一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法技术

本发明专利技术涉及一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法，与现有技术相比解决了通信节点无人机群体难以实施有效部署的缺陷。本发明专利技术包括以下步骤：通信节点无人机集群的设定；待通信节点的位置获取；离线优化集群通信节点无人机的部署；通信节点无人机的网络部署。本发明专利技术拥有协同交互紧密、群体智能涌现明显的特点，在保证容错率和冗余度的前提下，提高了待通信节点的覆盖比例，实现多类复杂场景下的通信节点无人机部署。杂场景下的通信节点无人机部署。杂场景下的通信节点无人机部署。

【技术实现步骤摘要】
一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法


[0001]本专利技术涉及无人机集群控制
，具体来说是一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法。

技术介绍

[0002]随着科技的进步和时代的进步，无人机(UAV)已具有高机动性、体积小、和低成本的优点，使得UAV解决实际问题的例子大幅增加，UAV在诸多领域不断得到了广泛的应用。如在许多民用领域，无人机正被用于实时监控道路交通、遥感、搜索和救援行动、运送货物、安全和监视、精确农业和民用基础设施检查。
[0003]近些年，利用通信节点无人机实现高速无线通信有望在未来的通信系统中发挥重要作用，即几架通信节点无人机组成一个通信节点无人机网络。比如自然灾害导致蜂窝电信基础设施可能会功能失常，为灾区与外界的建立无线网络进行信息交换。
[0004]同样，通信节点无人机网络可用于缓解密集场景中的流量拥塞，例如，在世界杯等大型体育赛事中许多终端设备试图同时访问网络。除此之外，如果在偏远的农村区域或者荒郊野外需要监测犯罪分子的行踪和跟踪救援人员的行动，也可以通过在目标区域放置通信节点无人机网络来监控。
[0005]与在自然灾害情况下可能被严重破坏的固定基础设施相比，基于通信节点无人机的基站易于部署，并且可以在目标区域提供紧急通信。此外，在大多数情况下群体无人机可以辅助建立短程视距(LoS)通信链路，这可能导致源和目的地之间可能的直接通信或长距离短程视距(LoS)链路上的高空平台(HAP)中继的显著性能改善，另一方面，通过动态调整无人机状态以最佳适应通信环境，无人机的机动性为性能增强提供了新的机会。
[0006]然而对于通信节点无人机实现一个高速无线通信的通信节点无人机网络来说，仍然存在着一些有待解决的问题：即如何有效的将多个通信节点无人机部署到合适的位置，将无人机有限的资源更大化是构建通信节点无人机网络需要研究解决的一个重要问题。
[0007]因此，如何设计出一种针对一群通信节点无人机运动进行有效部署的方法已经成为急需解决的技术问题。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的是为了解决现有技术中通信节点无人机群体难以实施有效部署的缺陷，提供一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法来解决上述问题。
[0009]为了实现上述目的，本专利技术的技术方案如下：
[0010]一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法，包括以下步骤：
[0011]11)通信节点无人机集群的设定：对节点无人机集群进行初始设置；
[0012]12)待通信节点的位置获取：根据待通信的二维兴趣区域对待通信节点的位置进行定位扫描获取；
[0013]13)离线优化集群通信节点无人机的部署：通过通信节点无人机的离线部署，得到
通信节点无人机集群的拓扑图结构；
[0014]14)通信节点无人机的网络部署：根据通信节点无人机集群的拓扑图结构，分别释放第一个、第二个通信节点无人机直至所有通信节点无人机释放完成。
[0015]所述通信节点无人机集群的设定包括以下步骤：
[0016]21)设定通信节点无人机集合U＝{u1,u2,...,u
n
}，其中n是无人机的数量；
[0017]22)设定待通信节点集合G＝{g1,g2,...,g
k
}，其中k是二维兴趣区域中地面待通信节点的数量；
[0018]23)设定每个通信节点无人机u
i
＝(x
i
,y
i
)，其中i＝1...n，
[0019](x
