类型a：本报告基于该文献为单一原创性研究。
一、研究概述与发表信息
本文献题为《GNSS拒止下低空无人机导航与资源分配优化》（Navigation and Resource Allocation Optimization for GNSS-Denied Low-Attitude Wireless Networks），由南方科技大学（Southern University of Science and Technology）的金海佳（Jin Haijia）、袁伟杰（Yuan Weijie）和伍军（Wu Jun）共同完成。该研究发表于《中兴通讯技术》（ZTE Technology Journal）2026年4月第32卷第2期，网络出版日期为2026年4月23日，其网络出版地址与DOI号均在原文中明确给出。该研究聚焦于低空无线网络（Low-Altitude Wireless Networks，LAWN）在拒止全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）环境下，无人机如何实现自主导航与后续通信资源优化这一核心问题。
二、学术背景与研究动机
该研究立足于低空无线网络这一前沿通信领域。低空无线网络借助无人机和eVTOL（电动垂直起降飞行器）等空中平台，构建了一种灵活且可快速部署的通信范式，尤其适用于应急响应、临时热点分流等动态任务。然而，此类网络面临两大关键挑战。首先，机载射频资源极为受限，空中平台的发射功率、射频链路并发能力及载荷能量供给远不及地面基站，这使得高效的资源分配与用户调度成为保障多用户服务的核心。其次，几乎所有通信任务都默认无人机能可靠完成自主导航与部署，但在GNSS拒止环境下，卫星信号极易因遮挡、干扰而中断，导致无人机失去状态感知能力，进而使一切后续通信任务化为空谈。
现有研究虽然在无人机通信的资源分配、用户调度和波束赋形（Beamforming）方面已有大量探索，但大多忽略了GNSS拒止这一前置条件。基于相对状态的导航方法虽能降低对全局定位的依赖，但稳定性差，易受几何构型影响。因此，该研究旨在填补这一空白，系统地解决GNSS拒止下无人机从“可靠自主到位”到“部署后受限资源下最大化服务”的全流程问题。
三、详细研究工作流
该研究将整个任务执行过程解构为按序执行的两个核心阶段，并针对性地设计了相应的方法与算法。
第一阶段为自主导航阶段，旨在解决GNSS拒止下无人机如何抵达预设目标阵位的问题。研究构建了一个包含一架搭载Nt根天线的无人机和若干单天线地面用户（Ground User, GU）的系统模型。无人机运动学行为由受扰单积分器模型描述，该模型考虑了风场扰动、执行机构误差等综合影响。
为解决定位基准问题，系统从地面用户集合中选取3个非共线的节点作为位置已知的导航参考锚点。研究的核心创新在于提出了一种纯角度制导策略（Angle-Only Guidance Strategy）。该策略利用无人机与锚点之间的方位几何关系构建约束：单一角度约束将无人机位置限制在一个旋转圆锥面上，两个不同锚点约束的两圆锥面相交可得一条一维曲线；为实现三维位置的唯一确定，研究巧妙地引入了第三个独立约束——由地平面与无人机、两锚点构成平面之间的二面角。由此，一组角度量即可形成完备的广义坐标。
基于此，导航问题被转化为角度误差的渐近调节问题，控制目标被数学描述为三个角度误差项（包括两个空间内角和一个二面角）随时间趋近于零。为实现此目标，研究采用了一种角度误差反馈控制策略，其控制输入由三项构成：前两项利用视线向量对视内角误差进行比例矫正，第三项则沿平面法向施加控制力矩以调节二面角误差。三项控制分量相互正交或近似解耦，共同保障无人机在无卫星信号条件下收敛至目标位置。
第二阶段为下行通信阶段，研究点转移至已就位的无人机如何为地面用户提供高效的下行服务。考虑到机载资源受限，系统通常无法同时服务所有用户，故引入用户调度机制。无人机到用户的信道被建模为包含视距（Line-of-Sight, LOS）和非视距（Non-Line-of-Sight, NLOS）两部分的Rician衰落信道，并采用了最小均方误差（Minimum Mean Square Error, MMSE）信道估计误差模型来模拟实际中不完美的信道状态信息（Channel State Information, CSI）。
