【学习笔记】无人机系统(UAS)的连接、识别和跟踪(八)-无人机探测与避让(DAA)机制
目录
引言
5.6 探测与避让(DAA)机制
5.6.1 基于PC5的探测与避让(DAA)机制
引言
3GPP TS 23.256 技术规范,主要定义了3GPP系统对无人机(UAV)的连接性、身份识别、跟踪及A2X(Aircraft-to-Everything)服务的支持。
3GPP TS 23.256 技术规范:
【免费】3GPPTS23.256技术报告-无人机系统(UAS)的连接、识别和跟踪资源-CSDN文库
5.6 探测与避让(DAA)机制
5.6.1 基于PC5的探测与避让(DAA)机制
DAA利用第6条款中为A2X定义的程序和机制,这包括下面对TS 23.287 [11]的相应引用。
注1:DAA消息的内容根据区域DAA规定定义,不在3GPP范围内。
无人机之间潜在的碰撞探测和冲突解除通过无人机之间的直接通信在PC5上进行。无人机系统服务(USS)可能会被通知潜在的碰撞情况。
在6.2.1.2.1中定义了用于A2X冲突解除的指示通信模式(单播或广播)的冲突解除策略。
利用6.2.1.2条款中描述的PC5参考点上的A2X通信的策略参数授权和配置。
图5.6.1-1:基于PC5的DAA程序
- UAV1在PC5-U消息中接收来自UAV2的广播消息,这些消息可能包含应用层DAA有效载荷,例如CAA级别的无人机ID、速度、航向、位置。
- UAV1将DAA有效载荷传递给上层。应用层根据从UAV2接收到的广播消息检测冲突,例如通过将其与自身轨迹和位置进行比较。如果UAV1中的应用层检测到潜在的碰撞情况,它将启动与UAV2的碰撞避免/冲突解决程序。
- 可选地,UAV1可以通过包含对等UAV2的ID来通知其自己的USS检测到的潜在碰撞。
注2:无人机与USS之间关于潜在碰撞通知的通信不在本规范的范围内。 - UAV1根据应用层和A2X策略接收到的输入,选择用于DAA冲突解除的通信模式(广播或单播)。如果选择了单播冲突解除模式,则执行步骤4a;否则,按照TS 23.287 [11]的6.3.1条款定义的广播模式交换步骤5和6中的消息。
4a. 可选:如果选择了单播冲突解除模式,则UAV1通过应用TS 23.287 [11]的6.3.3.1条款中定义的程序来触发与UAV2的单播通信的第2层链路建立,并作以下说明:- 如果目标用户信息包含在直接通信请求消息中,则目标UE(UAV2)的应用层ID可以是步骤1中检索到的,例如CAA级别的无人机ID。
- 如果目标用户信息不包含在直接通信请求消息中,则对在PC5单播链路上使用声明的A2X服务类型感兴趣的UE将通过与UAV1建立安全连接来响应。
然后,在建立的单播链路上交换步骤5和6。
- UAV1向UAV2发送DAA冲突解除消息,例如冲突解除请求消息,该消息可能包括碰撞检测警报、其自身的CAA级别无人机ID和其他检测到的冲突无人机的ID,以及冲突解除特定参数(例如,避免碰撞的轨迹校正信息)。
注3:冲突解除特定参数是应用层内容,不在本规范范围内。 - UAV2回复以提供商定的DAA冲突解除策略、其更新的轨迹和其他信息,例如消息冲突解除状态响应、冲突解决警报、接收无人机中参与无人机的CAA级别无人机ID。
根据应用层机制,无人机之间可能会交换后续消息,直到达成交通冲突解决(例如,进行相互位置/轨迹监测)。 - 在成功解决交通冲突后,如果选择了单播冲突解除模式,则UAV1触发TS 23.287 [11]的6.3.3.3条款中描述的第2层链路释放程序。
注4:虽然假设该区域内的所有无人机都可以参与DAA,但为简单起见,该程序仅显示两架无人机。
相关文章:

【学习笔记】无人机系统(UAS)的连接、识别和跟踪(八)-无人机探测与避让(DAA)机制
目录 引言 5.6 探测与避让(DAA)机制 5.6.1 基于PC5的探测与避让(DAA)机制 引言 3GPP TS 23.256 技术规范,主要定义了3GPP系统对无人机(UAV)的连接性、身份识别、跟踪及A2X(Airc…...

网络结构-组件-AI(九)
深度学习网络组件 RNN公式讲解计算示意图讲解 CNN计算示意 Normalization(归一化层)Normalization常见两种方式 Dropout层 RNN 循环神经网络(recurrent neural network) 主要思想: 即将整个序列划分成多个时间步,将每一个时间步的…...

