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5G和卫星系统应用中无人机的指挥控制、导航和监视问题

时间:2019-10-11 16:40来源:未知 作者:xabdxl 点击:
5G和卫星系统应用中无人机的指挥控制、导航和监视问题 无人机(UAV)或无人系统(UAS)有望成为5G或超5G(B5G)通信的重要组成部分,包括它们在蜂窝架构(5G无人机)内的应用。在这种架构中,通常会使用小型无人机系统助力无线广播和点对点传输。至少在近期,要想让

  5G和卫星系统应用中无人机的指挥控制、导航和监视问题

   无人机(UAV)或无人系统(UAS)有望成为5G或超5G(B5G)通信的重要组成部分,包括它们在蜂窝架构(5G无人机)内的应用。在这种架构中,通常会使用小型无人机系统助力无线广播和点对点传输。至少在近期,要想让无人机系统在空域中与商业、货运以及其他有人驾驶飞机一同运行,可能需要专用受保护航空频谱,同时监管机构也应适应无人机系统的使用。指挥控制(C2)或控制和非有效有效载荷通信(CNPC)链路能够为处于地基视距环境和超视距卫星通信链路环境下的无人机控制提供安全关键信息。控制和非有效载荷通信链路可能应用于5G和卫星系统中,本文概要介绍了控制和非有效载荷通信链路,描述了其基本概念和所面临的挑战。本文还将介绍可能用于无人机指挥控制和有效载荷通信的新兴技术,比如毫米波系统,同时也阐述了导航和监视挑战,并简要探讨了无人机到无人机通信和硬件问题。,并简要探讨了无人机到无人机通信和硬件问题。

  一 、简介

  无人机的尺寸从几厘米到几十米不等,广泛应用于各类场景中,包括消费娱乐飞行、各种军事需求、农作物监测、铁路巡检等等。应用无人机的关键需求之一就是提供控制和非有效载荷通信数据连接,也称指控通信。非有效载荷通信链路专用于远程飞行员地面控制站和飞机之间的安全可靠通信,以保证无人机安全有效的飞行操作。这一链路可以是两个实体之间的视距空-地链路,也可以是使用另一平台(比如卫星或高空平台(HAP))的超视距链路。这些链路的数据速率预计适中(比如,压缩视频的最大速率为300kbps,不会连续使用)。而有效载荷通信链路通常用于数据应用,并且通常需要高吞吐量。有效载荷通信类型取决于应用类型(比如,农业、公共安全等),因而种类很多。有效载荷链路中断虽然会带来不便,但问题并不是很严重,而控制和非有效载荷通信链路中断的后果却十分严重。控制和非有效载荷通信的功能与不同类型的信息有关,比如遥控指令、非有效载荷遥测数据、导航辅助支持、空中交通管制(ATC)话音中继、空中交通服务数据中继、目标跟踪数据、机载气象雷达下行链路数据、非有效载荷视频下行链路数据等等。蜂窝移动行业也对使用无人机扩大其容量很感兴趣,要向现有基础设施未覆盖的设备提供低成本无线连接。也可能还有其他蜂窝应用,例如作为用户设备或中继。本文将着重探讨在通过地面基础设施以及卫星系统实现通信的情境中,更加广泛的应用无人机,如图1所示。完全不同的链路(视距和超视距)代表不同的信道条件和运行频率,以及不同的延迟和通信距离,增加了实现控制和非有效载荷通信链路所需的极高可靠性的挑战性。除现有蜂窝频段(600MHz到6GHz)外,5G界也在考虑使用毫米波频段(24~86GHz)频谱。毫米波频段的自由空间和对流层衰减较大,会限制链路距离,因此,如果毫米波链路是唯一的视距链路,一旦超出视距毫米波范围,就需要超视距能力了。当然,在超出任何地面站覆盖范围的偏远地区,也需要超视距链路。虽然卫星是超视距通信显而易见的选择,但卫星轨道的选择(例如,低地球轨道(LEO)或同步地球轨道(GEO))会显著影响延迟、链路预算参数、多普勒和交接/越区切换。为最大化重用频率,卫星运营商也在规划使用更窄的波束,但会增加切换次数,从而更加强调连接可靠性。由于超视距链路的距离要长得多,对当前规划的超视距频段(5GHz以上)而言,要实现无人机和卫星之间的链路将非常可能使用定向天线和自适应聚焦波束,即机械或电子可控天线波束。5G毫米波链路也存在相似问题,但天线增益需求要小得多。自适应天线、切换和其他问题使得系统软硬件更加复杂,增加了通信系统的尺寸、重量和功率(SWaP)。

