无人机集群组网与控制 课件 第4章 无人机通信技术

第4章无人机通信技术4.1无人机通信简介4.2空中无线信道建模4.3无人机通信关键技术4.4无人机物理层和数据链路层通信协议4.5无人机通信性能指标

4.1无人机通信简介

得益于无人机的部署快和覆盖广的优势，使用单架或多架无人机作为通信中继或空中基站用于网络恢复和通信保障，受到了广泛的关注。不同应用对无人机的数量、覆盖范围、服务质量(QualityOfService，QOS)的需求差异化较大，如图4-1所示。图4-1无人机应用案例

1.空中无线信道特征

基于无人机和地面接收机的位置关系，可定义两类空中无线信道：空对地(Air-to_x0002_Ground，A2G)信道，空中发射机和地面接收机之间的无线信道；空对空(Air-to-Air，A2A)信道，空中发射机和空中接收机之间的无线信道。其主要信道特征总结如下。

(1)飞行高度依赖性。

(2)机身阴影。

(3)高概率的LOS传播。

(4)多径分量。

(5)天线配置影响。

2.两类基本的无线通信衰落信道模型

通信信道模型最为常见的特征即为衰落，因为衰落决定了在以给定信噪比传输特定链路距离时所需的发射信号功率。因此，研究空中无线通信衰落信道模型对于无人机通信起到了至关重要的作用。

1)大尺度衰落信道模型

大尺度衰落信道模型包括无线电信号与传播距离相关的路径损耗、建筑物等障碍物对信号路径遮挡造成的阴影，其传播损耗通常表示为与距离有关的路径损耗和阴影损耗的总和。下面以自由空间损耗模型为例介绍大尺度衰落信道模型。

接收功率为Pr，单位为瓦特(W)，计算可得

其中，Pt

为发射功率。

自由空间传播可用有效各向同性辐射功率表示，即发射功率与发射天线的增益的乘积PtGt。接收机的功率通量密度等于有效各向同性辐射功率与半径为d的球体表面积的比值，即PtGt/(4πd2)。接收功率Pr为功率通量密度和有效天线面积的乘积。而接收天线的增益与天线有效面积和工作载波波长有关，其定义为

其中，At

表示有效天线面积，功率通量密度与有效天线面积的乘积即为接收功率。

则自由空间的路径损耗PL

定义为Pt/Pr，可得

可以看到，自由空间路径损耗正比于发射天线和接收天线距离的平方。随着距离的增加，天线接收到的能量会减少。此外，自由空间路径损耗与信号波长的平方成反比。1GHz频段的自由空间路径损耗与60GHz毫米波频段的自由空间路径损耗相比，后者的自由空间路径损耗比前者高出35dB以上。

这个简单的示例表明，在未来5G/6G场景下，将带宽充裕的高频波段应用到无人机通信中需要克服高昂的路径损耗。然而，高频段的天线外形更小，同等面积下可以部署更多的定向天线形成的自适应阵列。由自适应阵列形成的窄波束可以提供较高的天线增益，以减少高频波段的路径损耗，但阵列处理会给无人机通信带来额外的计算量，其可行性取决于无人机所携带的处理器的计算性能。

2)小尺度衰落信道模型

相比大尺度衰落信道模型，小尺度衰落信道模型考虑信号随时间、频率和空间波动的变化规律，分析更为复杂。由于无线信道中的多径分量，移动接收机接收来自不同方向、不同时延和存在多普勒频移的无线电波。这些无线电波具有随机分布的振幅、相位和到达角。由于无人机的高速移动造成的通信环境快速变化，信道只在很小的时空域内是静止的，所以常常用很小的时空间隔分割静态信道以实现宽平稳特性，从而在平稳时空域内分析小尺度衰落特性。

为了研究小尺度衰落信道模型，本节引入了一般信道模型。一般信道模型介绍了脉冲响应函数，为时间t、时延τ和空间r的函数。首先，通过傅里叶变换将脉冲响应函数从时延域变换到频域，即

其中，h(t，f，r)

称为信道传输函数。

在统计信道建模中，信道通常被建模为一个广义平稳随机过程。这意味着信道的自相关函数在时间、频率和空间上是不变的，即

其中，Δt、Δf、Δr分别表示时间、频率和空间增量，h*·为信道传输的共轭函数。下面分别从时间选择性和频域扩展、频率选择性和时延扩展、空间选择性和角度扩展与包络和功率分布方面进行介绍。

(1)时间选择性和频域扩展(多普勒扩展)。

时间选择性是由发射机、接收机和周围物体的相对运动引起的，这些运动导致多径分量受多普勒效应的影响，从而产生频率偏移。假设一个简单的场景，发射机静止并发送频率为fc

的正弦波，接收机相对发射机的水平速度为v，则接收信号的频率fr为

其中，ϕ为信号到达方向与接收机移动方向的夹角，c为光速。如果发射信号为s(t)，傅里叶变换为S(fc)，则接收信号为

其中，ζ为复衰减因子。上述推导表明相向移动(|α|>1)带来的多普勒效应导致时间缩小，频谱扩展。

为描述时间选择性，本节将无线信道h(t，f，r)相对于时间的变化简写为h(t)。时间选择性研究在Δt时间内，信道自相关函数Rh(·)随相干时间的变化，可以简写为

其中，相干时间Tc

被定义为满足Rh(Tc)=0.5Rh(0)的时间间隔变量，在相干时间内，信道的时域变化可以通过信道自相关函数计算得出。相干时间越长，信道的时间选择性越小。相干时间相对于传输包的传输时间决定了信道属于快衰落还是慢衰落。如果相干时间比传输包的传输时间短得多或长得多，则该信道被归类为快衰落或慢衰落。

对于空中无线信道，当用随机模型来表征总接收信号的多普勒频谱时，推导出的结果为

其中，Pd

表示总接收功率，fΘ(θ)是接收信号的分量相对于无人机速度v方向的到达角的概率密度函数，此理论结果与测量数据能够较好地吻合。

将二维模型进一步扩展为三维几何随机信道模型，结果表明特定的飞行轨迹间接影响多普勒功率谱。假设地面散射均匀，且两架无人机在相同高度、相同速度、相同方向相继飞行，随着时延的增加，多普勒频谱变宽，且多普勒频谱呈对称的“W”形；在相同的场景下，假定两架无人机相向飞行，多普勒频谱的形状则不对称。

(2)频率选择性和时延扩展。

Saleh-Valenzuela模型常用于表征空中无线信道的功率时延分布，通过抽头建模方式对多径信道的功率时延分布进行建模。根据Saleh-Valenzuela模型，复基带信道响应为

