CN110225582B - 基于协作传输的无人机能量补给调度方法 - Google Patents

基于协作传输的无人机能量补给调度方法 Download PDF

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CN110225582B CN201910584572.1A CN201910584572A CN110225582B CN 110225582 B CN110225582 B CN 110225582B CN 201910584572 A CN201910584572 A CN 201910584572A CN 110225582 B CN110225582 B CN 110225582B
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Abstract

本发明提出了一种基于协作传输的无人机能量补给调度方法,主要解决现有无人机网络不能为指定区域持续提供服务和备用无人机增加经费开销的问题。其方案是:1)初始化无人机网络;2)节点根据无人机和节点的位置确定关联无人机;3)初始化调度窗口和每个时间片t的召回无人机集合;4)确定t的召回无人机集合,并计算召回无人机的协作簇;5)根据t的召回无人机集合,在指定区域进行无人机能量补给,并在当前时间片序号t大于无人机***为指定区域提供服务的总时间片数目M时,无人机***停止服务指定区域,否则,返回3)。本发明节省了备用无人机的经费开销,保障了节点服务质量,减少了***能量消耗,可用于无人机网络为指定区域提供持续的服务。

Description

基于协作传输的无人机能量补给调度方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域,特别涉及一种智能无人机能量补给调度方法,可用于无备用无人机情况下,无人机网络为指定区域提供持续服务的场景。
背景技术
由于无人机较高的移动性,部署的灵活性等优点,无人机网络可以为没有基础设施覆盖的地区或地面基站过载区域提供高速无线服务。但是,由于无人机有限的能量,***将逐渐出现能量耗尽的无人机,导致指定区域的通信中断,不能保障地面节点的服务质量。
很多专家学者研究无人机的3维节能部署方案,减少不合理的无人机部署浪费的能量,但是该类方案只能延长无人机的单次飞行时间,并且延长的时间有限。部分研究学者尝试采用太阳能等新型能源为无人机提供能量,但是新型能源大多严重依赖于环境,所获得的能量具有不可控性。上述两类方案由于不能解决无人机网络不能提供持续服务的问题,因而必须设置地面能量补给站,为无人机补给能量。
Trotta A,Di Felice M,Chowdhury K R,et al.Fly and Recharge:AchievingPersistent Coverage using Small Unmanned Aerial Vehicles(SUAVs)[C].2017IEEEInternational Conference on Communications(ICC),2017:1-7中提出的分布式无人机补给能量调度方案。该方案是参考劳动力分工模型,考虑邻居无人机的剩余能量和无人机的历史召回信息,定义无人机召回概率。但是,该方法由于需要备用无人机替换召回无人机,以为指定区域提供持续服务,不仅增加了经费开销和无人机配置过程,而且降低了***中无人机的利用率。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术的不足,提出一种基于协作传输的无人机能量补给调度方法,以在无备用无人机场景下,完成无人机网络的能量补给调度过程,延长网络的生存时间,减少***能量消耗,实现无人机网络为指定区域提供持续服务。
本发明的技术方案是:通过无人机有序返回能量补给中心,避免***中出现能量耗尽的无人机,延长***的生存时间;通过采用提前最少时间片数目原则调整无人机的召回时刻,有效限制同一时间返回补给中心的无人机数目,避免无人机之间的影响,减少***能耗;通过协作无人机增大发射功率,扩大覆盖面积为召回无人机的节点继续提供服务,保障节点服务质量。其实现步骤包括如下:
(1)初始化无人机网络:
(1a)假设无人机集合为V,第k个无人机的邻居无人机集合为Zk,第k个无人机的协作簇集合为Ck,其中k=1,2,...,L,k是无人机序号,L是网络中无人机总数目;
(1b)设无人机***为指定区域提供服务的总时间为T,将总时间T离散成M个等长的时间片,每个时间片t的召回无人机集合为V*(t),其中t是时间片序号,t=1,2,...,M;