  


 

 

  图1 无人机通信实体,包括地面、空中和太空段

  5G蜂窝系统很可能部署毫米波技术,为通信应用带来大量带宽。可用带宽大则能够实现快速指挥,可能还可传输本地地图数据等等。采用毫米波链路还可能实现指控和有效载荷通信在同一物理信道一起发送。除了与无人机通信外,还必须传输导航和监视信号。这对安全性来说很重要,在某些环境中可能会有挑战,比如在障碍物或偏远地区附近超低空飞行。因此,涉及无人机的5G用例还必须考虑高度可靠的导航和监视方法。

  二、未来控制和非有效载荷通信

  在美国,针对中大型无人机,控制和非有效载荷通信已经采用了一个由航空无线电技术委员会(RTCA)制定的标准。这一标准专门针对L波段(~900~1000MHz)和一部分分配给航空的C波段(5.03~5.091GHz)。该标准仅适用于空-地链路(视距),RTCA正在制定超视距标准。2030年,地基视距控制和非有效载荷通信的预估无人机控制和非有效载荷通信带宽需求为34MHz,而星基超视距控制和非有效载荷通信链路的带宽需求量为56MHz。RTCA标准并未列入任何5G应用,并且主要针对通信协议栈的下三层。尽管如此,这一标准还是通用于涉及中大型无人机的任何5G应用类型。在美国,无人机系统控制和非有效载荷通信部署规划了两个阶段。第一阶段支持地面网络(基于专用越区切换功能),但并不针对任何工业标准越区切换能力,这一能力在第二阶段解决。分配给控制和非有效载荷通信第一阶段的频段为L波段和C波段。对于第二阶段中定义的未来控制和非有效载荷通信,即超视距控制和非有效载荷通信,将会考虑使用L、C、Ku或Ka波段卫星通信,同时考虑连网地面和C波段地面通信。小型无人机相关标准发展相对缓慢。RTCA和蜂窝移动界(即3GPP)都在对这一用例进行研究,目前工作仍在进行中。NASA也发起了一个无人系统交通管理(UTM)项目,同美国联邦航空局(FAA)协作开发低空小型无人机空中交通规则和技术。未来两到三年将进行多次概念验证现场试验。物理层和媒体访问控制技术将至少初步使用商业技术,如蜂窝(LTE)和无线局域网(WiFi);但在许多无人机运行环境中,这些技术并不是最优的,对于一些控制和非有效载荷通信链路来说,设计过于保守,并且易受干扰和欺骗的影响。因此,这一领域的工作仍在进行中,也是5G无人机研究的一个主题。无人机地面C2/控制和非有效载荷通信链路的一个潜在候选方案是超可靠低延迟通信(URLLC)服务。目标是通过空口的演进和革命性变化实现不超过0.5毫秒的平均延迟,可靠性要超过10-5。其中一种这样的空中接口称为5G新无线电(5G-NR)。近期研发的用于5G中车辆-车辆(V2V)通信的专用短距通信(DSRC)也可能会产生可用于或适用于单架无人机空-地链路以及无人机群蜂群内空-空链路的空中接口和网络技术。其他控制和非有效载荷通信备选方案还包括几种所谓“远程”(LoRa)通信方案。这些方案至少部分面向物联网应用,因此倾向于使用简化协议支持相对较低的数据率(kbps)。在使用这些技术的链路用于控制和非有效载荷通信之前,可能还需要提高其可靠性。

  三、卫星链路控制和非有效载荷通信

  在全球许多地方,建立无人机到地面站连接十分困难,甚至不可能实现。此时就必须建立超视距通信。使用卫星连接可以作为一种补充手段或必需特征来改进或实现商业应用和战术任务的覆盖和可靠性。表1提供了三个级别卫星系统轨道的一些细节对比。值得注意的是,随着轨道高度增加,延迟也会增加:采用GEO轨道时,延迟可达0.5秒。而这一延迟会影响无人机的自主功能。因此,由于同步和中地球轨道的传播延迟较长,可能不适用于5G,因而在5G中,低地球轨道(LEO)星座正在引发更多关注。

