小型UAS有效载荷带来SWaP和带宽挑战

　　军用无人机系统（UAS）的有效载荷不断发展 - 使用更智能的传感器和更小的整体占地面积 - 但必须克服尺寸，重量和功率（SWaP）设计障碍，以及比理想速度慢的传感器处理，下行链路带宽不足和安全挑战。

　　随着军用无人机的不断发展和尺寸的缩小（想想成群的小型无人机），它们产生的有效载荷足迹带来了许多严格的SWaP设计空间限制和权衡，以及传感器处理、数据链带宽和安全问题。

　　“有一种趋势是越来越小的［有效载荷］，部分原因是更小的［UAS平台］趋势，”阿拉巴马州亨茨维尔的Abaco Systems图形和GPGPU产品产品经理Stuart Heptonstall说。“这些较小的［平台］必须更轻，更灵活，更快，并且具有更长的范围，这都会影响内部的电子系统。每一平方英寸都很重要。

　　大多数应用程序要求在保持 SWaP 包络的同时增加功能，这意味着每个插槽的性能更高。“这意味着我们的卡上采用了领先的片上系统（SoC）技术，”Heptonstall指出。

　　Heptonstall指出，其他系统需要显著降低SWaP，这“可能意味着［有效载荷］内的电路板外形更小，具有优化的应用特定功能。“这种情况的挑战？交易一定程度的灵活性，以满足具有挑战性的SWaP减少。

　　然后是重量问题：向更小（有效载荷）的趋势意味着“小型分布式系统的潜力趋势”，Heptonstall继续说道。“这些系统可以放置在较小的［UAS平台］中的较小空间中，并且还具有更好地平衡［UAS］重量分布的潜力。剥离重量始终是一个挑战，直接影响内部卡片的设计。在电路板层面，与尺寸一样，减轻重量意味着“在需要维护SWaP包络的应用中，每个插槽的性能显着提高，”Heptonstall说。“相反，少即是多的设计方法可以部署在显著减少SWaP的应用中。对于这些场景，对于更广泛的 COTS（商用现货）应用和归位于特定于应用的重量优化设计，可能需要进行某些权衡。这有时是必要的。

　　在功率方面，性能密切相关。“在小尺寸和外壳中平衡性能与热功耗始终是主要挑战，”Heptonstall 解释道。“在管理散热包络的同时赋予系统行业领先的性能会让工程师头疼。同样，类似的原则也适用，例如通过为应用选择合适的SoC来优化板级设计，并优化设计和PCB以提高热效率。板级设计和机械外壳设计必须紧密对齐，以便电子设计人员认识到热和机械挑战，反之亦然。

　　ISR 有效负载的传感器处理

　　降低SWaP还意味着将更高的性能封装到不断缩小的设计尺寸中，以满足对更多传感器数据的实时满足需求。

　　美国军方“对融合数据并更接近实时地访问数据越来越感兴趣，”通用原子航空系统公司任务系统业务部门电子有效载荷总监罗宾·斯奈德说。“如果你在飞机上近乎实时地进行处理，然后通过链接获取数据，你可以更快地获得信息。

　　“大多数大型平台都提供多种模式，因此将这些孔径与机载处理相结合以提高态势感知的能力是非常可取的，”Abaco Systems业务开发和技术总监Peter Thompson说。

　　军事UAS用户“正在从他们的传感器实时寻求可操作的情报 - 无论传感器是雷达，电子战还是ISR（情报，监视和侦察）传感器链的一部分，”马萨诸塞州切姆斯福德Mercury Systems嵌入式产品集团产品管理总监Shaun McQuaid说。“然后，这种情报需要作为整个态势感知包的一部分紧密结合地呈现。这些功能源自强大的数字、射频和微波处理资源，这些资源越来越多地直接安装在平台本身上。问题在于，这些传感器的功能越来越强大，并且流动的数据越来越多;将所有这些数据发送给当地的分析师既不明智，也几乎是不可能的。

　　传感器的更多处理

　　有哪些选项可以使处理更接近传感器？UAS集成商“正在以两种方式之一来解决这个问题，”McQuaid说。“一个是尽可能高的处理性能应该驻留在UAS上，但执行此操作所需的SWaP可能是限制性的 - 它取决于平台。在某些情况下，我们看到我们的客户将六个或八个 3U 模块堆叠到平台或 Pod 上。或者，在机箱级别，完全有可能使用相同的SWaP占用空间从一个或两个6U模块中获得类似的功能。在风险、可靠性、成本、预集成工作等方面存在许多权衡。