其中，k

是簇的索引，τk

是簇k

中第一条路径的到达时间，τk，l

是簇k

中第l条路径相对于τk

的到达时间，ak，l

是簇k

中第l条路径的复增益。

(3)空间选择性和角度扩展。

为了理解波数谱的物理意义，我们可以展开波数向量k

与位置向量r的内积

其中，ϕ

和θ分别表示信号的水平到达角和垂直到达角。上述的波数谱模型是对角度域中不同多径传播路径功率分布的建模。空间选择性和角度扩展在现有技术中还没有被广泛地应用于空中信道建模。现有的仿真往往基于几何的随机信道模型，其基本思想是在传播环境中根据给定分布散射函数，统计性地模拟空间选择性和角度扩展。

(4)包络和功率分布。

窄带信道的时变包络，或宽带信道中的多径分量的包络，通常用瑞利分布来建模，其概率密度函数f

|h|

(x)为

式中，σ为缩放尺度参数，平均信道增益为2σ2。信道对应的功率，即幅值的平方|h|呈指数分布，其概率密度函数f|h|2(x)为

瑞利衰落模型适用于存在大量独立反射和散射路径的情况。然而此模型不能直接应用于空中无线信道，因为其中经常存在LOS分量，并且可能没有足够数量的独立反射路径和散射路径。

另一个常用的模型就是莱斯模型，在这个模型中，随机独立的反射路径和散射路径叠加在一个平稳的非衰落分量上。莱斯分布信道包络的概率密度函数为

其中，A≥0为平稳非衰落分量的峰值，I0(·)为修正的零阶一类贝塞尔函数。莱斯衰落模型的平均信道增益为

A2+2σ2，即平稳非衰落分量的幂次方和随机多径的幂次方之和。它们之间的比值A2/2σ2为K

值因子，经常用于描述莱斯衰落。当K→0时，莱斯分布退化为瑞利分布。当K→∞时，平稳非衰落分量占主导地位，而多径衰落分量消失。

莱斯模型被广泛用于空中信道建模，因为它具有很高的LOS概率。对于NLOS情况，一般的衰落分布Nakagami-m衰落模型可能提供更好的拟合。一般的衰落分布Nakagami-m衰落分布为

4.2空中无线信道建模

本节对现有的空中无线信道进行了梳理，介绍了无人机通信和航空通信在各种场景下的空对地信道(Air-to-Ground，A2G)、地对地(Ground-to-Ground，G2G)和空对空(Air-to_x0002_Air，A2A)信道的建模。此外，本节还介绍了多天线辅助下的无人机通信以及相应的接收/发射分集和空间复用技术，空中无线信道的分类和结构如图4-2所示。图4-2空中无线通信信道分类和结构

1.民用航空信道建模

民用航空和地面指挥台的通信链路为控制和非有效载荷通信链路(ControlandNonPayloadCommunication，CNPC)，用于传送飞机状态信息和地面控制指令。据国际电信联盟(InternationalTelecommunicationUnion，ITU)的调查显示，CNPC中有85%的频带需

求来自下行链路，只有15%的频带需求来自上行链路。如图4-3所示，民用航空通信信道的建模和飞机的飞行阶段密切相关，飞机的飞行阶段可划分为5个阶段：飞行前滑行、起飞、飞行途中、降落和飞行后滑行。下面我们来介绍民用航空通信下的A2G和G2G通信信道。图4-3民航飞机的飞行阶段建模

1)民用航空通信下的A2G信道

民用航空通信下的A2G信道用于起飞、飞行途中和降落阶段的民航飞行器与地面指挥台的通信，现有的研究侧重于分析A2G通信信道容易受到何种影响以及如何表征不同飞行阶段的A2G信道。

文献[10]在空中客车圣马丁基地利用指挥台c波段测量了民用航空飞机的飞行前滑行、起飞、飞行途中、降落和飞行后滑行的A2G通信信道，地面站自动跟踪接收机天线的直径为2.4m，机头、机尾的两个小鳍天线具有半球形发射特性，可实现发射延迟分集。他们利用测试结果的多路径分量、时延、多普勒偏移对t时刻的A2G线性时变通信信道h(t，τ)进行建模

窄带信道频谱包含LOS信号、相对振幅为LOS信号20%~80%的镜面反射信号和功率比LOS信号小10~20dB的漫反射多路径分量；宽带信道频谱包含LOS信号、相对振幅为LOS信号70%~96%的镜面反射信号和相对振幅为LOS信号2%~8%的零均值复高斯随机干扰信号。

研究结果还发现对于窄带和宽带信道，多路径干扰都发生在低仰角的飞行阶段，如飞和降落阶段。

2)民用航空通信下的G2G信道

文献[12]中用1.5dBi增益的全向单极天线测量了大、中型机场和小型机场区域，并将整个区域划分为开阔的LOS区域、NLOS镜面反射区域和NLOS区域。文献[13]中的测量结果显示开阔的LOS区域和NLOS镜面反射区域可用对数距离路径损耗模型来模拟表征

其中，指数ne∈{2，3}，在开阔的LOS区域，ne=2；在NLOS镜面反射区域，ne=3，d0=462m为参考距离，d

为接发机间的距离，X为一个标准差为5.3dB的零均值高斯随机变量。

2.无人机通信信道建模

1)无人机通信场景下的A2G信道

城区场景下的A2G信道一般用于无人机与城市用户通信，含有LOS直射分量、镜面反射分量和慢散射分量。文献[14]中提出城区场景下的低海拔A2G信道可用莱斯(Rice)信道和对数正态(log-normal)信道的组合模型进行表征，而A2G信道下的路径损耗可表征为自由空间路径损耗和过度路径损耗之和。A2G信道的路径损耗的LOS和NLOS分量为

低空蜂窝网络下的A2G信道用于将无人机用户连接到蜂窝网络，从而执行某些特定任务。文献[15]研究了无人机和蜂窝网络在800MHz下的路径损耗指数和阴影，其中无人机用户配备偶极天线。文献[15]以最小二乘回归法将A2G信道的测量结果拟合为对数距离阿尔法贝塔(Log-DistanceAlpha-Beta，AB)模型

其中，d

为无人机收发机间的距离，α

为路径损耗指数，β

为单位长度下的路径损耗测量值，Xσ

是一个标准差为σ的正态分布随机变量。实验结果显示随着无人机高度上升，路径损耗指数会下降，当达到100m左右飞行高度时，其通信环境近似于自由空间传播环境。

2)无人机通信场景下的A2A信道

无人机通信场景下的A2A信道通常用于高空无人机组网中无人机间的信号传递以及远距离的无人机中继对远程无人机信号的转发。由于无人机速度较快、相干时间较短，A2A信道通常具有较大的多普勒频移，一般情况下可用对数距离信道模型表征。

