和用户的信道和位置信息，最终实现对用户在恶意干扰环境下的精确定位。具体而言，通过持续监测和分析干扰环境，及时获得用户和干扰机最新的信道和位置信息，并相应地灵活调整智能超表面的相移部署，实现用户抵御干扰和精确定位的目标。
[0038]
2.本发明综合运用动态调整相移、迭代更新信道和位置信息的策略，为用户在干扰环境中提供了可靠而准确的定位和跟踪服务，为无线通信系统的稳定运行和可靠性提供了重要保障。
[0039]
3.本发明充分利用智能超表面可通过相移配置实现信号的精确控制这一特性，将其引入具有干扰机的无线定位的服务场景。通过考虑智能超表面与无人机、用户和干扰机之间的信道状态和位置关系等参数，实现动态优化智能超表面的相位部署。一方面，通过提高干扰源位置估计精度，更好地满足用户定位服务需求；另一方面，显著降低干扰对用户定位的影响，并实时更新用户的位置信息，从而实现对用户的定位和移动追踪，并确保定位结果的准确性和实时性。
附图说明
[0040]
图1为本发明实施例所述的智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法的模型图；
[0041]
图2为本发明实施例所述的智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法的流程图；
[0042]
图3为本发明实施例所述的智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法的时序图；
[0043]
图4为本发明实施例所述的随机相位抗干扰和优化相位抗干扰定位对用户随机初始点的定位误差比较；
[0044]
图5为本发明实施例所述的用户在实际步行的情况下进行优化相位抗干扰定位的轨迹图。
具体实施方式
[0045]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0046]
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“顶/底端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0047]
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“套设/接”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是壁挂连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接，可以是机械连接，也可以是电连接，可以是直接相连，也可以通过中
间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通，对于本领域的普通技术人员而言，可以视具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0048]
实施例1
[0049]
参考图1－图5，本实施例提供了一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法，本发明的定位方法通过智能超表面辅助，对干扰机信道和位置信息的动态估计，实现用户位置的实时测量与优化。为了进一步提高定位服务的准确性，无人机根据估计到的干扰机和用户位置信息，动态调整智能超表面的相位部署。这一创新方法可以有效改善干扰机的位置估计精度，从而增强对用户抗干扰定位服务性能。此外，采用了迭代优化的方法，不断更新对用户和干扰机的位置和信道估计，使得定位结果逐渐逼近真实位置。该方法可以克服非视距传输的限制，有效防御干扰机攻击，实现用户的定位和跟踪，并且提高定位服务的性能。
[0050]
如图1－2，一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法具体实施步骤如下：
[0051]
步骤1、初始化智能超表面的相移部署，设智能超表面的每个元件的初始相位表示为φ
(0)
；具体为：设智能超表面位于坐标原点处，其每个元件的初始相移ωi是在[0,2π)的范围中随机取值，并表示为
[0052]
步骤2、估计干扰机的信息和位置的初始信息，无人机获取干扰机的发射功率pj、干扰信号干扰机和智能超表面的信道h
j,r
；计算干扰信号干扰机和智能超表面的信道h
j,r
的乘积值为同时获取干扰机相对智能超表面的仰角和方位：和
[0053]
步骤3、估计用户的信息和位置的初始信息，用户发送定位信号，无人机接收到经过智能超表面反射的包含干扰信号的定位信号y
(0)
，同时获取用户与智能超表面之间的仰角和方位角：θ
el(0)
和θ
az(0)
；并计算用户的位置参数η
(0)
＝[d
(0)
,θ
el(0)
,θ
az(0)
]，其中d
(0)
表示用户与智能超表面的距离，得到初始位置p
(0)
并实时回传给用户；
