無人機巡查系統在復雜環境下的信號特性分析

摘 要：本文采用系統性試驗，對復雜環境因素對無人機巡查系統信號穩定性的影響進行了深入分析。試驗考察了地形、氣象和電磁3類環境因素，采用DJI Matrice 300 RTK無人機和配套設備進行測試。結果表明，地形因素對信號穩定性的影響最顯著，其次是氣象條件，電磁環境影響相對較小。城市環境和雨天條件對信號質量影響最大，分別導致信噪比平均下降10.1dB和5.3dB。多因素耦合效應分析揭示了環境因素間的交互作用，例如城市環境下雨天條件對信號的負面影響更嚴重?；谠囼灲Y果，提出了針對性的信號優化策略，為提高無人機巡查系統在復雜環境下的可靠性和效率提供了重要參考。

關鍵詞：無人機巡查系統；信號穩定性；復雜環境；試驗分析；干擾因素

中圖分類號：TP 181" " 文獻標志碼：A

無人機巡查系統在工業檢測、農業監測和環境保護等領域的應用日益廣泛，復雜多變的實際環境對其信號穩定性構成了嚴峻挑戰。地形起伏、惡劣天氣和電磁干擾等因素均會對信號傳輸造成不同程度的影響，進而影響系統的可靠性和效率。為此，本文采用系統性試驗，深入分析這些環境因素對無人機信號穩定性的影響機制，并在此基礎上提出針對性的優化策略。主要目標包括量化評估各環境因素的影響程度，構建信號穩定性預測模型，開發適應性強的抗干擾技術，期望能夠提高無人機巡查系統在復雜環境下的工作效能，為相關領域的技術創新和實際應用提供有力支持。

1 研究目的

無人機巡查系統在現代社會中具有越來越重要的作用，廣泛應用于工業檢測、農業監測和環境保護等領域。然而，復雜多變的實際環境對無人機信號穩定性構成了嚴峻挑戰，影響了系統的可靠性和效率[1]。地形起伏、惡劣天氣和電磁干擾等因素都會對信號傳輸造成不同程度的影響。本研究旨在利用系統性試驗，深入分析這些環境因素對無人機信號穩定性的影響機制，并在此基礎上提出針對性的優化策略。研究目標包括量化評估各環境因素的影響程度，構建信號穩定性預測模型，開發適應性強的抗干擾技術，最終提高無人機巡查系統在復雜環境下的工作效能，為相關領域的技術創新和實際應用提供有力支持。

2 試驗方法

2.1 試驗設計原理

本試驗采用因子分析法，將影響無人機信號穩定性的環境因素分為地形、氣象和電磁3類。在每類因素中，選取3個典型場景進行測試[2]。地形因素包括平地、丘陵和城市環境；氣象因素包括晴天、雨天和大風天氣；電磁因素包括工業區、高壓線路和通信基站附近。試驗設計采用正交表L9（34），共進行9組試驗，每組試驗重復3次，以保證數據可靠性。信號穩定性評估指標選用信噪比（SNR）、誤碼率（BER）和信號強度（RSSI）。

2.2 試驗設備與系統配置

試驗將DJI Matrice 300 RTK無人機作為主要測試平臺，配備32.26cm（12.7inch）螺旋槳，最大起飛質量9kg，續航時間約55min[3]。通信系統使用DJI Lightbridge 2，工作頻段為2.4GHz和5.8GHz，最大傳輸距離8km。為模擬實際巡查任務，無人機搭載了30倍光學變焦相機和熱成像儀。地面站配備高性能工作站和16dBi全向天線，用于數據接收和實時分析。為了精確定位無人機位置，試驗使用Trimble R10 GNSS接收機，定位精度可達厘米級。環境參數監測設備包括Kestrel 5500氣象站（測量溫度、濕度和風速）和Narda SRM-3006選頻輻射計（測量電磁場強度）。無人機信號穩定性試驗流程如圖1所示。

2.3 數據采集與分析方法

在數據采集過程中，無人機按照預設航線飛行，每隔10s記錄一次完整的數據集，包括GPS坐標、高度、速度、信號強度和誤碼率等[4]。每次試驗持續30min，共采集180個數據點。地面站實時接收并存儲數據，同時記錄環境參數。數據分析采用MATLAB R2021b軟件。首先，對原始數據進行預處理，去除異常值（超過3個標準差）。其次，使用多元回歸分析方法，建立環境因素與信號穩定性指標間的關系模型。模型的擬合優度（R2）為0.85以上。環境因素對無人機信號穩定性的影響分析見表1。

3 復雜環境下的信號穩定性試驗

3.1 地形因素試驗

地形因素試驗在平地、丘陵和城市3種典型環境中進行。平地環境選擇開闊草原，丘陵環境為起伏約50m～100m的山地，城市環境為高樓密集區[5]。試驗結果顯示，平地環境下信號最穩定，平均信噪比（SNR）為25.3dB，誤碼率（BER）僅為1.5×10-6。丘陵環境次之，SNR降至18.7dB，BER增至4.2×10-6。城市環境對信號影響最大，SNR降至15.2dB，BER升至7.8×10-6。由頻譜分析可知，城市環境中存在明顯的多徑效應，信號反射和散射嚴重。比較不同高度的數據可知，在城市環境中，當無人機飛行高度從50m提升到100m時，SNR平均提高3.5dB，表明增加飛行高度能夠在一定程度上改進信號質量。