文献[17]研究了广义衰落信道上的协同中继无人机网络。结果表明，瑞利衰落适用于低空拥挤区域的A2A信道，而Nakagami-m衰落和Weibull衰落则适用于高空A2A信道。文献[18]研究分析了IEEE802.11a的无人机通信系统在5GHz下的误码率性能。结果表明，在频率选择性瑞利衰落信道上，符号平均存在2dB的损耗。

3)海面蒸发管道效应

海面蒸发管道效应是海域上空A2G通信链路的重要影响因素。当海面上空温度升高或气压下降时，水蒸气会在紧邻海面的上空区域达到饱和状态，由此形成海面蒸发管道，信号在海面蒸发管道的表面及高度以下区域传播时，LOS分量占比减少，而折射和漫反射的信号分量占比增加，海面蒸发管道的高度定义为空气折射率为零的高度。

文献[19]研究了海面高度为0.37~1.83km内的海面蒸发管道效应对通信传输的影响。实验发现，当无人机飞行高度下降到0.37km时，信号的均方根时延扩展增强了10倍以上。海面蒸发管道效应显著增加3GHz以上频率的接收信号强度，实验结果显示，5.7GHz的信号有50%的概率增加8dB以上的信号强度，仅有15%的概率增加了不到5dB的信号强度。海面蒸发管道引发的物理增强PE

是关于距离的线性函数，而导管表面的物理变化服从高斯分布，则物理增强PE

可表示为

4)机身阴影效应

机身阴影是短程和中程A2G链路的主要阴影机制。当飞机进行“U”形转弯时，机翼会发生阴影效应，因为一个大的转弯角度会使机翼阻塞LOS链路。相比于长波信号，短波信号更容易被飞机的金属机翼阻挡和反射。并且，严重的机身阴影会导致同步错位和链路中断。由于机身阴影现象与地面局部条件和连接距离无关，地面基站的空间分集技术无法消除飞机移动过程中的阴影效应。部署多个机载天线可在阴影区域内提供高达16dBi的分集增益，并且在阴影区域外提供5dBi或6dBi分集增益，有助于减轻阴影效应，但多天线密集部署在无人机机身会带来严重的自干扰现象并降低频谱利用率。文献[20]提出了时空编码技术和空间调制技术克服阵列天线干扰，并提高频谱效率。

3.无人机MIMO通信场景下的信道

1)无人机MIMO通信信道

无人机通信系统收发两端同时使用多个天线进行通信有很多优点：多天线的使用提高了系统容量，系统容量随发射天线个数和接收天线个数的最小值线性增长；MIMO系统引入多个不相关的信道，利用分集技术对抗多径衰落；MIMO系统可以利用波束赋形技术形成指向性波束，降低无人机间的干扰；多信道的空间复用技术，提高了系统的有效性。

2)多天线分集技术

多天线分集技术用来改善深度衰落造成的差错性能下降，发射分集通过在发射端安装多根天线，有效降低设备复杂度并改善通信质量；接收分集对收到的衰落特性相互独立的信号特定处理，以降低深度衰落和多径效应的影响。在无人机通信环境中，为避免多径效应，多天线发射分集和接收分集已经被广泛采用。

3)空间复用技术

空间复用指在有限的频谱资源中，通过对信号空间上的分离，使不同的用户同时使用相同的频谱资源，从而提高频谱资源的利用效率。多天线技术利用天线之间的空间差异，利用空间复用技术提高多径传播信号的传输质量和容量。

4.3无人机通信关键技术

1.无人机在通信中的三种角色一般情况下，所有类型的无人机均通过无线接口使用非授权WI-FI频段或授权蜂窝网频段进行通信，其与地面无线网络的区别见表4-1。基于表中无人机网络的特点，无人机节点在通信中扮演三种角色：空中基站、蜂窝网络无人机终端用户(空中用户)以及空中中继。

1)空中基站

无人机作为空中基站，提供无线通信服务，可以搭建两类无线通信接入网络，即低空飞行接入网络和高空飞行接入网络。低空飞行接入网络可以在地面网络较为拥挤或缺失的情况下作为临时网络服务的供应者。例如，在自然灾害等突发情况中，低空飞行接入网络可以在搜索、救援过程起到重要作用。高空飞行接入网络用于提供长期的无线网络覆盖服务，也可作为无地面基础通信设施的无线通信手段。图4-4为无人机作为空中基站的典型用例。图4-4无人机空中基站用例示意图

无人机基站提供通信覆盖场景的典型特征可以概括为：

(1)部署在三维空间；

(2)短期、频繁的拓扑变换带来了部署的变化；

(3)移动性高，且活动区域集中在不受限的区域。

2)空中用户

无人机作为基站为地面用户提供通信服务的同时，也可以作为一个用户终端接入到现有的蜂窝网络中，交互控制信息和特定应用数据等，如图4-5所示。图4-5无人机空中用户示例示意图

然而无人机作为空中用户接入时会遇到的挑战见表4-2。

3)空中中继

无人机在发射机和接收机之间提供中继链路是另外一个常见的应用。在无人机中继场景中，无人机充当一个收发机，从地面设备接收数据，然后利用多跳链路把数据转发给其他设备。无人机中继适用于增强地面网络覆盖或跨越LOS通信中的障碍物，其次也可以为超远程通信提供回传连接，如图4-6所示。图4-6无人机空中中继示例示意图

然而，部署无人机作为空中中继也存在着其相应的挑战，见表4-3。

2.无人机通信资源管理技术

由于无人机的高移动性和空中无线资源频谱的稀缺性，现有的地面无线资源管理技术难以适用于高空无人机通信场景，亟需研究无人机空中通信资源管理技术，提升无人机资源利用率和通信覆盖强度。无人机通信资源主要包括天线资源、时频资源、带宽资源和码资源。天线资源通过地面基站的天线端口进行区分，每个天线端口对应不同的传输场景；时频资源是最为重要的二维资源模型，也是无人机通信资源管理和调度的基础；带宽资源定义了无人机通信系统的信道容量，不同带宽下通信速率各有差异；码资源通过前导码的选择和分配在无人机用户的接入过程中发挥关键作用。

1)无人机通信信道复用技术

信道复用技术是指不同用户通过共享同一信道发送不同的数据，从而最大限度地提高信道利用率的技术，常见的信道复用技术有频分复用技术、时分复用技术、码分复用技术和波分复用技术。由于无人机高速移动性和空旷的空间环境，无人机通信面临着快速移动带来的多普勒频移效应和高空环境带来的多径效应，所采用的信道复用技术在提升信道资源利用率的前提下应能正确消除上述两种干扰。