弹性网络回归(Elastic Net Regression)
弹性网络回归(Elastic Net Regression)的详细理论知识推导 理论背景 弹性网络回归结合了岭回归(Ridge Regression)和Lasso回归(Lasso Regression)的优点,通过引入两个正则化参数来实现特征选择…...

【深度学习】FaceChain-SuDe,免训练,AI换脸
https://arxiv.org/abs/2403.06775 FaceChain-SuDe: Building Derived Class to Inherit Category Attributes for One-shot Subject-Driven Generation 摘要 最近,基于主体驱动的生成技术由于其个性化文本到图像生成的能力,受到了广泛关注。典型的研…...

Uniapp鸿蒙项目实战
Uniapp鸿蒙项目实战 24.7.6 Dcloud发布了uniapp兼容鸿蒙的文档:Uniapp开发鸿蒙应用 在实际使用中发现一些问题,开贴记录一下 设备准备 windows电脑准备(家庭版不行,教育版、企业版、专业版也可以,不像uniapp说的只有…...

计算机三级嵌入式笔记(一)—— 嵌入式系统概论
目录 考点1 嵌入式系统 考点2 嵌入式系统的组成与分类 考点3 嵌入式系统的分类与发展 考点4 SOC芯片 考点5 数字(电子)文本 考点6 数字图像 考点7 数字音频与数字视频 考点8 数字通信 考点9 计算机网络 考点10 互联网 考纲(2023&am…...

react Jsx基础概念和本质
什么是jsx jsx是JavaScript和XML(HTML)的缩写,表示在js代码中编写HTML模板结构,它是react中编写UI模板的方式 const message this is message function App(){return (<div><h1>this is title</h1>{message}</div>) } jsx优…...

【深大计算机系统(2)】实验一 实验环境配置与使用 附常用指令
目录 一、 实验目标: 二、实验环境与工件: 三、实验内容与步骤 1. 学习并熟悉Linux基本操作,按照要求创建用户。(30分) 2.新建用户主目录下创建子目录:gdbdebug,并进入gdbdebug子目录。将过程和…...
目标检测经典模型之YOLOV5-detect.py源码解析(持续更新)
detect文件框架 一、导入模块包二、定义run函数1. 归一化操作代码解析uint8精度转换归一化 2. 扩展维度为什么扩展维度?代码解释 3. 对检测结果类别计数检查是否有检测结果统计每个类别的出现次数构建描述性字符串 三、定义命令行参数四、主函数 本帖是YOLOV5推理部…...
PF4J+SpringBoot
plugin-common pom.xml相关配置 <groupId>pub.qingyun</groupId> <artifactId>plugin-common</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <description>插件配置类</description><dependency><groupId>or…...

设计模式11-原型模式
设计模式11-原型模式 写在前面对象创建模式典型模式原型模式动机结构代码推导应用特点要点总结 原型模式与工厂方法模式对比工厂方法模式原型模式什么时候用什么模式 写在前面 对象创建模式 通过对象创建模式绕开动态内存分配来避免创建过程中所导致的耦合过紧的问题。从而支…...
Tomcat长连接源码解析
长连接: 客户端发送Http请求至服务端,请求发送完之后socket连接不断开,可以继续接收下一个Http请求并且解析返回。接手并解析这些Http请求的时候socket连接不断开,这种过程被称为长连接。 需要注意的点就在于,在满足什么条件的情况…...
C++编程:实现一个跨平台安全的定时器Timer模块
文章目录 0. 概要1. 设计目标2. SafeTimer 类的实现2.1 头文件 safe_timer.h源文件 safe_timer.cpp 3. 工作流程图4. 单元测试 0. 概要 对于C应用编程,定时器模块是一个至关重要的组件。为了确保系统的可靠性和功能安全,我们需要设计一个高效、稳定的定…...

PyTorch的自动微分模块【含梯度基本数学原理详解】
文章目录 1、简介1.1、基本概念1.2、基本原理1.2.1、自动微分1.2.2、梯度1.2.3、梯度求导1.2.4、梯度下降法1.2.5、张量梯度举例 1.3、Autograd的高级功能 2、梯度基本计算2.1、单标量梯度2.2、单向量梯度的计算2.3、多标量梯度计算2.4、多向量梯度计算 3、控制梯度计算4、累计…...

AI 绘画|Midjourney设计Logo提示词
你是否已经看过许多别人分享的 MJ 咒语,却仍无法按照自己的想法画图?通过学习 MJ 的提示词逻辑后,你将能够更好地理解并创作自己的“咒语”。本文将详细拆解使用 MJ 设计 Logo 的逻辑,让你在阅读后即可轻松上手,制作出…...

