一种无人智能集群联合轨迹设计方法技术

本发明专利技术提出了一种无人智能集群联合轨迹设计方法。本发明专利技术通过k

【技术实现步骤摘要】
一种无人智能集群联合轨迹设计方法


[0001]本专利技术属于无人集群协同控制领域，特别是涉及一种无人智能集群联合轨迹设计方法。

技术介绍

[0002]大数据技术的快速发展对社会智能化起到了重要作用，如通过分析设置在城市、海洋等区域的传感器感知的车流量、水文等信息，可以实现城市交通的智能管控以及海洋的合理开发。然而如何有效地卸载传感器的数据是一个关键性问题，尤其是在蜂窝网络无法覆盖区域，控制中心无法通过直接的无线传输收集设备的数据。因此，为该类型区域研究新的数据收集方法意义重大。
[0003]得益于无人机通信技术的高速发展，利用无人机前往危险区域卸载设备数据成为一种有效的解决策略。无人机可作为移动基站，组成多层异构网络，与蜂窝网络无法覆盖的用户进行数据传输。由于续航较差，无人机需要定时飞回基地充电，但在火山、海洋等区域，无人机无法飞回基地进行能量补给和数据卸载，故需要采用新的方案。综合无人机的高机动性和高可控性、以及无人机移动平台的运载和续航能力，本专利技术提出“平台+多无人机”的集群形式，平台作为移动基地，无人机从平台起飞前往任务海域收本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人智能集群联合轨迹设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：选取N架无人机，一艘平台，将多个用户固定于地面，引入每个用户的位置信息，引入每个用户的通信数据量，将无人机数目N作为分组的组数，根据多个用户的位置信息结合k
‑
means分组方法将多个用户分组至每架无人机服务的用户集合，根据分组后每架无人机服务的用户集合结合用户的位置信息构建每架无人机服务的用户位置信息集合，根据分组后每架无人机服务的用户集合结合用户的通信数据量构建每架无人机服务的用户通信数据量集合；步骤2：根据无人机的位置、单位距离下传输增益常数、P为用户恒定的无线射频功率、H为无人机恒定的飞行高度和n为环境噪声功率以及用户位置定义无人机对用户的关于无人机位置的数据传输速率函数；将每架无人机飞行轨迹作为优化求解变量，所述每架无人机飞行轨迹通过连续悬停飞行结构SHF重构为在有限个悬停点处悬停并在悬停点间以最大速度飞行的等效轨迹，并引入转折点的概念量化悬停点间的弧线轨迹；根据每架无人机的起始点坐标、无人机的回收点坐标、无人机的悬停点坐标、无人机的转折点坐标构建每架无人机的轨迹点集合，根据每架无人机的悬停时间构建每架无人机的悬停时间集合，根据每架无人机的轨迹点集合定义该无人机两个轨迹点间轨迹的长度，根据无人机轨迹点集合和两轨迹点间的长度定义无人机在两轨迹点间的位置随时间的关系，根据每架无人机的轨迹点集合和每架无人机服务的用户位置信息集合定义该无人机对该组用户的数据收集量，根据每架无人机的轨迹点集合和无人机的悬停时间集合定义无人机的任务时间；根据平台的起点、终点以及无人机的起始点和无人机的回收点构建平台的轨迹点集合，根据每架无人机的任务时间和平台的轨迹点集合定义平台回收无人机的时间；根据平台的轨迹点集合和平台回收无人机的时间定义平台的任务时间；根据无人机的轨迹点集合、该无人机服务的用户位置信息集合以及通信数据量集合定义数据收集约束；根据无人机的任务时间和平台的任务时间定义优化目标；步骤3，根据平台的起止点定义无人机的初始迭代起始点和回收点；根据无人机的初始迭代起始点和回收点、每架无人机服务的用户的位置信息集合和通信数据量集合通过求解旅行商问题TSP得到每架无人机的初始迭代轨迹点集合并定义无人机初始迭代悬停时间集合；步骤4，针对优化问题中数据收集约束的非凸性，根据每次迭代的每架无人机的迭代局部点和每架无人机服务的用户节点位置信息集合分别在每架无人机的悬停时间段和飞行时间段内得到对其服务用户的数据收集量的下界凹函数，从而得到每架无人机任务时间内对其服务用户的数据收集量的下界凹函数并将数据收集约束转化为凸约束；步骤5，根据步骤3中获得的无人机初始迭代轨迹点集合和初始迭代悬停时间集合、步骤2表述的优化问题以及步骤4中的凸近似的方法，通过轨迹迭代优化算法获得最优的无人机最优轨迹。2.根据权利要求1所述的无人智能集群联合轨迹设计方法，其特征在于，步骤1所述的每架无人机服务的用户集合定义为：其中，i为无人机编号，u
i
表示第i架无人机服务的用户集合，N表示无人机的数量，K
i
为
示第i架无人机服务的用户集合中用户的数量，u
i,k
表示第i架无人机服务的用户集合中第k个用户；k＝1,...,K
i
；步骤1所述的每架无人机服务的用户位置信息集合定义为：其中i为无人机编号，w
i,x
代表第i架无人机服务的用户横坐标集合，w
i,y
代表第i架无人机服务的用户纵坐标集合，N代表无人机数量，K
i