通常数字调制是在单个载波上进行的，如常见的多进制正交幅度相位调制。这种单载波的调制方法易发生码间串扰而增加误码率，并且其无法处理因瑞利衰落带来的误码，因此不适用于无人机通信。正交频分复用技术将信道分成N个正交子信道，总的信号带宽划分为N个互不重叠的子通道。N个子通道进行正交频分多重调制，可应对上述单载波串行数据系统的无法处理的多径衰落。

无人机通信中最为关键的资源为时间资源和频带资源，正交频分复用技术引入了时频资源矩阵统一表征用户对这两种资源的使用，如图4-7所示。图4-7时频资源矩阵示意图

2)无人机通信覆盖增强技术

无人机作为空中基站时，需提供上行或下行通信链路用于长期的通信覆盖，而通信覆盖问题受到天线技术和发射功率分配方法、轨迹规划和无人机电量等多重因素的影响。为梳理无人机基站通信覆盖问题的影响因素，我们首先建模一个无人机基站提供通信服务的场景。

有的无人机通信覆盖增强技术。

(1)基于多天线的波束赋形技术。

采用全向天线时，发射波束全向传输，导致能量发散。波束赋形技术能够通过调整各个天线上的权重和波形使得发射信号在发射端呈现出叠加的波束形式，并通过此波束传输数据。波束的形状和方向取决于所使用波束赋形函数，波束赋形函数被认为是空间滤波器在频域上的映射函数。波束赋形的基本原理是利用波的干涉特性，如果多波在“增强相位差”的范围内相互干涉，则干涉波的振幅会变大；如果多波在“减弱相位差”的范围内相互干涉，则干涉波的振幅相互抵消。大多天线技术可以调整天线发射角度和相位在接收端对某种频段的信号产生特定的增强或减弱，用于增强地面用户的通信信号质量。

(2)功率分配优化策略。

功率分配优化策略涉及如何在无人机网络中合理分配给不同用户的功率，提高通信覆盖的同时尽可能降低功耗；常见的方法是根据网络拓扑结构、信号传播环境和无人机实时电量，动态调整无人机的发送功率，提升网络性能。另外，通信信号的覆盖优化与信号的强度、覆盖范围和信道容量等因素密切相关。功率分配方法还应结合无人机基站和用户的比率以及相对的位置关系加以权衡，以提高网络容量和性能。为了实现功率分配优化策略下的信号覆盖增强，可采用多种优化算法和智能算法来解决问题。

(3)可重构智能反射面技术。

不同于大规模有源天线直接产生波束，可重构智能反射面技术利用被动无源反射元件辅助多天线系统创建反射波束。实质上，可重构智能反射面通过自适应控制反射无人机基站的波束，可在不损害地面用户通信质量的前提下减少无人机配备的天线数量并降低发射功率。因此，可重构智能反射面技术可显著地降低系统硬件成本和能量消耗。将可重构智能反射面集成到无人机自组网使整体网络架构转变为一种新的混合结构，包括以智能方式协同工作的有源元件和无源元件。在给定总成本下，通过优化无人机网络中的基站节点和可重构智能反射面间的比率和位置关系，增强网络整体的通信覆盖。

3)无人机通信干扰抑制技术

在高空通信场景下，无人机为抑制同频带信号干扰和攻击者恶意干扰，现有以下几种解决方案。

(1)扩频技术。扩频技术较为简单，发送端对通信信号扩频编码进行扩频调制，以扩展通信带宽，之后在接收端采用相应的解扩技术，将通信信号的频谱压缩后通过窄带滤波提取出来，滤除大部分干扰信号。常见的扩频技术主要有直接序列扩频、跳频扩频、跳时扩频以及混合扩频。

(2)信道编码与交织技术。信道编码在发送信息中加入如校验码等冗余信息，供接收端判定和纠正因干扰受损的数据包。无人机通信中常用的信道编码有喷泉码、并行级联卷积码、低密度奇偶校验码等。交织技术适用于检测和校正无人机通信场景下成串发生的比特差错问题，通过重新构建发送字符的顺序，把较长的突发差错转化成随机差错，再用纠正随机差错的信道编码技术消除随机差错。

(3)分集技术。在无人机与基站通信场景中，不同信道的时间、频率、空间衰落情况不同，会产生多个信号副本。分集技术对接收到的多径信号进行选择性组合，采用多重接收方法补偿衰落信道的损耗，利用副本的信息集合还原初始信号，因此能够在不增加传输功率和带宽的前提下，提升无线通信信道的干扰抑制性能。

3.无人机安全通信技术

在强对抗环境下，利用高强度的电磁干扰、网络攻击等手段，会使无人机网络面临节点失效、通信降级甚至通信中断等情况，导致无人机网络面临巨大的安全风险。因此，研究全方位、多层次的无人机安全通信技术是保证无人机网络提供安全、稳定、可靠服务的基础和前提。目前，针对无人机无线通信的保护主要分为基于物理层安全的安全通信和基于密码学协议的安全通信两大类。基于密码学协议的安全通信技术通过结合多种密码算法和协议实现认证、访问控制、数据保密性、数据完整性和不可否认性五类基础安全服务，但传统安全协议存在着计算、通信和存储开销较大等问题。

1)认证与密钥协商协议

身份认证是确保网络安全通信的信任基石，是实现敏感数据访问与传输的前提。认证与密钥协商协议(AuthenticationandKeyAgreement，AKA)使用的是挑战应答机制，完成通信实体间身份认证，同时基于身份认证对通信加密密钥进行协商的一类协议。通过认证和加密手段，能够抵御中间人攻击、重放攻击和伪造身份等一系列安全威胁，保护通信网络资源的安全调度和使用。但是，无人机网络由于其通信环境复杂、节点资源受限、网络拓扑变化性强等特点，对认证与密钥协商协议的设计与功能提出了新的要求和挑战。无人机通信网络的认证与密钥协商协议通常需要满足以下基本安全目标和性能要求。