  表1 使用不同卫星轨道的系统的比较

  

 

  未来的低轨卫星供应商正专注于提供数据链路,不仅仅面向地面用户,也面向因费用过高而无法安装地面线缆的偏远蜂窝塔,用作其传输骨干。尽管与地面链路相比,低轨卫星的传播延迟也很显著,但是一颗低轨卫星就能实现两点之间的单跳链路,提供数百千米的覆盖范围。使用低轨卫星超视距链路将无人机平稳集成到5G系统中的一个可能方式就是图2所展示的5G中继节点(RN)概念。无人机上具备卫星能力的低复杂度中继节点通过连接实际基站的一条低轨卫星链路传输5G下行/上行链路波形,实际基站即无人机地面站处的所谓施主节点B。对机载设备(需要控制和非有效载荷通信的飞行控制器或需要高吞吐量链路的有效载荷装备)而言,中继节点就好比地面站。以蜂群形式飞行时,搭载具备卫星能力中继节点的无人机能够充当蜂群的“蜂窝塔”。中继节点对于施主节点B来说是透明的,节点B只不过是能看到许多用户。虽然这种方式从信道容量的角度看并不是最优的,但无人机上和地面站处需要的通信基础设施要更少,可简化5G到卫星的切换,并且利用了5G技术。

  


 

 

  图2 使用5G中继节点概念的超视距控制和非有效载荷通信链路:无人机机载5G中继节点通过一个低轨星座与地面站(GES)中的施主节点B相连

  四、可能用于无人机控制和非有效

  非有效载荷通信的潜在5G技术

  蜂窝技术是无人机控制和非有效载荷通信链路的一个显而易见的备选方案,但是它也存在一些缺点。无人机的快速机动以及天线方向的改变可能引发强衰落。因此,可能需要修改物理层设计,比如将正交频分复用(OFDM)修改为滤波器组多载波(FBMC)、正交chirp扩频(OCSS),或者一些其他调制技术。FBMC调制在频谱上比OFDM更加紧凑,因此在空-地或卫星信道无弥散或轻度弥散的情境中,FBMC更实用。除此之外,传统的单载波调制还适用于空-地链路,当然也仍用于当今大多数卫星通信中。另一种值得关注的技术是在链路两端的MIMO系统。这些技术广泛应用于蜂窝和WLAN中,但还未在航空(亦或卫星链路)领域中使用。部分原因是由于飞机机械完整性规定,但也与尺寸、重量和功耗限制有关。随着数字处理效率越来越高,以及频率范围越来越宽,MIMO在航空中的应用也会增加。毫米波系统可能会用于无人机。由于其可用带宽极大,除控制和非有效载荷通信通信外,也可能用于有效载荷通信。采用高定向波束形成天线将实现更高的比特率和聚合容量。但毫米波无人机链路有一个众所周知的问题,就是传播路径损耗极高。然而实际中,就相同物理天线尺寸而言,波长短却能实现更大的天线增益。在毫米波无人机链路中,由于无人机的移动,波束形成训练的时间约束比静态地面毫米波通信更为严格。毫米波信号阻塞的高衰减也是个重大缺陷。在无人机中使用毫米波链路可能需要精确的飞行算法,使无人机避开阻塞区域并维持视距通信,但是在某些地点,比如无人机系统能够看到整个街道或升至障碍物上方的建成区域,无人机系统毫米波链路的可靠性就优于地面链路。同时,毫米波链路的可靠性能够通过大型天线阵列显著提升,这些天线阵列能够增强方向性,并且减少毫米波回传的同频干扰。据预期,地面5G系统将在“任意地点”提供至少1Gbps的数据率,向所有用户提供一致的数据率体验;可向高移动性用户和步行用户分别提供5Gbps和50Gbps的数据率。目前可用频段是28GHz和38GHz频段,分配有超过1GHz的频谱。基于地面环境的信道测量结果,对于这些波段来说,视距链路距离不超过200米,非视距(NLOS)链路则不超过100米。当然,链路距离与发射功率有很大关系,未来,大型无人机基站的发射功率很容易提升。与地面毫米波蜂窝网络相比,在毫米波无人机网络中,使用空分多址(SDMA)或波束分多址(BDMA)可能有利甚至是必需的。采用高定向性传输使得可以利用不同空间波束将不同位置的移动站分成不同组,如图3所示。由于信号带宽大且使用SDMA,因而容量有可能会大幅增长。SDMA的主要挑战在于:不同组中的不同用户(所谓“组用户”)如何在互不干扰的前提下,实现同时、同频访问基站。一个切实的策略是,按照发射角度对用户进行分组,只有来自不同空间组的用户才能够同时访问信道。值得注意的一点是,在无人机蜂窝中,由于无人机和地面用户的移动性,用户分组并不固定。