(1c)初始化t=t1=1,t1是召回过程的开始时刻;
(2)地面节点集合中每个节点从无人机集合V中获取每个无人机k接收的参考信号功率,并根据Max RSRP准则,将每个节点与信号功率最大的参考信号所对应的无人机进行关联,得到每个无人机k第t个时间片关联的节点集合Dk(t);
(3)初始化调度窗口和每个时间片t的召回无人机集合V*(t):
(3a)初始化调度窗口的开始时刻t2和结束时刻t3
(3b)初始化每个时间片的召回无人机集合为空集,
Figure BDA0002114095370000021
表示没有召回无人机,其中,t∈[t1,t3];
(4)确定每个时间片的召回无人机集合V*(t):
(4a)初始化待确定召回时刻的无人机集合V1=V;
(4b)初始化确定每个时间片召回无人机集合过程的时间片序号q=t2
(4c)构建第q个时间片的召回无人机集合V*(q),并判断V*(q)是否为空集,若是,跳转到(4h),否则,执行(4d);
(4d)设召回无人机集合V*(q)的无人机数目为H,V*(q)集合中剩余能量最少的无人机序号为r,并将其他无人机从V*(q)集合中移除,无人机r的预召回时刻为x=q-H+1;
(4e)调整第q到第x个时间片召回无人机集合;
(4f)计算召回无人机r的协作簇:
(4f1)初始化计算协作簇过程的时间片序号w=x;
(4f2)判断第w个时间片召回无人机集合V*(w)中无人机数目是否满足|V*(w)|≤1,若是,则执行(4f4),否则,将V*(w)集合的前|V*(w)|-1个召回无人机从该集合中移除,放入第w-1个时间片的召回无人机集合V*(w-1)的后面,执行(4f3);
(4f3)更新w=w-1,返回(4f2);
(4f4)判断是否满足w<x,若是,则执行(4f5),否则,执行(4f6);
(4f5)更新第w到第x-1个时间片协作无人机和召回无人机的能量消耗速度和第w+1到第x个时间片开始时刻协作无人机和召回无人机剩余能量,执行(4f6);
(4f6)构建召回无人机r的候选协作簇集合;
(4f7)判断召回无人机r的候选协作簇集合是否为空集,若是,则将召回无人机r加入第x-1个时间片召回无人机集合V*(x-1)后面,更新第x个时间片召回无人机集合V*(x)为空集,令x=x-1,返回(4f1),否则,执行(4f8);
(4f8)选择关联节点数目之和最少的候选协作簇构成召回无人机r的协作簇Cr,并将召回无人机r从V1集合中移除;
(4f9)更新第x个时间片协作无人机和召回无人机的能量消耗速度和第x+1个时间片开始时刻协作无人机和召回无人机的剩余能量;
(4f10)判断是否满足w<t2,若是,则更新t2=w,执行(4g),否则,直接执行(4g);
(4g)判断待确定召回时刻的无人机集合V1是否为空集,若是,则更新t3=q,t1=t3+1,执行(5),否则,更新q=x,执行(4h);
(4h)更新q=q+1,返回(4c);
(5)进行无人机能量补给:
(5a)判断是否满足t>t3,若是,则执行(6),否则,执行(5b);
(5b)判断V*(t)是否为空集,若是,则更新t=t+1,返回(5a),否则,V*(t)中召回无人机为第t个时间片的召回无人机,召回无人机返回能量补给中心,协作无人机服务召回无人机的节点,更新t=t+1,返回(5a);
(6)判断是否满足t>M,若是,则无人机***停止服务指定区域,否则,返回(3)。
本发明与现有技术相比,具有如下优点:
第一,本发明在无人机有限能量的条件下,一方面,通过确定无人机的召回时刻,保障了无人机***对指定区域的持续覆盖和节点服务质量;另一方面,通过调整无人机的召回时刻,有效限制了同时召回的无人机数目,避免了无人机之间的影响。
第二,本发明仅采用协助传输方式就可保障召回无人机节点服务质量,避免了额外的备用无人机协助,不仅提高了无人机的利用率,而且节省了备用无人机的经费开销和固定能耗。
第三,本发明通过优先召回剩余能量最少的无人机和减少无人机提前召回的时间片数目方式,达到了降低***能耗的目的。
附图说明
图1为本发明的应用场景图;
图2为本发明的实现流程图;
图3为本发明的仿真场景图;
图4为用本发明和现有技术为指定区域提供持续服务过程中***第一次出现中断链路的时间对比图;
图5为用本发明和现有技术为指定区域提供持续服务过程中***能量消耗的对比图。
具体实施方式
以下参照附图对本发明的实施例和效果,作进一步详细描述。
参照图1,本发明的应用场景是一个无人机网络,其包括7个无人机,60个节点,节点随机分布在无人机的覆盖范围内,每个节点关联一个无人机。该无人机网络采用图论中“图着色理论”分配信道,避免无人机之间的干扰。