(1)实现合法地面站与无人机节点之间、无人机节点与节点之间的双向认证，任何非法节点都无法伪装成合法节点接入系统。

(2)通过双向认证的合法地面站与无人机节点能够协商出一致的会话密钥，能够实现密钥生成、密钥分发、验证密钥、更新密钥、密钥存储、密钥备份、密钥销毁的全流程安全。

(3)无人机节点认证具备可扩展性，随着网络规模的增加，其安全认证效率和安全性不会受到较大的影响。

(4)具有较低的通信计算复杂度，且尽量减少对安全基础设施的依赖。

此外，现有的无人机认证与密钥协商协议还应该抵御一系列安全威胁：

(1)前向安全保障。

无人机网络通信长期使用的主密钥泄露不会导致过去的会话密钥泄露。认证与密钥协商协议通过生成临时会话密钥、密钥生成中假如随机数、加密临时密钥等方法实现前向安全性。

(2)抵御中间人攻击。

中间人攻击指的是恶意节点同时与源无人机和目标无人机建立连接，篡改截获的数据，从而破坏通信进程。认证与密钥协商协议可以基于多因素身份认证、数字证书等方法抵御中间人攻击。

(3)抵御假冒攻击。

假冒攻击指的是攻击者通过伪装成合法无人机节点的身份，欺骗系统以获得未授权的访问或执行恶意操作的行为。认证与密钥协商协议通过多要素身份认证、挑战响应机制、完整性保护等手段抵御假冒攻击。

(4)抵御重放攻击。

重放攻击指的是攻击者通过拦截和重新发送先前捕获的有效通信数据来欺骗系统。认证与密钥协商协议可以通过向消息中加入随机数、序列号、时间戳等增加消息的新鲜性来抵御重放攻击。

(5)匿名性。

确保无人机节点的身份或关键信息不被恶意泄露。认证与密钥协商协议通过使用临时身份、群组认证、环签名、盲签名等技术手段来实现匿名性。

按照构建认证与密钥协商协议所用的密码学技术不同，无人机网络中的认证与密钥商协议可以分为基于对称密码体制的认证与密钥协商协议、基于公钥密码体制的认证与密钥协商协议、基于标识密码系统的认证与密钥协商协议。

(1)基于对称密码体制的认证与密钥协商协议：基于对称密码体制的认证方案通信与计算开销较低，但因对地面基础设施的依赖而无法在无人机网络中大规模部署。

(2)基于公钥密码体制的认证与密钥协商协议：基于公钥密码体制的认证与密钥协商协议需要可信第三方颁发的数字证书来验证公钥的真实性，但由于证书验证、更新与撤销的通信负载较高，难以满足无人机网络的可扩展性需求。

(3)基于标识密码系统的认证与密钥协商协议：基于标识密码系统的认证与密钥协商协议中节点可基于身份标识如编号、序列号等身份信息生成公钥，并且由可信的密钥生成中心(KeyGenerateCenter，KGC)负责生成各节点的私钥并将消息通过私钥签名后，接收方通过发送方标识信息生成公钥，验证签名。这样尽管能减少对公钥密码的依赖，但密钥生成中心具有密钥泄露的风险，并且其复杂的双线性配对运算给无人机带来较大的计算开销。

区块链(blockchain)是一种块链式存储、不可篡改、安全可信的去中心化分布式账本。基于区块链的认证与密钥协商协议可以实现无人机网络去中心化的身份管理，防止单点故障和拒绝服务攻击，提高身份认证的安全性和可靠性；由于区块链的交易记录是公开透明的，可以保证身份认证的透明性和公平性，防止身份伪造和篡改。其不可篡改性也为身份认证和后续审计提供了保证，同时区块链上执行的智能合约可实现自动化的身份认证和授权过程。

安全多方计算(SecureMulti-PartyComputation，MPC)是一种隐私计算技术，研究无可信第三方的情况下，如何安全地计算约定函数。安全多方计算是电子选举、门限签名以及电子拍卖等诸多应用得以实施的密码学基础。安全多方计算技术可以实现去中心化的随机数生成、密钥生成和身份认证，有效避免拜占庭攻击，提高系统的鲁棒性。

物理不可克隆函数(PhysicalUnclonableFunction，PUF)是一种依赖芯片特征根据输入信号输出唯一响应的硬件安全原语，具有唯一性和随机性。物理不可克隆函数由于其硬件难以被复制的特性可用于随机数、密钥生成、挑战响应机制，能够抵御各种克隆攻击。

2)物理层安全

物理层安全不依赖传统的密码学技术，基于信道状态信息等物理层参数，通过创造主信道优势，降低窃听信道容量，实现实体认证、密钥协商、隐蔽传输等安全功能。

隐蔽通信旨在隐藏信号发射机向合法用户传输链路的存在，尽可能降低检查者检测成功概率，从而实现更高的保密性和安全保护需求。在无人机网络中，无人机可作为空中基站，通过向地面发射友好干扰来提高隐蔽性，同时可作为中继接收机，通过优化轨迹、发射功率、用户调度、干扰功率等，提高合法传输链路服务质量，降低窃听者的窃听成功概率。

物理层认证(PhysicalLayerAuthentication，PLA)是通过无线信号传输特征(例如传输时延、信号强度、多径衰落等信息)来进行身份认证的技术。物理层认证可分为基于密钥的物理层认证和无密钥的物理层认证。无密钥的物理层认证主要基于信道状态信息或射频指纹识别，前者依赖于无人机之间的信道冲击响应、信道频率响应、接收信号强度来判断；后者则是利用无人机发射器硬件组件在生产上的缺陷作为设备指纹，具有唯一性。在无人机网络中，可利用多普勒频移、多路径延迟等作为模型特征，进行设备认证。此外，基于密钥的物理层认证主要分为基于信道特征的密钥协商认证和基于标签嵌入的认证。前者基于无人机信道互异性作为共享该信道的共同随机源，通过信道探测、量化、信息协调和隐私放大的流程进行信道特征的建立和提取。

4.4无人机物理层和数据链路层通信协议

1.物理层协议在无人机通信协议栈中，物理层协议是无人机通信的基础。该层主要关注的是无人机之间以及无人机与地面设备之间的电磁波传播机制。常用的通信协议涵盖了WI-FI、蓝牙、ZigBee以及LTE通信标准等技术。

1)WI-FI

WI-FI是民用无人机中常用的通信技术之一，尤其是对短距离(几百米到几千米的范围内)通信和传输的场景，能够提供较高的数据传输速率。WI-FI的传输优势能够很好地支持对吞吐量要求较高的无人机通信服务，例如视频传输、实时图像反馈、无人机信号控制等，IEEE802.11及其变体规定了基于WI-FI无线传输的具体通信协议细节。在标准IEEE802.11网络中，无人机通过发现公告帧连接到无线局域网，在多跳无人机节点的辅助下，WI-FI的传输范围可进一步扩大到几千米甚至十几千米以上。