为了在满足服务质量（Quality of Service, QoS）约束及机载总功率预算的前提下，最大化系统有效服务的用户数量，该研究构建了一个联合用户调度与波束赋形的资源分配模型。该问题本质上是复杂的混合整数非线性规划（Mixed-Integer Nonlinear Programming, MINLP）问题。为有效求解，研究提出了一种基于交替优化（Alternating Optimization, AO）、逐次凸逼近（Successive Convex Approximation, SCA）和半定松弛（SemiDefinite Relaxation, SDR）的高效算法。算法将原问题分解为两个子问题迭代求解：其一，在给定波束赋形向量下，利用SCA技术处理离散约束，优化用户调度策略；其二，固定调度策略后，利用SDR方法松弛非凸的秩约束，将波束赋形问题转化为可高效求解的半正定规划（SemiDefinite Programming, SDP）问题。算法通过交替迭代，最终收敛至一个稳定的次优解，保证了多项式级的计算复杂度。
四、主要研究结果与论证逻辑
仿真实验验证了所提方案的有效性，其结果与理论设计和后续结论构建了严密的逻辑关系。
在导航性能方面，图3展示了无人机的三维运动轨迹。结果显示，无人机从初始位置出发，其航迹在水平面内逐步向目标点靠拢，并同步完成高度调整，最终精确到达预设目标位置。这直接证明了仅利用角度几何约束即可形成有效导航引导，有力支撑了“GNSS拒止下可实现可靠目标到达”这一核心论点。图4进一步刻画了角度约束误差的动态收敛过程。结果清晰显示，三个误差分量在初始阶段后迅速衰减，并稳定收敛至零，无明显振荡。这不仅验证了所提出的角度误差反馈控制律的有效性，更揭示了平面内角度修正与法向二面角调节的协同机制，为导航策略的鲁棒性和收敛性提供了关键数据支持。导航阶段的成功，是后续通信任务得以开展的根本前提。
在通信性能方面，研究通过等高线图等可视化手段展示了不同参数下的系统性能。图5揭示了在总发射功率与用户速率门限的不同组合下，系统可调度用户数的分布。结果表明，随着总功率增加或速率门限降低，可调度用户数显著增多。这直接证明了所提出的联合资源分配策略能在不同预算与速率要求下，有效优化调度能力，从而支撑“提升系统服务性能”的结论。图6则进一步考察了概率LOS信道下，可调度用户数随信道估计误差功率变化的趋势。结果显示，在低空常见的LOS主导环境中，系统对小误差具有良好的适应性，性能下降平缓，表明所提方案具备较强的实际应用鲁棒性。这些结果共同论证了算法在复杂条件下最大化覆盖范围的有效性。
五、结论与研究价值
研究得出结论，所提方法成功解决了GNSS拒止环境下低空无人机从自主导航到通信服务的全流程挑战。导航策略能使无人机仅依赖角度信息实现可靠目标捕获，而通信阶段的资源分配与用户调度方案则能在不同功率和速率约束下显著提升系统的服务覆盖能力。
该研究具有重要的科学与应用价值。在科学层面，它将导航控制与通信资源分配两个传统上分离的问题进行了联合设计与考察，揭示了位置服务于通信性能的深层耦合关系，为空中通信网络的一体化设计提供了新思路。所提出的AO、SCA、SDR联合算法也为解决类似的复杂非凸优化问题提供了有效工具。在应用层面，该方案为应急救灾、战场通信等GNSS拒止环境下的无人机任务部署提供了切实可行的技术路径，具有直接的工程指导意义。
六、研究亮点
本研究亮点突出。其一，场景与问题的独特性和完整性：研究瞄准了“GNSS拒止”这一严酷但现实的特定场景，并系统性地解决了从“到来”到“服务”的完整问题链。其二，导航方法的创新性：提出的纯角度制导策略，仅利用与锚点的方位几何关系，创造性地引入二面角作为第三个约束，摆脱了对卫星定位的绝对依赖。其三，资源分配算法的先进性：通过融合AO、SCA和SDR等多种优化技术，高效求解了复杂的MINLP问题，在保证性能的同时兼顾了计算可行性。其四，对实际信道条件的考量：采用Rician信道和MMSE信道估计误差模型，并在仿真中分析了LOS信道下估计误差的影响，使得研究结果对实际低空环境更具适应性和说服力。