参照图2,本发明的具体实现步骤如下:
步骤1,初始化无人机网络。
(1.1)设无人机集合为:V={1,..,k,..,L},设第k个无人机的邻居无人机集合为Zk,设第k个召回无人机的协作簇集合为Ck,其中k是无人机序号,k=1,2,...,L,L是网络中无人机总数目,本实例取L=7;
(1.2)设地面节点集合为:D={1,...,u,...,A},其中u是地面节点序号,u=1,2,...,A,A是网络中节点总数目,本实例取A=60;
(1.3)设无人机***为指定区域提供服务的总时间为T,将总时间T离散成M个等长的时间片,每个时间片t的召回无人机集合为V*(t),其中t是时间片序号,t=1,2,...,M,本实例取T=4小时,M=240;
(1.4)设每个无人机的满能量值为Ebat,Rk是普通无人机的覆盖半径,本实例取Ebat=308KJ,Rk=50米;
(1.5)初始化t=t1=1,t1是召回过程的开始时刻。
步骤2,获得每个无人机k在第t个时间片关联的节点集合Dk(t)。
地面节点集合D中每个节点u获取从无人机集合V中每个无人机k接收的参考信号的信号功率;
选出参考信号功率最大的无人机,根据Max RSRP准则与节点u建立通信链路,得到每个无人机k在第t个时间片关联的节点集合Dk(t)。
步骤3,初始化调度窗口和每个时间片t的召回无人机集合V*(t)。
(3.1)初始化调度窗口的开始时刻t2和结束时刻t3
(3.1.1)计算无人机集合V中每个无人机k在召回过程开始时刻t1的生存时间
Figure BDA0002114095370000051
其中:
Erk(t1)为第k个无人机在召回过程开始时刻t1的剩余能量,Emin为无人机返回能量补给中心消耗的能量,
Ek(t1)表示第k个无人机在第t1个时间片的能量消耗速度,
Figure BDA0002114095370000053
Efix是无人机固定能量消耗速度,mk(t1)是第t1个时间片无人机k关联的节点数目,
Figure BDA0002114095370000055
是普通无人机的发射功率,本实例取Emin=2400J,Efix=80w,
Figure BDA0002114095370000054
(3.1.2)设调度窗口开始时刻t2为最小的无人机生存时间min{Tk(t1)}和召回过程开始时刻t1之和,即t2=min{Tk(t1)}+t1
(3.1.3)设调度窗口结束时刻t3为最大的无人机生存时间max{Tk(t1)}和召回过程开始时刻t1之和,即t3=max{Tk(t1)}+t1
(3.2)初始化每个时间片的召回无人机集合为空集,
Figure BDA0002114095370000052
表示没有召回无人机,其中,t∈[t1,t3]。
步骤4,确定每个时间片的召回无人机集合V*(t)。
(4.1)初始化待确定召回时刻的无人机集合V1=V;
(4.2)初始化确定每个时间片召回无人机集合过程的时间片序号q=t2
(4.3)构建第q个时间片的召回无人机集合V*(q):
(4.3.1)计算第q个时间片结束时刻V1集合中每个无人机k的剩余能量Nk(q):
Nk(q)=Erk(q)-Ek(q),
其中:Erk(q)为第k个无人机在第q个时间片开始时刻的剩余能量,Ek(q)表示第k个无人机在第q个时间片的能量消耗速度,
Figure BDA0002114095370000061
mk(q)是第q个时间片无人机k关联的节点数目;
(4.3.2)将无人机k的剩余能量Nk(q)与无人机返回能量补给中心消耗的能量Emin进行比较:
如果满足Nk(q)<Emin,则无人机k加入第q个时间片召回无人机集合V*(q);
否则,无人机k不加入第q个时间片召回无人机集合V*(q);
(4.3.3)判断V*(q)是否为空集,若是,跳转到(4.8),否则,执行(4.4);
(4.4)设召回无人机集合V*(q)的无人机数目为H,V*(q)集合中剩余能量最少的无人机序号为r,并将其他无人机从V*(q)集合中移除,无人机r的预召回时刻为x=q-H+1;
(4.5)调整第q到第x个时间片召回无人机集合:
(4.5.1)初始化调整第q到第x个时间片召回无人机集合过程的时间片序号s=q;
(4.5.2)判断是否满足s>x,若是,则将第s个时间片召回无人机集合V*(s)中的召回无人机放入第s-1个时间片的召回无人机集合V*(s-1)后面,并更新V*(s)集合为空集,执行(4.5.3),否则,执行(4.6);
(4.5.3)更新s=s-1,返回(4.5.2);