2)蓝牙

蓝牙通常用于低功耗或短距传输等场景，而在无人机通信中，低功率蓝牙相比于传统蓝牙技术更受欢迎。低功率蓝牙是蓝牙技术的一个重要分支，旨在提供更低的通信功耗和部署成本，同时提高IoT设备互联的兼容性，实现设备之间的即时连接。对于能源受限，且经常需要与地面设备识别配对的无人机而言，低功率蓝牙成为无人机短距通信的首选。与WI-FI相似，低功率蓝牙也能够传输丰富的数据类型，包括控制信号、多媒体数据等。

3)ZigBee

ZigBee与蓝牙相似，主要用于低功耗、短距离的无人机通信场景，具备部署成本低和使用便捷等优势，但ZigBee的通信速率有限，通常为250Kb/s，IEEE802.15.4规定了具体的通信协议细节。受通信速率的限制，ZigBee的使用范围较为有限，常用于搭载多个传感器的无人机执行数据收集任务，例如，农业管理、环境检测或基础设施检查。此外，得益于ZigBee在续航时间和小规模数据传输方面的优势，它更适用于小规模无人机集群的控制与协调，尤其是控制信号的收发与交互，执行精确的编队飞行和任务协同。

4)LTE通信标准

LTE通信标准是一种为高速无线通信场景提供的新标准，它专为IP网络而设计，能够支持无人机和地面终端之间更高的可靠性和更快的数据传输。LTE可以实现超远距离下的高速信号传输和控制，其最佳距离在5km左右，最远可实现30km以上的数据传输，这大大超出了传统无线技术如WI-FI、蓝牙等的通信范围。同时高速数据传输特性使得LTE能够支持高清视频或复杂传感数据的实时传输。

综上所述，不同的物理层通信技术适用于不同的通信场景。WI-FI适用于中距离下高速的数据传输，并为地面设备提供广泛的WI-FI覆盖与移动通信服务；蓝牙与ZigBee适用于短距离且低功耗的数据传输场景，能够有效提升无人机的续航能力；LTE能提供远距离且高速的数据传输，同时面向IP网络设计的思想保证了其通信的高可靠性。

2.数据链路层协议

数据链路层是协议栈中的第二层，包括逻辑链路控制子层(LogicalLinkControl，LLC)和介质访问控制子层(MediaAccessControl，MAC)。LLC子层负责识别网络层协议，然后对它们进行封装。而MAC层负责管理数据链路层的通信协议，控制对共享通信资源的访问。这里重点介绍MAC层协议，其关键指标包括能量效率、可扩展性、网络吞吐量、公平性、延迟和带宽利用率等。

在无人机通信中，MAC层协议为多无人机系统的通信交互与协同作业提供了基础。其核心挑战在于，不同无人机之间通常无法保证一致的移动速度和运动方向，导致系统的拓扑结构不断发生变化。为了维持通信链路的稳定性并确保信号质量，MAC层协议必须能够针对动态链路变化做出调整，以适应不断变化的通信环境。进一步地，MAC层的设计还需要着重考虑降低传输延迟，尤其是无人机为地面用户提供实时应用服务时。这些因素共同构成了MAC层协议设计所面临的复杂挑战，要求协议设计需要兼顾通信的高效性、实时性、链路变化和低延迟。图4-8描述了常见的三类MAC层协议，接下来，我们将分别讨论它们。图4-8无人机通信MAC层协议

1)无竞争的MAC层协议

当多个无人机同时传输数据时，可能会发生信道冲突，无竞争MAC层协议通过重新给无人机节点分配传输资源来解决信道争用。这类协议通常基于传统的信道接入技术，包括时分多址、频分多址或码分多址。目前，主要存在两种主要协议：集中式无人机多址控制(CentralizedUAVMultipleAccessControl，CU-MAC)和无人机延迟容忍多址控制(UAVDelay-TolerantMultipleAccessControl，UD-MAC)。集中式无人机多址控制协议通过预测无人机的运动轨迹来优化数据帧的发送过程，提供可靠的传输服务。与集中式无人机多址控制相似，无人机延迟容忍多址控制在建立无人机运动预测模型的同时，考虑了无人机通信网络对服务时延的容忍度。

2)基于竞争的MAC协议

在基于竞争的MAC协议中，通信节点通过随机访问来竞争信道资源。这类协议的特点是所有节点共享同一个信道，因此需要在节点之间实施竞争机制以建立通信连接。基于竞争的MAC协议的优点是无须复杂的时间同步和控制调度算法，同时也无须保存、维护或共享状态信息。这类协议还能出色地适应网络拓扑的变化。

感知MAC协议通过在无人机之间建立虚拟的簇群来实施同步间隔，并基于这些间隔设置定期的睡眠监听周期。在这个协议中，构成一个虚拟簇的相邻无人机节点共享一个统一的睡眠监听时间表，确保整个簇内的通信同步。当两个无人机位于不同的虚拟簇时，它们只有在各自簇的监听周期相交叠时才同时处于激活状态。然而，感知MAC协议要求感知节点同时遵守两套独立的调度计划，这种机制虽然促进了跨簇通信的可能，但也不可避免地增加了因空闲监听而产生的能量消耗。此外，感知MAC协议无法态调整无人机节点的状态，这也导致了过度监听的状况。

超时MAC协议可以用来解决感知MAC中流量负载不可预测的问题。超时MAC通过在虚拟簇间破坏监听周期的同步帧，允许无人机在流量较低时提前进入睡眠状态，从而减少不必要的能量消耗。然而，这种方法可能导致无人机因过早地进入睡眠周期而错过重要通信。

类似地，模式MAC通过提供一个包含睡眠唤醒信息的二进制字符串来优化能耗，其中每个二进制位标识节点在特定时间段的状态：1表示监听，0表示睡眠。这一机制使得无人机网络在没有数据传输需求时可以减少监听时间。此外，模式MAC允许当前节点预测相邻节点的下一次活动，如果预测到相邻节点需要进行通信，节点会切换到监听模式，这样做既减少了能耗，又保证了通信的需要。

无调制随机访问控制协议的目标是优化无人机网络中的通信过程，即使在无人机不能直接解调MAC帧头属性字段的情况下也能保持通信的可靠性。该协议采用自适应特征提取算法和机器学习分类器来感知并适应当前的信道状况。它通过收集信号强度的样本数据，利用这些数据来动态调整离散化阈值，从而优化通信质量。进一步地，无调制随机访问控制利用支持向量机执行频谱感知、调制识别、能量分配和用户识别等关键功能。这意味着协议不仅关注于信号的强度，还涵盖了信道的利用效率、通信的稳定性以及网络的整体性能，确保无人机网络能够在各种环境下高效且可靠地运作。

