写在前面：本期推送是IEEE JSAC通感一体专题计划的第七篇，介绍近期在IEEE JSAC发表的论文“Integrated Scheduling of Sensing, Communication, and Control for mmWave/THz Communications in Cellular Connected UAV Networks”。该论文利用通信感知控制融合调度，解决无人机辅助高频毫米波/太赫兹通信中的波束追踪对准问题，同时保障无人机运动控制和通信传输速率性能需求。作者如下：
常博① 唐威① 闫晓钰① 童鑫① 陈智①
①(电子科技大学 通信抗干扰技术国家级重点实验室)
Citation: B. Chang, W. Tang, X. Yan, X. Tong and Z. Chen,'Integrated Scheduling of Sensing, Communication, and Control for mmWave/THz Communications in Cellular Connected UAV Networks,'. IEEE J.Sel. Areas Commun., early access, doi: 10.1109/JSAC.2022.3157366.
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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9729746
在无线通信、人工智能、传感技术、云/边缘计算等先进技术的推动下，无人机(unmanned aerial vehicle, UAV) 网络正在向蜂窝化过渡。蜂窝辅助无人机网络通过构建空地网络，实现无缝广域覆盖，在无需或几乎不需要人工协助条件下，为用户（UE）提供高速率、低延迟和超可靠的无线通信。蜂窝辅助无人机作为回程的辅助节点，可以将用户生成的海量数据回传到地面基站(BS)。例如，自动驾驶汽车每小时可能会生产大约4TB的回传数据。蜂窝辅助无人机网络可以为自动驾驶汽车提供高效回程链路。然而，目前无线通信所采用的频段并不能保证如此高的数据速率要求。
高频毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）通信有望通过提供超高传输速率来满足上述数据传输需求（每秒数十Gbps甚至数Tbps速率需求）。采用毫米波/太赫兹频段的无人机网络有两个主要优势。首先，如上所述，毫米波/太赫兹通信可以充分保证无人机到基站回程链路的超高数据速率。其次，高频毫米波/太赫兹波段可以提供高质量的感知特性。此时，基站可以作为雷达跟踪无人机，以实现基站到无人机的波束对准和无人机运动控制。具体来说，由于无人机在空中自由移动，基站需要通过雷达感知对无人机定位。然后，通过波束对准和优化资源分配，可以最大化无人机到基站的传输速率。另一方面，一旦无人机即将超出分配波束的有效覆盖范围，基站可以根据感知信息生成运动控制命令，更新无人机的位置，从而实现波束的重新对准，获得最优传输速率。因此，为了保障数据传输速率，感知功能、毫米波/太赫兹通信、和无人机运动控制融合调度是至关重要的技术之一。
然而，感知、通信、和运动控制的融合调度策略设计极具挑战。首先，感知和无人机运动控制具有高度协作性。运动控制的流程首先从被控对象状态（如位置、速度、加速度、方向等）的感知采样开始；然后基于感知采样信息生成控制指令，对被控对象进行状态更新，满足控制性能要求。在上述过程中，感知采样与控制指令形成紧密节拍，循环往复，完成控制任务。在感知—控制过程中，感知的时间频率越高，控制性能越好；但是，当基站执行更多感知-控制任务时，会造成数据传输性能显著降低，无法满足数据回传需求。反之，当基站和无人机之间执行更多数据传输任务时，感知频率会降低，造成无人机控制性能的显著下降。因此，需要对感知、通信、和运动控制的调度策略进行融合设计，既满足数据传输需求，又要保障控制性能。
针对上述挑战，本研究提出一种新型感知、通信和运动控制融合调度方法，其中本研究重点关注于从无人机到基站的回程数据传输。
图1. 基于高频毫米波/太赫兹通信的蜂窝无人机网络
考虑如图1所示的基于高频毫米波/太赫兹通信的蜂窝无人机网络。每个无人机覆盖相应的用户群，负责数据汇聚传输。然后，基于无人机运动控制的状态更新模型和毫米波/太赫兹通信数据传输模型，分析毫米波/太赫兹通信中波束对准误差所引起的数据传输速率损失与运动控制状态更新误差之间的关系：波束对准误差随运动控制状态更新误差线性单调增长。基站可以作为面向无人机运动控制的感知雷达。
具体来说，在基站中嵌入远程控制器。当基站作为雷达感知无人机的状态（如位置、速度、加速度、方向等）时，控制器将获取感知到的信息。然后，控制器计算出控制命令并将其发送给无人机。接着，无人机更新波束对准状态，保障从无人机到基站的回程数据速率要求。为了保持数据传输充足的时间资源，需要合理的感知—控制调度策略。
针对无人机运动控制，提出状态噪声比新指标，该指标是运动控制状态更新方程中状态与物理环境噪声之间的比值。基于此，可以得到传输速率与状态噪声比的关系。最终得到基于传输速率门限的感知—控制激活调度策略。上述操作流程如图2所示。
图2.所提感知通信控制融合调度流程图
本研究主要贡献如下：
（1）提出一种新型感知、通信和控制融合调度方法。该方法同时考虑通信中的传输数据速率要求和感知—控制性能，满足数据传输的波束对准需求。同时，波束对准既可以保证无人机到基站回程的高速率要求，又可以提供基站到无人机的运动控制命令，保持良好的无人机运动控制性能。
（2）分析感知、通信和控制之间的关系。从运动控制的角度提出状态噪声比新指标。基于此，建立毫米波/太赫兹通信中的波束对准与运动控制状态噪声比的闭式关系。
（3）设计基于状态噪声比的感知—控制调度的解析策略，其中基于波束对准的传输数据速率作为调度策略标准。所提方法既可以保障通信需求，同时保持良好的控制性能。
本研究所提感知通信控制融合调度方法的控制和通信仿真性能分别如图3和4所示。从图3和4可以看出，本研究所提融合调度方法既可以满足通信速率需求，又可以保障较好的控制性能。
图3. 所提融合调度方法的无人机控制性能
图4. 所提融合调度方法的通信传输性能
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