  


 

 

  图3 无人机毫米波蜂窝通信概念以及不同用户组的波束形成分组技术

  如图3所示,使用移动基站是无人机系统的一大优势,因为这些基站能够移动,可按需向客户提供服务。移动基站是针对乡村地区用户和地震和水灾减灾等地面基站无法使用的应急态势提出的。在高速车辆自组网(VANET)和车联网中,使用无人机系统的协作数据交换和中继可能成为路边单元(RSU)和车辆之间连接时间有限的通信链路的有效解决方案。

  五、5G无人机导航和监视

  5G的一个关注领域是“关键通信”主题,包括“无人机和机器人”。对于5G时代下的定位精度,3GPP导航和监视性能需求将会是:在蜂窝大小大约200米量级的城市环境中,精度为0.5米,捕获时间0.5秒。下面将描述未来5G网络中,无人机导航和监视方法的可能途径。图4描绘了可能5G无人机导航和监视的总体视图。

  


 

 

  图4 5G无人机导航和监控总体视图

  近期,导航和监视有很多进步,包括改进的惯性导航系统、不止一个全球导航卫星系统(GNSS)的使用、雷达高度计、LiDAR和地形数据库。以上这些在不同军用和民用应用中都实现了精准的性能。

  5.1 全球导航卫星系统(GNSS)

  由于体积、重量和功耗限制,大多数无人机系统的主导航功能仅使用GNSS。然而,一些无人机系统正在将更精确的紧耦合嵌入式GPS/惯性导航系统(INS)用于导航和平台稳定。在密集城市地区或室内区域,卫星可见性会降低,GPS在这些区域的性能表现相当差。再有,干扰、欺骗和太阳耀斑等都会降低GPS精度。尽管干扰GNSS信号相对简单和便宜,但也提出了不同技术来处理对接收信号的干扰影响,比如零值滤波、加密、信号失真检测、波达方向传感等等。研究表明,结合不同策略能够提供一种可商业部署的合理安全对抗措施。

  5.2 广播式自动相关监视(ADS-B)

  ADS-B是一种飞机周期性广播其位置并接收地面站消息的监视技术,是使空中交通管制摆脱基于雷达系统的一种最流行的技术。无人机系统的快速发展已经远远超过了立法速度,当前规则禁止ADS-B外(发射机)系统安装到未注册系统(大部分无人机系统)中。由于无法确保可接受的航空安全水平,许多文件都将小型无人机系统排除在监视规定和建议之外。但是,ADS-B的范围、分辨率、精确度和更新率都要优于其他现有技术。

  将ADS-B集成到单独GNSS装备中能够使操作人员(无人机驾驶员)在抵达视野范围之前就观察到协作飞机。然而在当前,ADS-B带宽仅为1MHz,严重限制了其容量。随着飞机数量的增加,在此类信息最关键的区域,ADS-B会不够用。

  ADS-B在支持400英尺(122米)以下空域内用户方面的局限性带来了另一问题。几乎所有无人机系统都运行在超低空(VLL)空域,即FAA定义的500英尺(152米)以下高度。这一问题有可能在不远的将来由5G/超5G网络技术解决,例如,将现有LTE系统用于ADS-B。然而,仅使用LTE存在在乡村地区覆盖有限和链路初始化时间等局限性。采用ADS-B和5G无人机系统合作方式能够减轻978MHz ADS-B频率信道的同频干扰风险。

  在5G网络中,蜂窝覆盖范围从大型基站发展到小型pico或nano基站。在给定区域内,采用更多具有更小覆盖范围的基站能够增加容量和空间频谱效率,然而实现这种密集布站要以提高切换率为代价。这样可能引发用户设备中数据流的中断,成为5G无人机用户导航和监视应用中的一个重大挑战。对此,有关学者提出了在单层和两层下行链路蜂窝网络中采取智能切换管理模式这一解决方案。