3)混合MAC协议

混合MAC协议融合了无竞争和基于竞争MAC协议的优点，提高了无人机网络在各种场景下的适应性和效率。基于竞争的MAC协议擅长处理网络环境的动态变化，特别是在网络负载较低时表现良好。然而，这种协议在节点密度高的网络中易于出现性能下降。相对地，无竞争MAC协议通过消除接入冲突，能够在网络负载增大时保持较高的信道利用率，但在实现资源分配的同步方面仍存在着一定挑战。

面向位置的定向MAC协议专为无人机的可切换波束定向天线设计，解决了由于控制信息、定位和数据包定向传输导致的范围不对称问题。这种技术通过扩大传输范围，有效降低了网络中的跳数和平均延迟。

无人机自组网多通道MAC协议则利用了多通道和定向天线的优势，为无人机的多样化服务质量需求提供了有力支持，尤其在注重安全和服务的数据包传输方面。无人机自组网多通道MAC协议通过移动性预测信道预留机制，有效减少了链路中断的风险，但是面临着定位误差的挑战。

基于冲突协调的MAC协议用于克服无人机自组网多通道MAC协议的定位问题，该协议结合了冲突避让的载波侦听多路访问技术和时分复用技术，将无人机分为两类，无人机主节点和锚节点，优化了数据的传输和收集过程。该协议注重协调各节点之间的通信，避免数据传输过程中的碰撞，从而提高网络的总体性能。

在无人机网络的设计中，无人机的高速移动特性要求MAC协议能够适应网络拓扑的动态变化，保证通信的连续性和可靠性，上述MAC协议提供了部分解决方案。然而，在多无人机协同的场景下，随着无人机通信系统链路复杂性和网络动态性的增加，路由逐渐成为一个具有挑战性的任务。为此，网络层中引入了大量协议，旨在提高无人机自组网的路由效率和稳定性。

4.5无人机通信性能指标

1.有效性指标在无人机通信中，有效性指的是无人机间传输信息的能力。这一指标关注的是通信系统中的传输效率，寻求以最具性价比的方式传输更多的信息。在无人机通信系统中常见的有效性指标包括数据传输速率、吞吐量、传输时延、频谱效率、通信效率和协议效率等。为了提高通信系统的有效性，通常需要采用更先进的信息编码技术、更高效的调制方式以及更合理的信号处理算法。此外，最大化信道容量也是提高通信系统有效性的重要手段。

1)数据传输速率

数据传输速率是指在单位时间内通过信道传输的数据量。对无人机而言，数据传输速率影响其获取、处理和传输数据的速度。高速数据传输速率可以确保无人机及时地传输传感器数据、图像或视频流，以支持各类监测、勘察、搜救等应用场景。

数据传输速率主要分为传码速率和传信速率。其中，传码速率又称为码元速率或波特率，是指在数字通信系统中每秒传输的信号码元的数量，单位为波特(Baud)。码元是指在数字通信中传输的最小单位，它可以表示一个比特或者多个比特。传码速率的高低直接影响着系统的数据传输效率和速度。

通常情况下，数据传输速率(R)可以通过下面的公式计算

其中，N

是传输的数据量(bit)，T

是传输所需的时间(s)。

同时，数据传输速率还与信道带宽、信噪比等因素有关。信道带宽决定了信道传输的最大频率范围，而信噪比则表示信号与噪声的相对强度。在一定的信道带宽和信噪比条件下，可以使用香农公式来估计理论上的最大数据传输速率

其中，Rmax

是最大数据传输速率(b/s)，B

是信道的带宽(Hz)，SNR是信噪比。因此，在给定的信道带宽下，随着信噪比的增加，数据传输速率也会增加。

2)吞吐量

吞吐量是指在单位时间内成功传输的数据量。通过提高吞吐量，可以更快地完成数据传输任务，从而提高任务执行效率。吞吐量的计算公式

其中，成功传输的数据量Nsuccess

是指在单位时间内成功传输的数据量，通常以比特或字节为单位；单位时间T是指计算吞吐量的时间段，通常以秒为单位。

例如，假设一个无人机通信系统在一个小时内成功传输了1000吉比特(Gb)的数据，则其吞吐量为

在实际应用中，吞吐量受到多种因素的影响，包括但不限于通信信道的带宽、传输速率、信道质量、信噪比、数据包大小、网络拥塞等。为了提高吞吐量，可以通过优化通信协议、增加信道带宽、改进调制解调技术、优化信道编码等方式进行改进。

3)传输时延

传输时延是指从数据发送到接收端成功接收数据所需的时间。在实际应用中，缩短无人机传输时延尤为重要，特别是在那些对实时性要求极高的动作或任务场景中，比如飞行控制、避障、路径规划、围捕等。传输时延的降低，意味着无人机可以更快速地获取信息，进而迅速且准确地做出决策，能够有效提升无人机的飞行安全性与任务执行效率。传输时延的计算公式

其中，数据包长度lp

是指数据包的比特数，发送速率R是指数据在传输中的速率，通常以比特每秒为单位。

4)频谱效率

频谱效率又称频带利用率。对于无人机通信系统而言，在传输相同信息量的情况下，所需的频谱带宽越窄，频带利用率越高，频谱效率也就越好。频谱效率与信号的调制方式密切相关，采用不同的调制方式会影响到传输带宽的大小，从而影响到频带利用率。例如，采用单边带调幅的语音信号占用的带宽较小，仅为4kHz；采用调频的语音信号占用的带宽较大，为48kHz，因此调幅信号相对于调频信号具有更高的频谱效率。

无人机通信系统中频带利用率定义为单位带宽内的传输速率，即

或

其中，RB

为码元传输速率，简称传码率。它被定义为单位时间传输码元的数目，单位为波特。因此，又称RB

为波特率。Rb

为信息传输速率，简称传信率，又称比特率，它定义为单位时间内传输的平均信息量，单位为比特/秒，其即为在本小节中提及的数据传输速率。

此外，若设每个二进制码元的持续时间为Tb，则Tb

与TB有如下关系

上述关系式描述了无人机通信系统中码元持续时间与数据编码方式的关系。通过调整数据编码方式，可以优化频谱效率，提升无人机通信系统的性能。

5)通信效率

通信效率描述了实际数据传输速率与信道理论最大传输速率之间的比值，反映了无人机通信系统相对于信道极限的工作效率。通信效率(η)可以用下面公式表示

其中，η是通信效率，R

是实际数据传输速率，C是信道理论最大传输速率。针对无人机通信系统，C

可以使用香农公式进行计算。

通信效率η的值在0到1之间，η越接近1，说明通信系统的设计越接近信道的理论极限，效率越高。在无人机通信中，我们希望在有限的频谱资源下最大化通信效率。这可以通过采用更优的调制编码方案、提高功率利用率、降低噪声等措施来实现。