[0054]
步骤4、根据步骤2所得参数和动态调整智能超表面相位为优化智能超表面的相移部署，利用该相位部署对干扰信号进行更准确的估计，以更好地辅助用户的定位；
[0055]
步骤5、在智能超表面的相位为的情况下，无人机接收干扰信号并计算和更新干扰机的信道和位置信息；
[0056]
步骤6、根据步骤3和步骤5中得到的η
(0)
、p
(0)
、和重新调整智能超表面相位为这一优化相位方法能够为用户提供抗干扰和精确定位的服务，优化智能超表面的相移部署；旨在抵御恶意干扰并提高用户定位精度。
[0057]
步骤7、在智能超表面的相位为的情况下，用户再次发送定位信号，无人机接收到定位信号y
(k)
；
[0058]
步骤8、根据信号y
(k)
，再次计算用户的位置信息η
(k)
，并得到更新后的位置p
(k)
；并经过无人机将更新后的位置p
(k)
实时回传给用户；
[0059]
步骤9、重复执行步骤4-8，直到用户中止该定位服务，不再发送定位信号。
[0060]
在本实施例中，在步骤2中，具体为：干扰机随机放置在面积为50m
×
40m的区域内，其发射功率为pj＝10mw，向无人机发射干扰信号无人机上安装有2
×
2规模的阵列天线，通过接收到的干扰信号，计算出以及干扰机的角度信息：和
[0061]
考虑到无人机和干扰机之间存在阻挡，因此无人机只能接收到经过智能超表面反射后的干扰信号在这一步骤中，计算出干扰机的功率和信道的乘积值，将其表示为同时确定干扰机相对智能超表面的仰角和方位角：和
[0062]
在步骤3中，具体为：假设用户初始位置随机分布在面积为100m
×
80m的固定区域内。用户在该区域内以随机步长(每秒在[0,1]米范围内随机取值)和随机方向进行步行。用户在步行过程中持续向无人机传输定位信号，在每个时隙内的传输次数t＝40次，其发射功率pu＝10mw。无人机接收到的定位信号为y
(0)
。
[0063]
无人机通过定位信号y
(0)
和步骤2中求得的干扰机相关信息和计算出用户的初始位置参数η
(0)
＝[d
(0)
,θ
el(0)
,θ
az(0)
]，得到初始位置p
(0)
＝d
(0)
[sinθ
el(0)
cosθ
az(0)
sinθ
el(0)
sinθ
az(0)
cosθ
el(0)
]，无人机将得到的位置信息p
(0)
实时回传给用户。
[0064]
其中d
(0)
表示用户与智能超表面的距离，θ
el(0)
和θ
az(0)
；分别表示用户与智能超表面之间的仰角和方位角。
[0065]
在步骤3中，同样的，在无人机与用户之间的直射路径被阻挡的情况下，用户发送定位信号，无人机只能接收到经过智能超表面反射的包含干扰信号的定位信号y
(0)
。需要注意的是，在这一步骤中，智能超表面相位部署与步骤1和步骤2中保持相同。
[0066]
如图3，为本发明实施例所述的智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法的时序图，图中标注的序号分别对应说明书中的步骤1－8。将每个时隙视作一次循环，在每个循环中按照顺序执行相位优化、目标定位、传输通信等步骤，通过迭代更新用户位置，以实现精确定位的目标。
[0067]
如图4，为本发明实施例所述的随机相位抗干扰和优化相位抗干扰定位对用户随机初始点的定位误差比较。从图中的曲线可以看出，相较于随机相位，本发明提供的相位设计方案在存在干扰的情况下能够实现更精确的定位。同时，我们还可以观察到，随着智能反射面元件数量的增加，定位误差逐渐减小。
[0068]
如图5，为本发明实施例所述的用户在实际步行的情况下进行优化相位抗干扰定位的轨迹图，其中智能反射面元件数取90。通过对比轨迹图，我们可以观察到本发明提供的优化相位抗干扰方案能够对移动用户进行较为精确的跟踪。
[0069]
与现有的发明相比，本文创新性地讨论了一种基于智能超表面辅助的无人机抗干
扰定位方法，通过动态部署智能超表面元件的相位，本方法能够不断更新所获得的干扰机和用户的位置和信道信息，并实时更新和反馈用户定位信息。该迭代优化技术不仅能够有效提高对移动用户定位精度，而且能够对移动用户进行实时的位置监测与跟踪，具有显著的优势和应用前景。
[0070]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均属于侵犯本发明保护范围的行为。

技术特征：
1.一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法，其特征在于：方法步骤如下：步骤1、初始化智能超表面的相移部署，设智能超表面的每个元件的初始相位表示为φ
(0)
；步骤2、估计干扰机的信息和位置的初始信息，无人机获取干扰机的发射功率p
j
、干扰信号干扰机和智能超表面的信道h
j,r
；计算干扰信号干扰机和智能超表面的信道h
j,r
的乘积值为同时获取干扰机相对智能超表面的仰角和方位：和步骤3、估计用户的信息和位置的初始信息，用户发送定位信号，无人机接收到经过智能超表面反射的包含干扰信号的定位信号y