LeNet实验 四分类 与 四分类变为多个二分类
目录 1. 划分二分类 2. 训练独立的二分类模型 3. 二分类预测结果代码 4. 二分类预测结果 5 改进训练模型 6 优化后 预测结果代码 7 优化后预测结果 8 训练四分类模型 9 预测结果代码 10 四分类结果识别 1. 划分二分类 可以根据不同的类别进行多个划分,以…...

【BUG】已解决:java.lang.reflect.InvocationTargetException
已解决:java.lang.reflect.InvocationTargetException 欢迎来到英杰社区https://bbs.csdn.net/topics/617804998 欢迎来到我的主页,我是博主英杰,211科班出身,就职于医疗科技公司,热衷分享知识,武汉城市开发…...

配置kali 的apt命令在线安装包的源为国内源
目录 一、安装VMware Tools 二、配置apt国内源 一、安装VMware Tools 点击安装 VMware Tools 后,会加载一个虚拟光驱,里面包含 VMware Tools 的安装包 鼠标右键单击 VMware Tools 的安装包,点击复制到 点击 主目录,再点击选择…...

JAVA 异步编程(线程安全)二
1、线程安全 线程安全是指你的代码所在的进程中有多个线程同时运行,而这些线程可能会同时运行这段代码,如果每次运行的代码结果和单线程运行的结果是一样的,且其他变量的值和预期的也是一样的,那么就是线程安全的。 一个类或者程序…...

Golang | Leetcode Golang题解之第260题只出现一次的数字III
题目: 题解: func singleNumber(nums []int) []int {xorSum : 0for _, num : range nums {xorSum ^ num}lsb : xorSum & -xorSumtype1, type2 : 0, 0for _, num : range nums {if num&lsb > 0 {type1 ^ num} else {type2 ^ num}}return []in…...

【力扣数据库知识手册笔记】索引
索引 索引的优缺点 优点1. 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。2. 可以加快数据的检索速度(创建索引的主要原因)。3. 可以加速表和表之间的连接,实现数据的参考完整性。4. 可以在查询过程中,…...

从深圳崛起的“机器之眼”:赴港乐动机器人的万亿赛道赶考路
进入2025年以来,尽管围绕人形机器人、具身智能等机器人赛道的质疑声不断,但全球市场热度依然高涨,入局者持续增加。 以国内市场为例,天眼查专业版数据显示,截至5月底,我国现存在业、存续状态的机器人相关企…...
django filter 统计数量 按属性去重
在Django中,如果你想要根据某个属性对查询集进行去重并统计数量,你可以使用values()方法配合annotate()方法来实现。这里有两种常见的方法来完成这个需求: 方法1:使用annotate()和Count 假设你有一个模型Item,并且你想…...

对WWDC 2025 Keynote 内容的预测
借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验,以及大语言模型的分析能力,我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际,我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测,聊作存档。等到明…...
基础测试工具使用经验
背景 vtune,perf, nsight system等基础测试工具,都是用过的,但是没有记录,都逐渐忘了。所以写这篇博客总结记录一下,只要以后发现新的用法,就记得来编辑补充一下 perf 比较基础的用法: 先改这…...

ardupilot 开发环境eclipse 中import 缺少C++
目录 文章目录 目录摘要1.修复过程摘要 本节主要解决ardupilot 开发环境eclipse 中import 缺少C++,无法导入ardupilot代码,会引起查看不方便的问题。如下图所示 1.修复过程 0.安装ubuntu 软件中自带的eclipse 1.打开eclipse—Help—install new software 2.在 Work with中…...
【python异步多线程】异步多线程爬虫代码示例
claude生成的python多线程、异步代码示例,模拟20个网页的爬取,每个网页假设要0.5-2秒完成。 代码 Python多线程爬虫教程 核心概念 多线程:允许程序同时执行多个任务,提高IO密集型任务(如网络请求)的效率…...

使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台
🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型(LLM)的广泛应用,开发者常面临多个挑战: 各大模型(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama)接口风格不统一;缺乏一个统一平台进行模型调用与测试;本地模型 Ollama 的集成与前…...

企业如何增强终端安全?
在数字化转型加速的今天,企业的业务运行越来越依赖于终端设备。从员工的笔记本电脑、智能手机,到工厂里的物联网设备、智能传感器,这些终端构成了企业与外部世界连接的 “神经末梢”。然而,随着远程办公的常态化和设备接入的爆炸式…...

华为OD机考-机房布局
import java.util.*;public class DemoTest5 {public static void main(String[] args) {Scanner in new Scanner(System.in);// 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别while (in.hasNextLine()) { // 注意 while 处理多个 caseSystem.out.println(solve(in.nextLine()));}}priv…...