　　McQuaid说，Mercury Systems也看到了对直接数字化的兴趣 - 直接从传感器获取RF并在传感器本身后面进行数字化，以避免调谐和下变频。“UAS需要宽频谱带宽和动态数字化的能力。这样，您就可以直接从传感器中弹出极其宽带的数字数据流。这是通过直接连接到传感器的FPGA处理和高效的后端处理来实现的。

　　因此，［我们看到］正在推动“高密度的服务器类型架构，旨在复制你在亚马逊或谷歌数据中心找到的服务器架构，”McQuaid继续说道。“他们使用相同的英特尔处理器和类似的通用处理架构。我们的客户将这些处理能力放在传感器后面，以执行服务器级的大数据分析。归根结底，我们真正使用这些高端传感器所做的是解决大数据问题 - 它必须在平台上解决，因为我们没有数据链路带宽或时间来处理它在传统的地面场景中。

　　带宽挑战

　　嵌入式计算和信号处理方面的创新减少了SWaP和传感器的融合，但从有效载荷中获得可操作情报的下行链路仍然顽固地受到瓶颈。为了解决这个问题，嵌入式计算公司和系统集成商正在推动处理器更接近传感器，以便在下行链路之前解析生成的大量传感器数据。

　　Snider指出，下行链路缺乏带宽始终是一个问题，但这是该行业几十年来一直存在的问题，并且已经掌握了这个问题。“你会认为要获得更多带宽会持续挣扎，而且在某种程度上是有的，但现实情况是，我们几乎可以用相对较小的数据链路管道做任何事情，”他补充道。“但是有一种新的功能，具有大量像素和数据的专用传感器，小数据链确实会限制它们，所以现在处理它们的方式是记录数据并进行后处理。在这些情况下，更宽带宽的数据链路具有价值。

　　“视频是一项重大挑战，”Abaco Systems的Thompson说。“与所有传感器衍生的数据一样，趋势是分辨率提高以提供更详细的信息;对于高清正在迅速成为常态的视频来说，这当然是正确的。这里的诀窍是压缩 - JPEG2000或更高，越来越多的H.264（AVC /高级视频编码），以及未来的H.265（HEVC /高效视频编码）。

　　保护 UAS 有效载荷数据

　　安全性对 UAS 来说是一个挑战，因为在射频链路的系绳上保护某些东西非常困难。“我们正在努力提高安全性，因为这一领域的威胁正在继续恶化，”通用原子公司的Snider说。

　　今天，所有UAS应用程序都在处理网络安全或系统完整性问题，并且必须加强安全性，因为民族国家或其他恶意行为者可能会通过访问其数据或通信来接管无人机的控制权 - 或者更糟糕的是，成群的无人机。

　　“许多民族国家都喜欢玩这个游戏，所以我们需要非常小心我们所暴露的内容，”水星系统的麦奎德指出。“安全处理绝对是通向未来的道路，很快可能不是可选的。

　　无人机系统的未来

　　展望未来，更小，更便宜的UAS是要走的路，根据Abaco Systems的Thompson的说法。“期望在这些较小的平台上看到更多的网络和智能，以实现合作蜂拥，”他说。“传感器将更大更好 - 具有更密集的焦平面阵列和新模式，例如建筑物内部的穿墙成像。当然，这将推动数据速率和所需的计算能力越来越高。

　　毫不奇怪，SWaP将继续发挥核心作用。McQuaid说：“关注对SWaP减少的持续关注，以及利用最佳商业处理和软件技术（尤其是数据中心领域）并将其应用于无人驾驶车辆的更大举措。“因此，战术性的、基于移动云的架构将获得进一步的牵引力。通过使用可用的计算机资源池，许多无人平台可以利用它来卸载一些传感器处理。离散平台不再需要单独处理整个处理负担。..。..这是一种群体建筑形式，它开始让人感觉到它的存在。

　　预计UAS的应用将继续增长。“我们正在看到新型任务，例如使用无人机监测声纳浮标场，这是以前从未做过的，”斯奈德指出。另一个值得关注的领域是“垂直起降的激进趋势”。这是一个正在积极探索全新一代无人机的领域。还有对自治的推动;最初，有人抵制它，但现在我们看到人们对飞机至少拥有一定程度的自主权更感兴趣。最终，他们需要或多或少地完全自主。

　　审核编辑：郭婷