6)协议效率

协议效率描述了数据链路层或网络层协议头部开销与有效载荷的比值，它反映了协议在传输有效数据方面的开销。协议效率ηp

可以用下面公式表示

其中，ηp

是协议效率，L

是有效载荷长度，H

是协议头部长度。

2.可靠性指标

在无人机通信中，可靠性指的是无人机传输信息的稳定性和准确性程度。这一指标关注的是通信系统的传输质量，确保信息在传输过程中能够准确无误地被接收和处理。在无人机通信中常见的可靠性指标有误码率/误信率、丢包率、链路中断率等指标。为了提高通信系统的可靠性，通常需要采用差错控制技术、信道编码技术以及抗干扰技术等手段。同时，对于重要信息的多次传输或备份也是提高通信系统可靠性的有效方法。

1)误码率/误信率

无人机通信系统的可靠性通常用接收端输出信号与噪声功率比(S/N)来度量，它反映了信号经传输后的“保真”程度和抗噪声能力。S/N与调制方式有关，如调频信号的S/N比调幅的高，即抗噪能力强。但是，调频信号所需的传输频带却比调幅的宽。数字通信系统的可靠性可用差错概率来衡量。差错概率常用误码率和误信率表示。

2)丢包率

丢包率用于衡量数据在无人机通信系统传输过程中丢失的比例。为了计算丢包率需要在发送端和接收端记录每个数据包的序号，并在接收端检查是否收到了所有的数据包，任何未收到的数据包都可以被认为是丢失的数据包。发送的总数据包数量是指在通信过程中发送的所有数据包的总数，它可以根据无人机通信系统的设计参数和通信协议来确定。丢包率的计算公式

3)链路中断率

无人机通信和传统的地面通信在信道条件上存在显著差异。在地面通信中，地面基站通常位于有限高度的地面上，尤其在高楼林立的城市地区，这会导致无线信号受到建筑物的遮挡，视距分量较少，信号衰落主要由非视距衰落主导。相比之下，无人机通信需要建立空地链路和空空链路。在空地链路中，由于无人机位于空中，信号传输不易受到遮挡，大尺度衰落更接近于视距衰落，有效减少了路径损耗。而空地链路上的视距衰落成分会在Nakagami-m衰落信道上产生小尺度衰落。

链路中断率作为可靠性指标，反映了在某一瞬间信道容量小于传输速率阈值的概率。该概率不仅取决于平均信噪比，还受到小尺度衰落的概率分布函数的影响，能够综合反映大尺度衰落和小尺度衰落对信道衰落的影响。无人机链路中断率Pout可以通过以下公式定义

其中，B

是信道带宽，N0

是噪声功率谱密度，P是发射功率，gLF是大尺度信道增益，gSF是小尺度信道增益，Rmin为保证持续通信的最低通信速率。

3.其他性能指标

除有效性指标和可靠性指标外，同时需要考虑安全性指标、经济性指标、适应性指标、任务性能指标等来衡量无人机在实际飞行和通信中的性能。

其中，安全性指标包括通信的保密性、完整性和可用性。经济性指标主要考虑通信系统的成本开销问题，关注无人机的能源效率、能源损耗、维护成本及寿命。适应性指标要求无人机通信系统能够应对不同环境和任务需求的变化，包括对天气条件、信道状况、地形特征、任务特点等因素的适应能力。任务性能指标要求无人机通信系统的设计需要考虑具体任务需求。

1)安全性指标

安全性指标衡量的是在无人机通信系统数据传输过程中数据不被截获、篡改或泄露的能力。安全性指标包括通信的保密性、完整性和可用性。保密性确保通信内容不会被未经授权的人员访问或窃取；完整性确保通信内容在传输过程中不被篡改或损坏；可用性确保通信系统随时可用，不会受到恶意攻击或故障的影响。

(1)保密性。保密性确保通信内容不会被未经授权的人员访问或窃取。为了确保通信的隐私性和机密性，可以采用先进的加密算法对数据进行加密处理。这些算法能够将通数据转化为一种仅有授权方才能理解的形式，即使数据被截获，攻击者也无法窃取有用信息。同时，保密性也包括对通信链路和系统采取的物理安全措施，例如限制物理访问、加强设备安全等，以防止未经授权的人员获取通信数据。

(2)完整性。完整性是指通信内容在传输过程中不会被篡改或损坏的能力。为了保证通信内容的完整性，可以采用消息认证码或数字签名等技术进行数据验证。这些技术能够在通信数据中嵌入一种验证信息，用于验证数据的真实性和完整性，从而确保数据在传输过程中没有被篡改或修改。此外，对通信系统的安全控制和访问权限管理也是确保通信内容完整性的重要手段，可以防止未经授权的用户对通信数据进行恶意修改。

(3)可用性。可用性是指通信系统随时可用，不会受到恶意攻击或故障的影响，满足用户的通信需求。在无人机通信系统中，保障通信系统的可用性需要采取一系列措施，包括建立有效的防火墙和入侵检测系统，用于及时发现和阻止恶意攻击；及时更新安全补丁，修复系统漏洞，提高系统的抵御能力；同时，建立完善的备份和恢复机制，以应对突发故障或攻击事件，确保无人机通信系统能够快速恢复并正常运行。

2)经济性指标

经济性指标主要考虑通信系统的成本开销问题，关注无人机的能源效率、能源损耗、维护成本及寿命，包括通信设备的发射与接收能耗、集群多跳网络数据转发的能源损耗、无人机通信系统生命周期系统成本等。

(1)系统成本。无人机通信系统的成本问题是设计过程中需要考虑的首要因素，包括硬件设备、软件开发、部署和维护成本等方面。在设计无人机通信系统时，需要衡量各种因素以确保系统的成本是可接受的，并同时满足所需的功能。同时，为了确保系统长期稳定运行，延长无人机通信系统的生命周期，需要考虑部署、维护成本以及通信系统架构的稳定性、复杂性、故障率、迭代性等因素。

(2)能源效率。能源效率直接关系到无人机续航时间和作业范围。无人机通信网络设计必须对能源效率进行优化，有效控制通信设备的发射和接收能耗。其主要技术手段包括采用低功耗的通信设备、优化通信协议和传输机制等，提高通信设备的能源利用率，从而降低能源开销。

(3)能源损耗。在覆盖范围广、通信距离远的无人机通信系统中，多跳网络用于无人机集群间的数据传输。然而，集群间频繁的数据重复转发或无效转发会导致能源损耗的增加，需要通过优化网络拓扑结构、改进路由选