一种激光供能无人机轨迹优化和通信功率的能量分配方法组成比例

本发明专利技术适用于能量分配技术改进领域，提供了一种激光供能无人机轨迹优化和通信功率的能量分配方法，所述能量分配方法包括以下步骤：S1、无人机在激光源上方以r1为半径的圆飞行n1圈获取足够的净能量；S2、无人机获取足够的净能量后沿l1l2切线飞入传感器上方；S3、无人机在传感器上以r2为半径的圆飞行n2圈传输信息给传感器。选择双圆轨迹当作初始轨迹，用算法1得到最优的无人机轨迹和此轨迹上最优的功率分配来最大化吞吐量，每次迭代后，吞吐量都会提高。该方法简单、明了，有效的延长了无人机的续航能力，并且通过合理优化轨迹和传输功率，最大化了信道的吞吐量，有效的提升了无人机的通信性能。

An energy allocation method for trajectory optimization and communication power of a laser energy supply UAV

The invention is applicable to the technical improvement of energy distribution field, energy distribution method provides a laser powered UAV trajectory optimization and communication power, the energy distribution method comprises the following steps: S1, UAV net energy gets enough to R1 as the radius of the circle in the circle of flight N1 laser source, S2 above; the UAV gets enough L1L2 net energy along the tangent fly above the sensor; S3 sensor in UAV, with R2 as the radius of the circular ring to transmit information to the sensor of flight n2. Two circular trajectories are selected as initial trajectories, and the optimal UAV trajectory and the optimal power allocation on this trajectory are used to maximize throughput by algorithm 1. After each iteration, the throughput is increased. The method is simple and clear, effectively prolonging the endurance of UAV, and maximizing the throughput of the channel by reasonably optimizing the trajectory and transmission power, and effectively improving the communication performance of UAV.