(4.6)计算召回无人机r的协作簇:
(4.6.1)初始化计算协作簇过程的时间片序号w=x;
(4.6.2)判断第w个时间片召回无人机集合V*(w)中无人机数目是否满足|V*(w)|≤1,若是,则执行(4.6.4),否则,将V*(w)集合的前|V*(w)|-1个召回无人机从该集合中移除,放入第w-1个时间片的召回无人机集合V*(w-1)的后面,执行(4.6.3);
(4.6.3)更新w=w-1,返回(4.6.2);
(4.6.4)判断是否满足w<x,若是,则执行(4.6.5),否则,执行(4.6.6);
(4.6.5)更新第w到第x-1个时间片协作无人机和召回无人机的能量消耗速度和第w+1到第x个时间片开始时刻协作无人机和召回无人机剩余能量:
首先,将第w到第x-1个时间片协作无人机的能量消耗速度和第w+1到第x个时间片开始时刻协作无人机剩余能量更新为:
Figure BDA0002114095370000071
Figure BDA0002114095370000072
其中,t∈[w,x-1],mk(t)是第t个时间片无人机k关联的节点数目,
Figure BDA0002114095370000073
是协作无人机扩大的发射功率,本实例取
Figure BDA0002114095370000074
然后,将第w到第x-1个时间片召回无人机的能量消耗速度和第w+1个到第x个时间片开始时刻召回无人机剩余能量更新为:
Figure BDA0002114095370000075
Figure BDA0002114095370000076
其中,t∈[w,x-1];
(4.6.6)构建召回无人机r的候选协作簇:
第一步,构建召回无人机r的候选协作无人机集合:
首先,计算召回无人机r的节点到其邻居无人机集合Zr中每个无人机的距离,如果节点和无人机的距离小于2Rk,则将节点加入第x个时间片无人机k的节点集合Dk(t)中,并更新第x个时间片与无人机k关联的节点数目:mk(x)=mk(x)+1;
其次,计算Zr集合中每个无人机第x个时间片的生存时间Tk(x),
Figure BDA0002114095370000077
其中:Erk(x)为协作无人机k在第x个时间片开始时刻的剩余能量,
Figure BDA0002114095370000078
表示协作无人机k在第x个时间片的能量消耗速度,
Figure BDA0002114095370000079
mk(x)是第x个时间片无人机k关联的节点数目;
然后,对生存时间Tk(x)进行判断:如果满足Tk(x)>1,则将其加入召回无人机r的候选协作无人机集合,否则,不加入召回无人机r的候选协作无人机集合;
第二步,构建召回无人机r的候选协作簇集合:
首先,将召回无人机r候选协作无人机集合中的无人机进行任意组合,再将每个无人机组合服务的节点集合合并,
然后,判断合并后的节点集合是否包含召回无人机r的全部节点,如果是,则该无人机组合加入召回无人机r的候选协作簇集合,否则,该无人机组合不加入召回无人机r的候选协作簇集合;
(4.6.7)判断召回无人机r的候选协作簇集合是否为空集,若是,则将召回无人机r加入第x-1个时间片召回无人机集合V*(x-1)后面,更新第x个时间片召回无人机集合V*(x)为空集,令x=x-1,返回(4.6.1),否则,执行(4.6.8);
(4.6.8)选择关联节点数目之和最少的候选协作簇构成召回无人机r的协作簇Cr,并将召回无人机r从V1集合中移除;
(4.6.9)更新第x个时间片协作无人机和召回无人机的能量消耗速度和第x+1个时间片开始时刻协作无人机和召回无人机的剩余能量:
首先,将第x个时间片协作无人机的能量消耗速度
Figure BDA0002114095370000081
和第x+1个时间片开始时刻协作无人机剩余能量
Figure BDA0002114095370000082
更新为:
Figure BDA0002114095370000083
Figure BDA0002114095370000084
其中,
Figure BDA0002114095370000085
是第x个时间片开始时刻协作无人机剩余能量;
然后,将第x个时间片召回无人机的能量消耗速度
Figure BDA0002114095370000086
和第x+1个时间片开始时刻召回无人机剩余能量
Figure BDA0002114095370000087
更新为:
Figure BDA0002114095370000088
Figure BDA0002114095370000089
