无人飞行器的使用是目前现代战争中的一个事实。将无人机作为一个蜂群使用，共同完成一项任务，将有助于拯救生命；然而，蜂群内无人机之间的通信是现有技术的一个挑战，这主要是由于在一个小设备中运行的功率要求。受第五代移动网络大规模机器式通信的启发，这项工作为蜂群中的无人机提供了一种新的识别和测量方法。5G通信信道的序言采用Zadoff-Chu（ZC）序列，预计将提供低功率和较少的设备间干扰，并且在应用匹配滤波器时产生良好的均方误差结果。考虑到嵌入在噪声和多普勒影响环境中的无人机群中不同数量的无人机的模拟结果表明，即使在信噪比小和多普勒频移大的恶劣情况下，特别是当一批ZC序列的根指数被选入一个特殊的组时，也会有很好的结果。
引言
无人驾驶飞行器（UAV）的使用在现代战争中非常普遍。此外，多架无人机共同完成一项任务，也被称为蜂群，可以帮助拯救生命；然而，在现有技术条件下，蜂群内无人机之间的通信是一个挑战。这一挑战主要是由于可用于操作小型设备中所有传感器和电子设备的电力有限。
这个问题的一个可能的解决方案是利用通信渠道来交换含有关于蜂群内无人机的相关信息的数据。
这项工作详细介绍了计算机模拟，以评估广泛用于第五代移动网络（5G）通信的ZadoffChu（ZC）序列的实际适用性，以携带关于蜂群中无人机的识别和位置信息。
1.1 背景
当无人机首次被用于作战时，现代战争在保护生命方面迈出了一大步。在以保护国家利益和生命为主要目的的情况下，未来的战争将由现役无人机的技术应用水平来决定。
无人机群的运行，而不是只有一架无人机，将增加可以完成的任务范围，例如增加进入和离开战斗的有效载荷。在这样的任务中，无人机很可能会在嵌入噪音的环境中运行，而无人机很容易受到多普勒效应引起的频率变化的影响。
这篇论文分析了位于5G通信数据包中的序言的使用，在这种情况下，该序言将携带一个带有关于参考无人机的识别和位置信息的ZC序列。最具体地说，这项研究建立了一种方法，通过应用匹配滤波器（MF）来获得该信息。
匹配滤波器在雷达系统中被广泛使用，主要用于探测。在这里，众所周知的交叉关联，当应用于一个ZC序列和包含这个相同的ZC序列的样本时，作为一个匹配滤波器。这个滤波器得到的结果表现出一个峰值，正好在ZC序列在样本矢量开始的地方。鉴于匹配滤波器的预期结果，当无人机在有这些不利因素的情况下运行时，可以通过改变这些参数来评估噪声和多普勒效应的影响。
1.2 相关工作
无人机在战区的应用是比较新颖的，始于冷战时期[1]，现代研究已经调查了许多无人机一起工作的应用，以及它们作为一个蜂群的效率如何[2]。
崔黔南、刘培志、王金华等人在2017年的研究中[3]，提供了一种方法，试图确定管理网状蜂群的最佳网络：移动广告网络（MANET）或车辆广告网络（VANET）。他们的方法将蜂群分成小群，每个群都有一个母亲无人机，管理与其他无人机群的通信。
2015年，Luji Cui、Hao Zhang等人[4]的研究显示，使用60 GHz正交频分复用（OFDM）系统，以Guard Interval作为通信信道，估计范围的结果很有希望。同样在2015年，Vincent Savaux和Faouzi Bader[5]实现了一种基于均方误差（MSE）的方法来分析OFDM信道的性能。最后，Min Hua、Mao Wang等人[6]在他们2014年的工作中分析了ZC序列的定时性能中的多普勒效应。
本论文提出的工作是刚才提到的所有研究的结合，使用MSE图来分析ZC序列的性能，作为在噪声和多普勒影响的环境中识别和测距在蜂群中运行的无人机的一种方法。
1.3 目标
在这篇论文中，我们考虑了长度为839个符号的ZC序列。建立了一个模拟算法来复制现实世界中的蜂群场景。在算法执行过程中改变的参数包括：蜂群的大小、无人机在布局中的位置、数据包序言、噪声的负载和多普勒效应的振幅。这项工作的主要目的是操纵这些参数，分析结果，并选择ZC序列（R）的根指数集作为最佳或最差，以减轻在蜂群中运行的无人驾驶飞行器的测距误差。
1.4 论文组织
在第二章中，我们介绍了在模拟中应用的数学和方法的理论背景。这个数学和方法背景包括5G的基础知识和ZC序列的特殊性，以及交叉相关作为识别和测距部署在噪声和多普勒影响环境中的无人机群的一种手段的适用性。在第三章中，我们讨论了所模拟的场景及其算法，显示并解释了改变参数的原因，最后是性能结果以及它们是否显示了预期的结果。在第四章的结论中，我们对模拟结果进行了简要的总结和讨论，并提出了一些未来工作的想法。
原文
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