【技术实现步骤摘要】
一种激光供能无人机轨迹优化和通信功率的能量分配方法
本专利技术属于能量分配技术改进领域，尤其涉及一种激光供能无人机轨迹优化和通信功率的能量分配方法。
技术介绍
无人机将数据传输给地面传感器。然而，无人机的续航能力是有限的。无线充电能为能源受限设备提供更长的使用时间。为了提高无人机的续航能力，我们假设系统中有一个利用激光波束充电驱动的无人机。如图1所示：无人机在飞行能耗的过程中，需从激光源发射的激光束获取能量，同时利用接收的能量给地面传感器供能来支持它们之间的信息传输。由于无人机的机动性，无人机收获的能量和地面传感器接收信息的速率随着飞行轨迹距离的改变而变化。为了最大化无人机的下行链路通信吞吐量，研究了无人机的轨迹优化和下行链路通信功率分配问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种激光供能无人机轨迹优化和通信功率的能量分配方法，旨在解决上述的技术问题。本专利技术是这样实现的，一种激光供能无人机轨迹优化和通信功率的能量分配方法，所述能量分配方法包括以下步骤：S1、无人机在激光源上方以r1为半径的圆飞行n1圈获取足够的净能量，其净能量为：S2、无人机获取足够的净能量后沿l1l2切线匀加速飞入传感器上方，简单考虑成匀速直线飞行能耗：S3、无人机在传感器上以r2为半径的圆飞行n2圈传输信息给传感器，能量消耗为：其中，V1、V2分别是无人机在轨迹半径在r1和半径r2上的速度大小，V12是在轨迹l1l2上的平均速度，C＝ηArQK，η是能量转换效率，Ar是接收透镜的面积，Q是整个的传输光学接收效率，K是另一个损失因子，是激光源给无人机的传输功率，e是自然对数，a是大气传播介质的衰减系数，D1是发射时激光束的大小，H是无人机距离地面的高度，Δθ1是角传播的大小，c1和c2是跟无人机的重量、机翼面积、空气密度等相关的两个参数，l12是轨迹l1l2的长度值，g是重力加速度，是无人机传输给传感器功率的平均值。本专利技术的进一步技术方案是：所述步骤S1还包括以下步骤：S11、利用无人机从激光源获取的总能量减去无人机飞行消耗的飞行能耗得到净能量，其净能量为其中，T是飞行时间。本专利技术的进一步技术方案是：所述步骤S11还包括以下步骤：S111、根据飞行速度与飞行能耗的函数关系在飞行能耗最小时求得飞行速度，其飞行速度为：本专利技术的进一步技术方案是：S112、将获取的无人机飞行速度带入飞行能耗函数式得到无人机以r为半径的飞行轨迹能耗，其飞行轨迹能耗为：其中，V*≤Vmax。本专利技术的进一步技术方案是：所述无人机的总能耗包括飞行能耗和通信能耗。本专利技术的有益效果是：选择双圆轨迹当作初始轨迹，用算法1得到最优的无人机轨迹和此轨迹上最优的功率分配来最大化吞吐量，每次迭代后，吞吐量都会提高。该方法简单、明了，有效的延长了无人机的续航能力，并且通过合理优化轨迹和传输功率，最大化了信道的吞吐量，有效的提升了无人机的通信性能。附图说明图1是无人机从激光源获取能量的同时与地面传感器进行信息传输的示意图。图2是无人机在半径为r1的圆获取能量和在半径为r2的圆传输信息的示意图。图3是无人机初始轨迹的示意图。具体实施方式图1-3示出了本专利技术提供的一种激光供能无人机轨迹优化和通信功率的能量分配方法，所述能量分配方法包括以下步骤：S1、无人机在激光源上方以r1为半径的圆飞行n1圈获取足够的净能量，其净能量为：S2、无人机获取足够的净能量后沿l1l2切线匀加速飞入传感器上方，简单考虑成匀速直线飞行能耗：S3、无人机在传感器上以r2为半径的圆飞行n2圈传输信息给传感器，能量消耗为：其中，V1、V2分别是无人机在轨迹半径在r1和半径r2上的速度大小，V12是在轨迹l1l2上的平均速度，C＝ηArQK，η是能量转换效率，Ar是接收透镜的面积，Q是整个的传输光学接收效率，K是另一个损失因子，是激光源给无人机的传输功率，e是自然对数，a是大气传播介质的衰减系数，D1是发射时激光束的大小，H是无人机距离地面的高度，Δθ1是角传播的大小，c1和c2是跟无人机的重量、机翼面积、空气密度等相关的两个参数，l12是轨迹l1l2的长度值，g是重力加速度，是无人机传输给传感器功率的平均值。所述步骤S1还包括以下步骤：S11、利用无人机从激光源获取的总能量减去无人机飞行消耗的飞行能耗得到净能量，其净能量为其中，T是飞行时间。所述步骤S11还包括以下步骤：S111、根据飞行速度与飞行能耗的函数关系在飞行能耗最小时求得飞行速度，其飞行速度为：S112、将获取的无人机飞行速度带入飞行能耗函数式得到无人机以r为半径的飞行轨迹能耗，其飞行轨迹能耗为：其中，V*≤Vmax。所述无人机的总能耗包括飞行能耗和通信能耗。假设在时间范围T内，无人机在恒定的高度H上水平飞行。激光源和地面传感器的位置坐标分别是(0，0，0)和(L，0，0)。无人机的位置坐标随着时间变化而变化，表示为(x(t)，y(t)，H)，0≤t≤T。考虑无人机的初始和最终位置没有任何限制。无人机到传感器节点的信息传输应该在时间范围T内完成，同时这也是无人机的最大飞行时间。为方便计算，我们将时间T划分成N+1个相等的时间间隙，每个时间间隙δt足够小。因此，无人机的位置，收获的能量和能源消耗在每个时间间隙内可以看做是不变的。无人机轨迹可以表示为q[n]＝(x[n]，y[n])T，n∈{0，...，N}，其中(x[0]，y[0])表示无人机的初始位置。地面传感器的位置可以表示为μ＝(L，0)T。无人机的速度为||υ[n]||∈[0，Vmax]和υ[0]表示无人机的初始速度。无人机在第n个时间间隙内到激光源和地面传感器的欧氏距离分别为和无人机的加速度表示为||a[n]||∈[0，amax]。假设激光源在每个时隙给无人机的传输功率为无人机安装了一个大电池来储存收获的能量。为了提高无人机的续航能力，收获的能量必须大于消耗的总能量。无人机在时隙n内接收的激光能量为Ph[n]其中η是能量转换效率，Ar是接收透镜的面积，D1是发射时激光束的大小，Δθ1是角传播的大小。(D1+db[n]Δθ1)2整个表示的是激光束在距离db[n]的面积。Q是整个的传输光学接收效率，K是另一个损失因子，对于激光源来说值为1。a是大气传播介质的衰减系数，单位为m-1。定义C＝ηArQK，总收获的量Ph为无人机的能量消耗包括两个部分：一个是飞行能耗Pf，另一个是通信能耗Pm。总的飞行能耗表示为其中c1和c2是跟无人机的重量、机翼面积、空气密度等相关的两个参数。g是重力加速度，值为(9.8m/s2)。m是包括所有载荷在内的无人机质量。总的通信能耗表示为其中p[n]是无人机在时隙n内传输给地面传感器的能量。因此，无人机整个能耗计算为Pc＝Pf+Pm(4)我们假设通信信道是直视距，信道功率符合自由空间路径损失模型，为其中β是信道功率，其值取决于天线增益等。ds[n]是时隙n内无人机到传感器的距离。无人机到传感器节点在n时刻的最大瞬时传输速率其中σ2代表噪声功率，γ＝β/σ2代表的是信噪比(SNR)。吞吐量Rsum被用来评估信息传输的性能，计算为我们的目的是通过优化轨迹以及无人机到地面传感器通信的传输功率p[n]来最大化信息传输吞吐量，而发射功率作为能源消耗的一部分，因为接收能源的限制，这个本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种激光供能无人机轨迹优化和通信功率的能量分配方法，其特征在于，所述能量分配方法包括以下步骤：S1、无人机在激光源上方以r1为半径的圆飞行n1圈获取足够的净能量，其净能量为：

【技术特征摘要】
1.一种激光供能无人机轨迹优化和通信功率的能量分配方法，其特征在于，所述能量分配方法包括以下步骤：S1、无人机在激光源上方以r1为半径的圆飞行n1圈获取足够的净能量，其净能量为：S2、无人机获取足够的净能量后沿l1l2切线匀加速飞入传感器上方，能耗：S3、无人机在传感器上以r2为半径的圆飞行n2圈传输信息给传感器，能量消耗为：其中，V1、V2分别是无人机在轨迹半径在r1和半径r2上的速度大小，V12是在轨迹l1l2上的平均速度，C＝ηArQK，η是能量转换效率，Ar是接收透镜的面积，Q是整个的传输光学接收效率，K是另一个损失因子，是激光源给无人机的传输功率，e是自然对数，a是大气传播介质的衰减系数，D1是发射时激光束的大小，H是无人机距离地面的高度，Δθ1是角传播的大小，c1和c2是跟无人机的重量、机翼面积、空气密度等相关的两个...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍楷舜，欧阳颉，车越岭，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44