(4.6.10)判断是否满足w<t2,若是,则更新t2=w,执行(4.7),否则,直接执行(4.7);
(4.7)判断待确定召回时刻的无人机集合V1是否为空集,若是,则更新t3=q,t1=t3+1,执行(5),否则,更新q=x,执行(4.8);
(4.8)更新q=q+1,返回(4.3)。
步骤5,进行无人机能量补给。
(5.1)判断是否满足t>t3,若是,则执行(6),否则,执行(5.2);
(5.2)判断V*(t)是否为空集,若是,则更新t=t+1,返回(5.1),否则,V*(t)中召回无人机为第t个时间片的召回无人机,召回无人机返回能量补给中心,即为无人机提供能量的地面站;
(5.3)协作无人机服务召回无人机的节点,即协作无人机扩大覆盖半径至原半径的2倍,召回无人机的每个节点接收协作无人机发出的参考信号,并与协作无人机建立通信链路。
(5.4)更新t=t+1,返回(5.1)。
步骤6,判断无人机***是否停止服务指定区域。
将当前时间片序号t与无人机***为指定区域提供服务的总时间片数目M进行比较:
如果满足t>M,则无人机***停止服务指定区域,无人机全部返回能量补给中心,完成能量补给调度过程;
否则,返回(3)。
本发明的效果可以通过以下仿真进一步说明:
1、仿真场景及参数:
本实例的应用场景是在一个边长为150m的正六边形区域,12个无人机持续为该地区提供服务,60个地面节点随机分布在指定区域内,如图3所示。
每个无人机的满能量值Ebat为308kJ,能提供30mins的服务,无人机覆盖半径为50米。无人机***为指定区域提供服务的总时间为4小时,将总时间离散成240个等长的时间片,***带宽为10MHz,包含50个信道。
无人机和地面节点之间的空地链路分成两种类型:视距链路和非视距链路,链路的平均路径损耗为:
Figure BDA0002114095370000091
其中,L0和L1分别表示LoS链路和NLoS链路的路径损耗,PLoS和PNLoS分别表示空地链路是LoS链路和NLoS链路的概率,fc是载波频率,c是光速,du是节点和无人机之间直线距离,θu是节点和无人机之间的仰角;a,b,η0和η1是四个不同的常量,其数值由环境决定,本实验设a=9.61,b=0.16,η0=1dB,η1=20dB。
3、仿真内容与结果:
仿真1,在上述仿真场景及参数下,仿真在网络中节点数目分别为60,75,90,105,120时用本发明和现有分布式无人机补给能量调度方法分别为指定区域提供持续服务过程中***第一次出现中断链路的时间,结果如图4所示。
图4表明,与现有方法相比,用本发明为指定区域提供持续服务过程中***未出现中断链路,实现了持续服务指定区域的目的。
仿真2,在上述仿真场景及参数下,仿真在当网络中节点数目分别为60,75,90,105,120时,用本发明和现有分布式无人机补给能量调度方法分别为指定区域提供持续服务过程中***能量消耗,结果如图5所示。
图5表明,与现有技术相比,本发明降低了***能量消耗。

Claims (9)

1.一种基于协作传输的无人机能量补给调度方法,其特征在于,包括如下:
(1)初始化无人机网络:
(1a)假设无人机集合为V,第k个无人机的邻居无人机集合为Zk,第k个无人机的协作簇集合为Ck,其中k=1,2,...,L,k是无人机序号,L是网络中无人机总数目;
(1b)设无人机***为指定区域提供服务的总时间为T,将总时间T离散成M个等长的时间片,每个时间片t的召回无人机集合为V*(t),其中t是时间片序号,t=1,2,...,M;
(1c)初始化t=t1=1,t1是召回过程的开始时刻;
(2)地面节点集合中每个节点从无人机集合V中获取每个无人机k接收的参考信号功率,并根据Max RSRP准则,将每个节点与信号功率最大的参考信号所对应的无人机进行关联,得到每个无人机k第t个时间片关联的节点集合Dk(t);
(3)初始化调度窗口和每个时间片t的召回无人机集合V*(t):
(3a)初始化调度窗口的开始时刻t2和结束时刻t3
(3b)初始化每个时间片的召回无人机集合为空集,
Figure FDA0002982469000000011
表示没有召回无人机,其中,t∈[t1,t3];
(4)确定每个时间片的召回无人机集合V*(t):
(4a)初始化待确定召回时刻的无人机集合V1=V;
(4b)初始化确定每个时间片召回无人机集合过程的时间片序号q=t2
(4c)构建第q个时间片的召回无人机集合V*(q),并判断V*(q)是否为空集,若是,跳转到(4h),否则,执行(4d);
(4d)设召回无人机集合V*(q)的无人机数目为H,V*(q)集合中剩余能量最少的无人机序号为r,并将其他无人机从V*(q)集合中移除,无人机r的预召回时刻为x=q-H+1;