i
,y
i
)为通信节点无人机u
i
在AOI内投影的二维坐标；
[0020]24)设定每个待通信节点g
i
＝(x
j
,y
j
)，其中j＝1...k，(x
j
,y
j
)为待通信节点g
j
在二维兴趣区域内的二维坐标；
[0021]25)设定每个通信节点无人机的覆盖半径为r，
[0022]如果则表明待通信节点g
i
被通信节点无人机u
i
覆盖。
[0023]所述待通信节点的位置获取包括以下步骤：
[0024]31)待通信节点无人机到达二维兴趣区域后，根据通信节点无人机的覆盖范围直径，将二维兴趣区域进行均等，划分为A1,A2,...,A
M
，其中M为划分的后的区域数量；
[0025]32)若划分后的区域数量小于或等于给定群体通信节点无人机的数量，那么设定区域数量相等的通信节点无人机去完成待通信节点的位置获取工作，
[0026]设定通信节点无人机依次以直线路径到达二维兴趣区域边缘，每个UAV占据一个均等的划分区域，之后通信节点无人机在各自的区域进行横向飞行，通过自身配置的GPS定位系统、无线信号探测器和红外传感器获取各自范围内的所有待通信节点的位置；
[0027]33)若划分后的的区域数量大于给定群体通信节点无人机的数量，那么所有通信节点无人机均参与待通信节点的位置获取工作，且部分通信节点无人机执行多次待通信节点的位置获取工作；
[0028]将通信节点无人机与划分后的区域对应关系设定为：
[0029][0030]其中，Area(UAV
i
)表示UAV
i
执行扫描工作的区域，并且保证Area(UAV
i
)有意义，即Area(UAV
i
)的取值集合为{A1,A2,...,A
M
}；
[0031]34)所有划分区域被访问后，所有通信节点无人机整合所有的待通信节点的位置坐标。
[0032]所述离线优化集群通信节点无人机的部署包括以下步骤：
[0033]41)通过随机算子生成若干个集群通信节点无人机部署方案：
[0034]通过随机算子生成P个集群通信节点无人机部署方案，其中P为优化过程中集群通信节点无人机部署方案数量，P＝10
×
N，其中N为集群通信节点无人机的数量；
[0035]42)部署方案的评价：通过方案评分准则分别对生成的若干个集群通信节点无人
机部署方案一一评价，分别得出相应的评分；
[0036]43)对所有的集群通信节点无人机部署方案评分进行降序排列，在所有方案中按照评分从高到低的顺序依次选出z个高评分方案，将其作为父种，
[0037]其中z＝10％
×
P，
[0038]P为优化过程中集群通信节点无人机部署方案数量，z为选择的父种方案的数量；
[0039]44)根据若干个父种生成若干个新的集群通信节点无人机部署方案；
[0040]45)通过方案评分准则分别对生成的若干个集群通信节点无人机部署方案一一评价，分别得出相应的评分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法，其特征在于，包括以下步骤：11)通信节点无人机集群的设定：对节点无人机集群进行初始设置；12)待通信节点的位置获取：根据待通信的二维兴趣区域对待通信节点的位置进行定位扫描获取；13)离线优化集群通信节点无人机的部署：通过通信节点无人机的离线部署，得到通信节点无人机集群的拓扑图结构；14)通信节点无人机的网络部署：根据通信节点无人机集群的拓扑图结构，分别释放第一个、第二个通信节点无人机直至所有通信节点无人机释放完成。2.根据权利要求1所述的一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法，其特征在于，所述通信节点无人机集群的设定包括以下步骤：21)设定通信节点无人机集合U＝{u1,u2,...,u
n
}，其中n是无人机的数量；22)设定待通信节点集合G＝{g1,g2,...,g
k
}，其中k是二维兴趣区域中地面待通信节点的数量；23)设定每个通信节点无人机u
i
＝(x
i
,y
i
)，其中i＝1...n，(x
i
,y
i
)为通信节点无人机u
i
在AOI内投影的二维坐标；24)设定每个待通信节点g
i
＝(x
j
,y
j
)，其中j＝1...k，(x
j
,y
j
)为待通信节点g
j
在二维兴趣区域内的二维坐标；25)设定每个通信节点无人机的覆盖半径为r，如果则表明待通信节点g
i
被通信节点无人机u
i
覆盖。3.根据权利要求1所述的一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法，其特征在于，所述待通信节点的位置获取包括以下步骤：31)待通信节点无人机到达二维兴趣区域后，根据通信节点无人机的覆盖范围直径，将二维兴趣区域进行均等，划分为A1,A2,...,A