3.2 氣象條件試驗

氣象條件試驗針對晴天、雨天和大風天氣進行。晴天試驗在溫度25℃、相對濕度40%的條件下進行；雨天試驗在降雨強度20mm/h的環境中進行；大風天氣試驗在風速為10m/s的條件下進行。試驗數據表明，晴天條件下信號最穩定，平均SNR為24.8dB，BER為1.8×10-6。雨天條件對信號影響最大，SNR降至19.5dB，BER增至5.6×10-6。大風條件下，SNR為21.3dB，BER為3.7×10-6。進一步分析發現，雨天條件下，信號衰減與降雨強度呈正相關，降雨強度每增加5mm/h，SNR平均下降1.2dB。在大風條件下，無人機姿態穩定性下降是導致信號波動的主要原因，當風速從5m/s增至10m/s時，信號強度的標準差增加了2.1倍。氣象條件對信號穩定性的影響如圖2所示。

3.3 電磁環境試驗

電磁環境試驗分別在工業區、高壓線路附近和通信基站周邊進行。工業區電磁場強度平均為2.5V/m，高壓線路附近為3.8V/m，通信基站周邊為4.2V/m。試驗結果顯示，通信基站周邊的電磁干擾對信號穩定性影響最大，平均SNR僅為16.4dB，BER高達8.2×10-6。工業區和高壓線路附近的影響相對較小，SNR分別為17.6dB和20.1dB，BER分別為6.3×10-6和4.5×10-6。頻譜分析表明，通信基站周邊2.4GHz頻段存在明顯的干擾信號，峰值功率密度比背景噪聲高15dB。將無人機通信系統的工作頻段從2.4GHz調整到5.8GHz，在通信基站周邊環境中，SNR提升了3.8dB，BER降低了40%，證實了頻段選擇對抗電磁干擾的有效性。電磁環境對信號穩定性的影響如圖3所示。

4 試驗結果分析

4.1 各環境因素對信號穩定性的影響程度

本文對試驗數據進行了方差分析（Analysis of Variance，ANOVA），量化了各環境因素對信號穩定性的影響程度。結果顯示，地形因素的影響最顯著，F值為28.6（plt;0.001）。其中，城市環境導致信噪比（SNR）比平地環境平均下降10.1dB。氣象條件次之，F值為19.3（plt;0.001）。雨天條件使SNR比晴天條件平均降低5.3dB。電磁環境的影響相對較小，F值為12.7（plt;0.01），但是在通信基站周邊，仍然觀察到SNR平均下降8.4dB。進一步的多元回歸分析表明，這3類因素共同解釋了信號穩定性變異的82.5%，剩余的17.5%可能源于設備誤差和其他未考慮，因素。

4.2 信號衰減與干擾模式分析

本文對信號強度隨距離變化的回歸分析，揭示了不同環境下的信號衰減模式。在平地環境中，信號衰減符合自由空間路徑損耗模型，衰減指數n=2.1，與理論值2.0較接近。然而，在城市環境中，n值增至3.8，表明信號衰減速度顯著加快。頻譜分析顯示，城市環境中存在明顯的多徑效應，本文在主信號0.5MHz帶寬內觀察到平均7.2個反射信號峰。對于氣象影響，在雨天條件下，每增加1mm/h的降雨強度，信號額外衰減0.24dB/km。在電磁干擾方面，通信基站周邊2.4GHz頻段的底噪比其他環境高5dB～8dB，并且存在間歇性的強干擾信號，峰值功率密度比底噪高18dB。

4.3 多因素耦合效應討論

為了研究環境因素的耦合效應，本文采用主成分分析（PCA）和交互項回歸分析。PCA結果顯示，前2個主成分解釋了總方差的76.3%，其中第一主成分（解釋54.2%的方差）主要由地形和電磁因素構成，第二主成分（解釋22.1%的方差）主要與氣象條件相關。由交互項回歸分析可知，地形與氣象因素間存在顯著的交互作用（β=0.37，plt;0.01）。具體來說，在城市環境下，雨天條件對信號穩定性的負面影響比平地環境大1.8倍。同時，地形與電磁因素的交互也較顯著（β=0.29，plt;0.05），在通信基站密集的城市區域，信號質量劣化程度超過了單獨考慮這2個因素時的疊加效果，SNR額外下降了2.7dB。

5 結語

系統性試驗和數據分析揭示了復雜環境因素對無人機巡查系統信號穩定性的影響機制。試驗結果表明，地形因素，特別是城市環境，對信號穩定性的影響最顯著。在氣象條件中，雨天對信號質量的負面影響最大。電磁環境雖然影響相對較小，但是其在通信基站周邊仍然會導致明顯的信號劣化。多因素耦合效應分析揭示了環境因素間的復雜交互作用，強調了在實際應用中考慮多重環境影響的重要性。基于這些發現，本文提出了一系列針對性的信號優化策略，包括自適應功率控制、動態頻率選擇等。這些研究成果為提高無人機巡查系統在復雜環境下的可靠性和效率提供了理論基礎和實踐指導，有望推動相關技術的創新和應用發展。

參考文獻

[1]闞鵬，鄭華俊，袁旭峰，等.不同模型對MMC-HVDC系統大信號穩定性分析準確性影響的對比研究[J].智慧電力，2024，52（5）：105-113.

[2]王力，譚振杰，曾祥君，等.基于改進等效電路模型的直流微電網大信號穩定性分析[J].電工技術學報，2024，39（5）：1284-1299.

[3]吳彥偉，歐嘉俊，蘇濤，等.多電壓等級直流系統大信號穩定性分析[J].電力系統及其自動化學報，2023，35（10）：115-124.

[4]劉宿城，李響，秦強棟，等.直流微電網集群的大信號穩定性分析[J].電工技術學報，2022，37（12）：3132-3147.

[5]明佳，王玉斌，王璠，等.直流微網的大信號穩定性分析及有源阻尼補償方法[J].電工技術學報，2021，36（增刊2）：517-529.