  5.3 雷 达

  据研究,常规空中交通管制雷达的最小覆盖是600英尺(183米)。其带宽或脉冲重复频率有限,只能每5到10秒提供一次飞机位置。而更新设备的最小覆盖能力则可能低至100英尺(30.5米)。雷达精度会随飞机尺寸减小而下降,因而这项技术对500英尺以下(超低空)的小型无人机系统几乎无效。非合作技术(比如雷达和视觉系统)的另一个缺点是硬件实现更复杂,体积、重量和功耗也更大。最先进的波形和硬件设计能够克服体积、重量和功耗限制。有研究探讨了一种已实现的调频连续波(FMCW或chirp)测深仪,测深仪使用了用于无人机安装的轻型软件定义无线电(SDR)。

  5.4 基于地图的地理定位

  地理定位一词指的是多种以“移动性预测”为目标的技术,即跟踪并计算用户或移动终端的位置或者距它们的距离。早期研究考虑的是基于时间测量的定位技术,比如到达时间(ToA)、到达时间差(DoA),以及增强型观察时差。所有这些技术在视距情境中都是准确的,但在城市环境中,有许多多径分量(MPC)的非视距条件则会引发性能降级。

  有研究针对GSM/3G网络提出了基于接收信号强度指示的基于地图的定位和跟踪技术。这项技术测量无线信号衰减,假定信号是自由空间传播并采用全向天线。这一方法具有众所周知的三角定位问题,估算位置的精度与测量数量和天线布局有很大关系。该项研究还提出了一项增强时间转发跟踪技术,这一技术利用地理信息系统地图数据和一个预测的运动模型来生成一系列备选路径或阴影路径,以改善地图的局限性。5G中的大量可用带宽可提高时延分辨率,进而提高基于飞行时间方法的定位精度。另一项研究针对联合ToA和DoA,提出了基于无损卡尔曼滤波的级联解决方案。对5G网络的另一个期望是提供多部天线实现到达方向和到达角度估算。

  5.5 局部导航(激光雷达、高度计和航位推算)

  为解决GNSS信号弱或受阻的室内区域的导航问题,研究人员提出了光探测和测距(LiDAR)方式。LiDAR将在从红外到紫外光谱范围内工作,能够测量被照射目标的距离、角度、速度、振动、姿态甚至形状。LiDAR利用发射器向目标发射一束角度已知的激光束,通过测量返回到光敏收发机传感器的激光反射回波计算到目标的距离。军方已使用LiDAR多年,随着设计的进步,LiDAR也在逐渐适用于商用。有研究人员提出了一种针对机器人系统中导航的LiDAR算法。

  航位推算是用于信号盲点区的一种导航方法,以先前的定位、运行时间内的已知和估算速度以及每个速度时的航向为基础计算无人机系统当前位置。有研究在试验中使用了一个非线性观测器(NLO)和一个外部卡尔曼滤波器(XKF),两个估计器使用相同惯性测量单元(IMU)传感器组(加速度计、测斜仪和速率陀螺仪)、一部照相机和一个高度计。试验采用机器视觉系统并使用光流来计算无人机体固定线速度。结果表明,对额外偏差进行补偿可降低NLO定位误差,同时XKF能够通过提供更优速度估算进一步降低误差。

  用于无人机系统导航的另一工具是通常不够精确的雷达高度计。使用卡尔曼滤波来获得最优距离估算是提高高度计性能的一种方式。

  解决无人机导航和监视系统中挑战的最佳方式也许是组合使用以上几种方式。研究人员将惯性导航系统、GNSS和低费用LiDAR集成,生成了一个精度为1米的高质量和密集点云数据。新型雷达导航与GNSS和ADS-B的结合是5G未来无人机系统监视和导航系统的一种颇具前景的解决方案。

  六、无人机-无人机通信(UUC)