M
，其中M为划分的后的区域数量；32)若划分后的区域数量小于或等于给定群体通信节点无人机的数量，那么设定区域数量相等的通信节点无人机去完成待通信节点的位置获取工作，设定通信节点无人机依次以直线路径到达二维兴趣区域边缘，每个UAV占据一个均等的划分区域，之后通信节点无人机在各自的区域进行横向飞行，通过自身配置的GPS定位系统、无线信号探测器和红外传感器获取各自范围内的所有待通信节点的位置；33)若划分后的的区域数量大于给定群体通信节点无人机的数量，那么所有通信节点无人机均参与待通信节点的位置获取工作，且部分通信节点无人机执行多次待通信节点的位置获取工作；将通信节点无人机与划分后的区域对应关系设定为：其中，Area(UAV
i
)表示UAV
i
执行扫描工作的区域，并且保证Area(UAV
i
)有意义，即Area
(UAV
i
)的取值集合为{A1,A2,...,A
M
}；34)所有划分区域被访问后，所有通信节点无人机整合所有的待通信节点的位置坐标。4.根据权利要求1所述的一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法，其特征在于，所述离线优化集群通信节点无人机的部署包括以下步骤：41)通过随机算子生成若干个集群通信节点无人机部署方案：通过随机算子生成P个集群通信节点无人机部署方案，其中P为优化过程中集群通信节点无人机部署方案数量，P＝10
×
N，其中N为集群通信节点无人机的数量；42)部署方案的评价：通过方案评分准则分别对生成的若干个集群通信节点无人机部署方案一一评价，分别得出相应的评分；43)对所有的集群通信节点无人机部署方案评分进行降序排列，在所有方案中按照评分从高到低的顺序依次选出z个高评分方案，将其作为父种，其中z＝10％
×
P，P为优化过程中集群通信节点无人机部署方案数量，z为选择的父种方案的数量；44)根据若干个父种生成若干个新的集群通信节点无人机部署方案；45)通过方案评分准则分别对生成的若干个集群通信节点无人机部署方案一一评价，分别得出相应的评分，并判断是否满足事先设定的通信覆盖比例要求或是否达到最大迭代次数I
max
，其中最大迭代次数I
max
＝150；如果没有，则按照步骤43)从新的方案群体中重新选择新的父种，再根据步骤44)生成若干个新的集群通信节点无人机部署方案；46)得到通信节点无人机集群网络覆盖方案，即得到通信节点无人机集群应部署的位置坐标，也即得到通信节点无人机集群的拓扑图结构。5.根据权利要求1所述的一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法，其特征在于，所述通信节点无人机的网络部署包括以下步骤：51)在拓扑图顶点集合中随机选择第一个通信节点无人机的位置，随后1号通信节点无人机以直线轨迹运动至该位置，并在图顶点集合中删除1号通信节点无人机所处的位置顶点；52)随后在保证2号通信节点无人机和1号通信节点无人机能够通信的前提下，在拓扑图顶点集合中随机选择2号通信节点无人机的位置，2号通信节点无人机同样以直线轨迹运动至被分配的位置，并在图顶点集合中删除2号通信节点无人机所处的位置顶点；53)3号通信节点无人机确保和1号通信节点无人机或者2号通信节点无人机直接通信的前提下，在拓扑图顶点集合中随机选择其位置，3号通信节点无人机以直线轨迹运动至被分配的位置，并在图顶点集合中删除3号通信节点无人机所处的位置顶点；54)k号通信节点无人机确保和1、2、
……
、k
‑
1号通信节点无人机中至少一个无人机直接通信的前提，在拓扑图顶点集合中随机选择其位置，k号无人机以直线轨迹运动至被分配的位置，并在图顶点集合中删除k号通信节点无人机所处的位置顶点；55)N号通信节点无人机确保和1、2、
……
、N
‑
1号通信节点无人机中至少一个通信节点无人机直接通信的前提下,在拓扑图顶点集合中选择其位置，N号无人机以直线轨迹运动至被分配的位置，并在图顶点集合中删除N号无人机所处的位置顶点，所有通信节点无人机释放完成。
6.根据权利要求4所述的一种基于离散种子优化算法的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓明，吴航，汪长剑，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：