(4e)调整第q到第x个时间片召回无人机集合;
(4f)计算召回无人机r的协作簇:
(4f1)初始化计算协作簇过程的时间片序号w=x;
(4f2)判断第w个时间片召回无人机集合V*(w)中无人机数目是否满足|V*(w)|≤1,若是,则执行(4f4),否则,将V*(w)集合的前|V*(w)|-1个召回无人机从该集合中移除,并将这些召回无人机按照剩余能量从小到大依次添加到第w-1个时间片的召回无人机集合V*(w-1)队列的后面,执行(4f3);
(4f3)更新w=w-1,返回(4f2);
(4f4)判断是否满足w<x,若是,则执行(4f5),否则,执行(4f6);
(4f5)更新第w到第x-1个时间片协作无人机和召回无人机的能量消耗速度和第w+1到第x个时间片开始时刻协作无人机和召回无人机剩余能量,执行(4f6);
(4f6)构建召回无人机r的候选协作簇集合;
(4f7)判断召回无人机r的候选协作簇集合是否为空集,若是,则将召回无人机r加入第x-1个时间片召回无人机集合V*(x-1)队列的后面,更新第x个时间片召回无人机集合V*(x)为空集,令x=x-1,返回(4f1),否则,执行(4f8);
(4f8)选择关联节点数目之和最少的候选协作簇构成召回无人机r的协作簇Cr,并将召回无人机r从V1集合中移除;
(4f9)更新第x个时间片协作无人机和召回无人机的能量消耗速度和第x+1个时间片开始时刻协作无人机和召回无人机的剩余能量;
(4f10)判断是否满足w<t2,若是,则更新t2=w,执行(4g),否则,直接执行(4g);
(4g)判断待确定召回时刻的无人机集合V1是否为空集,若是,则更新t3=q,t1=t3+1,执行(5),否则,更新q=x,执行(4h);
(4h)更新q=q+1,返回(4c);
(5)进行无人机能量补给:
(5a)判断是否满足t>t3,若是,则执行(6),否则,执行(5b);
(5b)判断V*(t)是否为空集,若是,则更新t=t+1,返回(5a),否则,V*(t)中召回无人机为第t个时间片的召回无人机,召回无人机返回能量补给中心,协作无人机服务召回无人机的节点,更新t=t+1,返回(5a);
(6)判断是否满足t>M,若是,则无人机***停止服务指定区域,否则,返回(3)。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,(3a)中初始化调度窗口的开始时刻t2和结束时刻t3,实现如下:
(3a1)计算无人机集合V中每个无人机k在召回过程开始时刻t1的生存时间
Figure FDA0002982469000000021
其中:
Erk(t1)为第k个无人机在召回过程开始时刻t1的剩余能量,Emin为无人机返回能量补给中心消耗的能量,
Ek(t1)表示第k个无人机在第t1个时间片的能量消耗速度,
Figure FDA0002982469000000031
Efix是无人机固定能量消耗速度,mk(t1)是第t1个时间片无人机k关联的节点数目,
Figure FDA0002982469000000032
是普通无人机的发射功率;
(3a2)设调度窗口开始时刻t2为最小的无人机生存时间min{Tk(t1)}和召回过程开始时刻t1之和,即t2=min{Tk(t1)}+t1
(3a3)设调度窗口结束时刻t3为最大的无人机生存时间max{Tk(t1)}和召回过程开始时刻t1之和,即t3=max{Tk(t1)}+t1
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,(4c)中构建第q个时间片的召回无人机集合V*(q),实现如下:
(4c1)计算第q个时间片结束时刻V1集合中每个无人机k的剩余能量Nk(q):
Nk(q)=Erk(q)-Ek(q),
其中:Erk(q)为第k个无人机在第q个时间片开始时刻的剩余能量,Ek(q)表示第k个无人机在第q个时间片的能量消耗速度,
Figure FDA0002982469000000033
Efix是无人机固定能量消耗速度,mk(q)是第q个时间片无人机k关联的节点数目,
Figure FDA0002982469000000034
是普通无人机的发射功率;
(4c2)将无人机k的剩余能量Nk(q)与无人机返回能量补给中心消耗的能量Emin进行比较:
如果满足Nk(q)<Emin,则无人机k加入第q个时间片召回无人机集合V*(q);