(0)
，同时获取用户与智能超表面之间的仰角和方位角：θ
el(0)
和θ
az(0)
；并计算用户的位置参数η
(0)
＝[d
(0)
,θ
el(0)
,θ
az(0)
]，其中d
(0)
表示用户与智能超表面的距离，得到初始位置p
(0)
并实时回传给用户；步骤4、根据步骤2所得参数和动态调整智能超表面相位为优化智能超表面的相移部署；步骤5、在智能超表面的相位为的情况下，无人机接收干扰信号并计算和更新干扰机的信道和位置信息；步骤6、根据步骤3和步骤5中得到的η
(0)
、p
(0)
、和重新调整智能超表面相位为优化智能超表面的相移部署；步骤7、在智能超表面的相位为的情况下，用户再次发送定位信号，无人机接收到定位信号y
(k)
；步骤8、根据信号y
(k)
，再次计算用户的位置信息η
(k)
，并得到更新后的位置p
(k)
；并经过无人机将更新后的位置p
(k)
实时回传给用户；步骤9、重复执行步骤4-8，直到用户中止该定位服务，不再发送定位信号。2.根据权利要求1所述的一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法，其特征在于：在步骤1中，设智能超表面位于坐标原点处，其每个元件的初始相移ω
i
是在[0,2π)的范围中随机取值，并表示为中随机取值，并表示为3.根据权利要求1所述的一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法，其特征在于：在步骤2中，干扰机随机放置在面积为50m
×
40m的区域内，其发射功率为p
j
＝10mw，向无人机发射干扰信号在无人机上安装有2
×
2规模的阵列天线，用于接收干扰信号。4.根据权利要求1所述的一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法，其特征在于：在步骤3中，初始位置p
(0)
计算公式如下：p
(0)
＝d
(0)
[sinθ
el(0) cosθ
az(0) sinθ
el(0) sinθ
az(0) cosθ
el(0)
]。5.根据权利要求3所述的一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法，其特征在于：
在步骤3中，用户初始位置随机分布在面积为100m
×
80m的固定区域内，且用户在该区域内以随机步长(每秒在[0,1]米范围内随机取值)和随机方向进行步行；用户在步行过程中持续向无人机传输定位信号，在每个时隙内的传输次数t＝40次，其发射功率p
u
＝10mw；无人机接收到的定位信号为y
(0)
。6.根据权利要求1所述的一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法，其特征在于：在步骤4中，动态调整智能超表面相位为7.根据权利要求6所述的一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法，其特征在于：在步骤4中，通过最大化信道增益来调整相位：其中，h
j,r
表示干扰机和智能超表面的信道，h
r,v
表示智能超表面和无人机间的信道。因此，得到第i个智能超表面元件的相移为：其中，和表示无人机相对于智能超表面的方位角和仰角，和分别表示相应角度的波矢，u
i
代表第i个智能超表面元件的位置。8.根据权利要求1所述的一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法，其特征在于：在步骤6中，重新调整智能超表面相位为9.根据权利要求8所述的一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法，其特征在于：在步骤6中，具体的重新调整智能超表面相位为：其中，h
u,r
代表用户和智能超表面之间的信道，p
u
表示用户的发射功率，p
j
表示干扰机的发射功率。因此，得到第i个智能超表面元件的相移为：

技术总结
本发明提出一种智能超表面辅助的无人机抗干扰定位方法，本发明的定位方法通过智能超表面辅助，对干扰机信道和位置信息的动态估计，实现用户位置的实时测量与优化。为了进一步提高定位服务的准确性，无人机根据估计到的干扰机和用户位置信息，动态调整智能超表面的相位部署。这一创新方法可以有效改善干扰机的位置估计精度，从而增强对用户抗干扰定位服务性能。此外，采用了迭代优化的方法，不断更新对用户和干扰机的位置和信道估计，使得定位结果逐渐逼近真实位置。该方法可以克服非视距传输的限制，有效防御干扰机攻击，实现用户的定位和跟踪，并且提高定位服务的性能。并且提高定位服务的性能。并且提高定位服务的性能。


技术研发人员：张翼 谢雅晶 吴敏 肖亮
受保护的技术使用者：厦门大学
技术研发日：2023.07.07
技术公布日：2023/10/15