  无人机-无人机通信是空-空通信的一个子类,也带来了新的挑战和机遇。空-空通信链路对于评估控制和非有效载荷通信链路在任意使用多架无人机的中继通信中的可用性十分重要。无人机低空飞行意味着距地面物体较近,会产生更多的多径分量(MPC),如不进行补偿就会导致控制和非有效载荷通信链路可用性降级。研究表明,Rician幅度衰落模型最适用于无人机-无人机通信链路,因为该模型有一个主导视距路径和多个非主导非视距路径。研究人员研究了用于机场停车和出租车环境、起飞和着陆情境以及飞行途中场景中的宽带信道模型。另外,有研究人员使用空-空通信模型来评估多用户(MU)-MIMO配置的速率性能,同时针对具有一个中心枢纽的毫米波频段多无人机通信分析提出了一个数学框架。无人机之间相对速度高,导致多普勒频移较大,需要进一步深入研究,例如关于无人机空-空通信链路的恰当波形设计。这些波形设计研究应当考虑所有空-空通信链路挑战,比如多用户干扰(MUI)、长距离、信道失真以及高速度。一些超低空飞行的无人机能够得益于偶然能接入途经的地面蜂窝网络,尤其是短程5G信号。研究人员提出了具有多面体形蜂窝的三维蜂窝网络新概念,它可有效集成无人机基站和蜂窝连接的无人机用户。优化算法表明延迟大幅降低,并且与传统的基于信干噪比(SINR)的网络相比,3D无人机使能蜂窝网络的频谱效率有所提升。对于未来5G毫米波信号来说,其传播距离短的限制可通过利用飞行中继节点基站来解决。图5展示了考虑到上文所述所有挑战的无人机-无人机通信未来视图。

  

 

  图5 无人机-无人机通信未来概览图

  七、飞行硬件架构和发展趋势

  随着机载系统市场的发展,商用和军用无人机的设计和制造成本更低,设计周期更短。这意味着飞行硬件会采用商业现货(COTS)原理。与商业现货趋势一同出现的是组合采用基于FPGA的软件定义无线电平台以及利用模块化和基于模型系统设计平台(例如GNU电台)的单板机。

  无人机通信硬件设计是多个相关方面权衡的结果,一般受以下优化标准影响:

  

 

  · SWaP-C要素

  · 瞬时带宽

  · 距离(与可用射频功率、接收机灵敏度和天线增益密切相关)

  · 链路可靠性、完整性和连续性

 

  尽管不是所有标准都直接适用于控制和非有效载荷通信(例如,瞬时带宽),但由于相同的硬件还可能具备有效载荷处理能力,因而这些准则作为一个整体对系统设计十分重要。

  图6展示了一种基于小形状因子硬件模块的灵活可编程通信系统平台实例。系统架构的选择对控制和非有效载荷通信影响重大。如采用小型模块,系统设计者就可选择所需数量的硬件冗余,从而增强控制和非有效载荷通信链路的可靠性。可编程性和可重构性能够实现控制和非有效载荷通信通信系统与同一硬件平台(提供恰当数量的硬件冗余)上待控制实际系统(例如,飞行控制器、导航系统或监视系统)的紧密整合。例如,专用机载处理能力(比如用于导航的到达角探测或图像特征提取和压缩)可放到运行有控制和非有效载荷通信调制解调器的相同FPGA结构中,这可减小延迟,并消除了不同硬件模块间接口和线缆连接引发的一系列潜在误差源。

 

  图6 CesiumAstro公司的基于SDR的飞行硬件架构与正在开发的波束形成Ku波段相控阵天线

  先进的天线系统可带来许多优势。例如,利用多部天线分集可减轻衰落的影响,从而增强链路可靠性。一个更先进的例子是利用天线阵列形成可控波束,可在调整方向上形成比全向天线更高的天线增益。另外,发射机和接收机采用可控波束分别可降低无线电活动被探测和干扰的概率,这在某些应用中可能十分重要。然而,采用先进天线也会带来系统级挑战,比如天线阵列校准,波束调整需要位置和姿态信息等。

  八、结语

  本文简述了用于空间和地面系统的无人机指挥/控制(C2)(或控制和非有效载荷通信)链路,还探讨了使用地面和卫星链路将无人机集成到5G中,简要总结了现有标准和研究成果,描述了卫星链路可能用于这些关键链路的方式。文章随后论述了5G无人机的未来潜在控制和非有效载荷通信技术,并强调了用于短距离指控的宽带毫米波系统。要实现指控链路所需的极高可靠性,需要采用多种综合导航技术。最后则讨论了硬件挑战,可采用利用多部高性能软件无线电和相控阵天线的最先进硬件架构解决。

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