面向气动协同 UAV 编队的控制感知一体化系统设计
信号处理
2025-07-29 v1
摘要
集成感知与通信（Integrated Sensing and Communication, ISAC）已成为推动低空无线网络（Low-Altitude Wireless Network, LAWN）发展的关键技术，对于下一代通信系统至关重要。本文研究双功能 LAWN 中基于气动上涴效应实现能源节省的无人机编队系统设计。具体而言，地面基站（GBS）同时对多编队进行无线控制和感知任务。为提高飞行续航，我们基于适应-组合（Adapt-then-Combine, ATC）扩散最小均方（LMS）算法设计了分布式能源节省编队框架。每个无人机通过调用 LMS 算法更新局部位置估计，然后通过与邻居的协作信息交换进行细化，从而实现能耗最小化的编队整体结构。为确保控制稳定性和公平性，我们构建最大线性二次型控制器（Linear Quadratic Regulator, LQR）最小化问题，受可用功率预算和所需感知波束图增益制约。为解决该非凸问题，我们提出两种方法：首先推导 LQR 作为任意波束器函数的闭式表达式；随后提出一种集成 successive 凸近似（SCA）和半正定松弛（SDR）技术的高效迭代算法，以获得亚最优的双功能波束设计方案。大量仿真结果表明，'V' 形编队是最具能效的配置，证明了我们所提出设计在提升控制性能方面的优势。
引用
@article{arxiv.2507.19910,
title = {Toward Dual-Functional LAWN: Control-Aware System Design for Aerodynamics-Aided UAV Formations},
author = {Jun Wu and Weijie Yuan and Qingqing Cheng and Haijia Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.19910},
year = {2025}
}