为第i架无人机服务的用户集合中用户的数量，w
i,x,k
代表第i架无人机服务的用户k的横坐标，w
i,y,k
代表第i架无人机服务的用户k的纵坐标，k∈[1,K
i
]；步骤1所述的每架无人机服务的用户通信数据量集合定义为：其中，i为无人机编号，D
i
表示第i架无人机服务的用户通信数据量集合，N无人机数量,K
i
为第i架无人机服务的用户集合中用户的数量，D
i,k
代表第i架无人机服务的用户k的通信数据量，k∈[1,K
i
]。3.根据权利要求1所述的无人智能集群联合轨迹设计方法，其特征在于，步骤2所述的数据传输速率函数定义为：其中,i为无人机编号,N代表无人机的数量也对应分组后用户集合的数量,K
i
为第i架无人机服务的用户集合中用户的数目，β为单位距离下传输增益常数，P为用户恒定的无线射频功率，H为无人机恒定的飞行高度，n为环境噪声功率；h
i,k
(x
i
(t),y
i
(t))为第i架无人机(x
i
(t),y
i
(t))处对其服务的用户集合中第k个用户的数据传输速率，(x
i
(t),y
i
(t))为t时刻第i架无人机的位置，(w
i,x,k
,w
i,y,k
)为第i架无人机服务的用户集合中第k个用户的位置坐标；步骤2所述的每架无人机的飞行轨迹点集合定义为：其中，i为无人机编号，M为两个悬停点间转折点数目，N代表无人机的数量，K
i
为第i架无人机服务的用户集合中用户的数目，根据SHF结构，K
i
也对应第i架无人机的悬停点数目；(x
i
,y
i
)为第i架无人机的轨迹点集合，x
i,j,m
代表第i架无人机第j个悬停点后第m个轨迹点的横坐标，y
i,j,m
代表第i架无人机第j个悬停点后第m个轨迹点的纵坐标；j∈[0,K
i
+1]，m∈[0,M]；当m＝0时代表第j个悬停点坐标；而j＝0代表第i架无人机的起始点坐标；j＝K
i
+1代表第i架无人机回收点的坐标；其余情况下j与m取值代表第i架无人机第j个悬停点到第j+1个悬停点轨迹上第m个转折点坐标；步骤2所述的每架无人机的悬停时间集合定义为：其中，i为无人机编号，N为无人机的数量，K
i
为第i架无人机服务的用户集合中用户的数目，也为对应第i架无人机的悬停点数目，t
i
为第i架无人机的悬停时间集合，t
i,j
为第i架无
人机在第j个悬停点的悬停时间；步骤2所述无人机轨迹点间的轨迹长度定义为：其中，i为无人机编号，N为无人机的数量，K
i
为第i架无人机服务的用户集合中用户的数目，也为第i架无人机的悬停点数目，M为两个悬停点间转折点的数目，d
i,j,m
代表第i架无人机从其轨迹点(x
i,j,m
,y
i,j,m
)到下一个轨迹点(x
i,j,m+1
,y
i,j,m+1
)的轨迹长度，(x
i,j,m
,y
i,j,m
)第i架无人机第j个悬停点后第m个轨迹点；步骤2所述无人机在两轨迹点间的位置随时间的关系定义为：其中i为无人机编号，N为无人机的数量也对应分组后用户集合的数量，K
i
为第i架无人机服务的用户集合中用户的数目，也为对应无人机的悬停点数目，M为两个悬停点间转折点的数目，V为无人机最大速度；为第i架无人机从离开轨迹点(x
i,j,m
,y
i,j,m
)开始计时的t时刻的位置，d
i,j,m
代表第i架无人机从其轨迹点(x
i,j,m
,y
i,j,m
)到下一个轨迹点(x
i,j,m+1
,y
i,j,m+1
)的轨迹长度，(x
i,j,m
,y
i,j,m
)为第i架无人机第j个悬停点后第m个轨迹点；步骤2所述的用户数据收集量定义为：其中，i为无人机编号，N为无人机的数量，K
i
为第i架无人机服务的用户集合中用户的数目，也为对应无人机的悬停点数目，M为两个悬停点间转折点的数目，V为无人机最大速度；Q
i,k
代表第i架无人机在任务时间内对其服务的用户分组中第k个用户数据收集量，h
i,k
为上述第i架无人机对其服务的用户分组中第k个用户关于无人机位置的数据传输速率函数，t
i,j
为第i架无人机在第j个悬停点的悬停时间，d
i,j,m
为第i架无人机的轨迹点集合中编号为j，m的轨迹点到编号为j,m+1轨迹点间的轨迹长度，为第i架无人机从离开轨迹点(x
i,j,m
,y
i,j,m
)开始计时的t时刻的位置；i＝1,...,N；步骤2所述的无人机任务时间定义为：其中，i为无人机编号，N为无人机的数量，K
i
为第i架无人机服务的用户集合中用户的数目，也为对应第i架无人机的悬停点数目，T
i
为第i架无人机的任务时间，t
i,j
为第i架无人机在第j个悬停点的悬停时间，d
i,j,m
代表第i架无人机从其轨迹点(x
i,j,m
,y
i,j,m
)到下一个轨迹点(x
i,j,m+1
,y
i,j,m+1
)的轨迹长度，(x
i,j,m

【专利技术属性】
技术研发人员：胡钰林，吴鹏，江昊，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：