否则,无人机k不加入第q个时间片召回无人机集合V*(q)。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,(4e)中调整第q到第x个时间片召回无人机集合,实现如下:
(4e1)初始化调整第q到第x个时间片召回无人机集合过程的时间片序号s=q;
(4e2)判断是否满足s>x,若是,则将第s个时间片召回无人机集合V*(s)中的召回无人机放入第s-1个时间片的召回无人机集合V*(s-1)后面,并更新V*(s)集合为空集,执行(4e3),否则,执行(4f);
(4e3)更新s=s-1,返回(4e2)。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,(4f5)中更新第w到第x-1个时间片协作无人机和召回无人机的能量消耗速度和第w+1到第x个时间片开始时刻协作无人机和召回无人机剩余能量,实现如下:
(4f51)将第w到第x-1个时间片协作无人机的能量消耗速度和第w+1到第x个时间片开始时刻协作无人机剩余能量更新为:
Figure FDA0002982469000000041
Figure FDA0002982469000000042
其中,t∈[w,x-1],Efix是无人机固定能量消耗速度,mk(t)是第t个时间片无人机k关联的节点数目,
Figure FDA0002982469000000043
是协作无人机扩大的发射功率;
(4f52)将第w到第x-1个时间片召回无人机的能量消耗速度和第w+1到第x个时间片开始时刻召回无人机剩余能量更新为:
Figure FDA0002982469000000044
Figure FDA0002982469000000045
其中,t∈[w,x-1],Emin为无人机返回能量补给中心消耗的能量,Ebat为每个无人机的满能量值。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,(4f6)中构建召回无人机r的候选协作簇集合,实现如下:
(4f61)构建召回无人机r的候选协作无人机集合:
首先,计算召回无人机r的节点到其邻居无人机集合Zr中每个无人机的距离,如果节点和无人机的距离小于2Rk,则将节点加入第x个时间片无人机k的节点集合Dk(t)中,并更新第x个时间片与无人机k关联的节点数目:mk(x)=mk(x)+1,其中,Rk为普通无人机的覆盖半径;
其次,计算Zr集合中每个无人机第x个时间片的生存时间Tk(x),
Figure FDA0002982469000000051
其中:Erk(x)为协作无人机k在第x个时间片开始时刻的剩余能量,Emin为无人机返回能量补给中心消耗的能量,
Figure FDA0002982469000000052
表示协作无人机k在第x个时间片的能量消耗速度,
Figure FDA0002982469000000053
Efix是无人机固定能量消耗速度,mk(x)是第x个时间片无人机k关联的节点数目,
Figure FDA0002982469000000054
是协作无人机的发射功率;
然后,对生存时间Tk(x)进行判断:如果满足Tk(x)>1,则将其加入召回无人机r的候选协作无人机集合,否则,不加入召回无人机r的候选协作无人机集合;
(4f62)构建召回无人机r的候选协作簇集合:
先将召回无人机r候选协作无人机集合中的无人机进行任意组合,再将每个无人机组合服务的节点集合合并,如果合并后的节点集合包含召回无人机r的全部节点,则该无人机组合加入召回无人机r的候选协作簇集合,否则,该无人机组合不加入召回无人机r的候选协作簇集合。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,(4f9)中更新第x个时间片协作无人机和召回无人机的能量消耗速度和第x+1个时间片开始时刻协作无人机和召回无人机的剩余能量,实现如下:
(4f91)将第x个时间片协作无人机的能量消耗速度
Figure FDA0002982469000000055
和第x+1个时间片开始时刻协作无人机剩余能量
Figure FDA0002982469000000056
更新为:
Figure FDA0002982469000000057
Figure FDA0002982469000000058
其中,Efix是无人机固定能量消耗速度,mk(x)是第x个时间片协作无人机k关联的节点数目,
Figure FDA0002982469000000061
是协作无人机扩大的发射功率,
Figure FDA0002982469000000062
是第x个时间片开始时刻协作无人机剩余能量;
(4f92)将第x个时间片召回无人机的能量消耗速度
Figure FDA0002982469000000063
和第x+1个时间片开始时刻召回无人机剩余能量
Figure FDA0002982469000000064
更新为:
Figure FDA0002982469000000065
Figure FDA0002982469000000066
其中,Emin为无人机返回能量补给中心消耗的能量,Ebat为每个无人机的满能量值。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,(5b)中能量补给中心,是指为无人机提供能量的地面站。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,(5b)中协作无人机服务召回无人机的节点,是指协作无人机扩大覆盖半径至原半径的2倍,召回无人机的每个节点接收协作无人机发出的参考信号,并与协作无人机建立通信链路。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111026161A (zh) * 2019-12-30 2020-04-17 广州极飞科技有限公司 植保作业方法、装置、设备和存储介质
CN111954268B (zh) * 2020-09-15 2023-10-31 上海交通大学 一种基于小型无人机的协作资源再分配方法及***
CN113163332B (zh) * 2021-04-25 2022-07-05 北京邮电大学 基于度量学习的路标图着色无人机节能续航数据收集方法
CN117076134B (zh) * 2023-10-13 2024-04-02 天之翼(苏州)科技有限公司 基于人工智能的无人机状态数据处理方法及***

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104571131A (zh) * 2015-01-20 2015-04-29 西安电子科技大学宁波信息技术研究院 无人机编队分布式协作***及其抗干扰方法
CN108081991A (zh) * 2017-12-19 2018-05-29 武汉星巡智能科技有限公司 无线移动充电方法、装置及无人飞行器***
CN108349589A (zh) * 2015-07-27 2018-07-31 珍吉斯科姆控股有限责任公司 协作mimo***中的机载中继
CN109917810A (zh) * 2019-04-12 2019-06-21 中国人民解放军国防科技大学 一种无人机集群能源管理方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11386384B2 (en) * 2017-12-22 2022-07-12 Wing Aviation Llc Delivery-location recharging during aerial transport tasks

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104571131A (zh) * 2015-01-20 2015-04-29 西安电子科技大学宁波信息技术研究院 无人机编队分布式协作***及其抗干扰方法
CN108349589A (zh) * 2015-07-27 2018-07-31 珍吉斯科姆控股有限责任公司 协作mimo***中的机载中继
CN108081991A (zh) * 2017-12-19 2018-05-29 武汉星巡智能科技有限公司 无线移动充电方法、装置及无人飞行器***
CN109917810A (zh) * 2019-04-12 2019-06-21 中国人民解放军国防科技大学 一种无人机集群能源管理方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
On the continuous coverage problem for a swarm of UAVs;Hazim Shakhatreh et al;《2016 IEEE 37th Sarnoff Symposium》;20160921;第1-6页 *
面向应急场合的无人机集群技术研究;卢琦;《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》;20180915;第16-43 *

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